Qblox NVIDIA DGX Spark-কে কোয়ান্টাম নিয়ন্ত্রণের সঙ্গে যুক্ত করেছে, ল্যাটেন্সি 7.2 µs-এর নিচে
Qblox বলছে, তারা NVQLink-এর মাধ্যমে NVIDIA DGX Spark-কে তাদের কোয়ান্টাম কন্ট্রোলারের সঙ্গে একীভূত করেছে, যার লক্ষ্য রিয়েল-টাইম ক্যালিব্রেশন ও ত্রুটি সংশোধন।
এই পৃষ্ঠাটি ইংরেজি থেকে অনূদিত। কোম্পানি ও পণ্যের নাম এবং সূত্রের লিংক অপরিবর্তিত রয়েছে। ইংরেজিতে মূলটি পড়ুন
Qblox বলছে, তারা NVIDIA-এর DGX Spark ডেস্কটপ AI সিস্টেমকে NVIDIA NVQLink ব্যবহার করে তাদের কোয়ান্টাম সিস্টেম কন্ট্রোলারের সঙ্গে যুক্ত করেছে, এবং DGX Spark-এ 7.2 microseconds-এর নিচে ও NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell-এ 4.0 microseconds-এর নিচে মাপা রাউন্ড-ট্রিপ ল্যাটেন্সি রিপোর্ট করেছে। কোম্পানির ঘোষণার অনুযায়ী, লক্ষ্য হলো ক্যালিব্রেশন ও কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধনের মতো কাজের জন্য GPU কম্পিউটিংকে সরাসরি রিয়েল-টাইম কোয়ান্টাম কন্ট্রোল লুপের মধ্যে আনা।
কী ঘোষণা করা হয়েছে
২২ অক্টোবর প্রকাশিত এই ঘোষণাটি হাইব্রিড কোয়ান্টাম-ক্লাসিক্যাল কম্পিউটিং নিয়ে NVIDIA-এর সঙ্গে Qblox-এর কাজের আরেকটি অগ্রগতি হিসেবে চিহ্নিত করা হয়েছে। Qblox বলছে, নতুন এই সেটআপে তাদের কন্ট্রোল স্ট্যাককে NVIDIA DGX Spark-এর সঙ্গে এমনভাবে যুক্ত করা হয়েছে, যাতে একটি একক ডেস্কটপ মেশিন CUDA-Q-এর মাধ্যমে কোয়ান্টাম, AI এবং সিমুলেশন ওয়ার্কলোড চালাতে পারে।
ঘোষণায় বলা হয়েছে, ডেভেলপাররা ডেস্কটপ হার্ডওয়্যারে অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করে পরে সিস্টেম বড় হলে একই কোড GPU সার্ভারে স্থানান্তর করতে পারবেন। NVIDIA, CUDA-Q-কে এমন একটি উন্মুক্ত কোয়ান্টাম কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম হিসেবে বর্ণনা করে, যা একটি প্রোগ্রামের মধ্যে CPU, GPU এবং QPU রিসোর্সকে অন্তর্ভুক্ত করে।
Qblox-এর CEO ও সহ-প্রতিষ্ঠাতা Niels Bultink বলেছেন, কোয়ান্টাম কম্পিউটারকে স্কেল করার ক্ষেত্রে ক্লাসিক্যাল কন্ট্রোল একটি সীমাবদ্ধকারী উপাদান হবে; তিনি আরও বলেন, এই ইন্টিগ্রেশনের উদ্দেশ্য হলো সেই কন্ট্রোল পথের অংশ হিসেবে GPU-কে যুক্ত করা।
প্রযুক্তিগত বিবরণ
Qblox-এর মতে, কম-ল্যাটেন্সির এই সংযোগ সম্ভব হয়েছে তাদের Q1 sequence processors এবং LINQ interconnect-এর কারণে, যা তাদের দাবি অনুযায়ী Cluster control system-কে GPU-র পাশাপাশি কাজ করার জন্য প্রয়োজনীয় থ্রুপুট সরবরাহ করে। এই স্থাপত্যে GPU-ত্বরিত রুটিনগুলো পরীক্ষানিরীক্ষা চলাকালীনই qubit প্যারামিটার আপডেট করতে পারে, শুধু রানগুলোর মধ্যবর্তী সময়ে নয়।
কোম্পানিটি আরও বলছে, কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধনের জন্য syndrome data এমন কম ল্যাটেন্সিতে GPU-ভিত্তিক decoder-এ পাঠানো যেতে পারে, যা রিয়েল-টাইমে ত্রুটি শনাক্তকরণ ও সংশোধনকে সমর্থন করার জন্য যথেষ্ট। এটি একটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য: অনেক হাইব্রিড ওয়ার্কফ্লোতে ক্লাসিক্যাল post-processing গুরুত্বপূর্ণ টাইমিং পথের বাইরে থাকে, কিন্তু এখানে ঘোষিত লক্ষ্য হলো লাইভ কন্ট্রোলে সরাসরি অংশগ্রহণ।
প্রতিবেদন করা পরিমাপগুলো নির্দিষ্ট হার্ডওয়্যারভিত্তিক। Qblox বলছে, RTX PRO 6000 Blackwell-এ রাউন্ড-ট্রিপ ল্যাটেন্সি 4.0 microseconds-এর নিচে এবং DGX Spark-এ 7.2 microseconds-এর নিচে ছিল। ঘোষণায় আরও বিস্তৃত benchmarking methodology বা স্বাধীন যাচাইয়ের তথ্য দেওয়া হয়নি।
কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ
কোয়ান্টাম প্রসেসরের ক্ষেত্রে সিস্টেমগুলো যত বেশি জটিল ক্যালিব্রেশন ও ত্রুটি-সংশোধন রুটিনের দিকে এগোচ্ছে, দ্রুত ক্লাসিক্যাল feedback ততই গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। যদি নিয়ন্ত্রণ লুপে খুব বেশি বিলম্ব না বাড়িয়ে GPU যুক্ত করা যায়, তবে তারা এমন গণনাভিত্তিক ভারী কাজ সামলাতে পারবে, যা শুধু fixed-function control electronics দিয়ে সম্পাদন করা কঠিন।
এটি বিশেষ করে ত্রুটি সংশোধনের decoder ওয়ার্কলোড এবং adaptive calibration-এর জন্য প্রাসঙ্গিক, যেখানে চলমান পরীক্ষাকে প্রভাবিত করতে সিদ্ধান্ত যথেষ্ট দ্রুত নিতে হয়। Qblox-এর ঘোষণা থেকে বোঝা যায়, ডেস্কটপ এবং data center GPU সিস্টেম—উভয় ক্ষেত্রেই একই CUDA-Q সফটওয়্যার পথ ব্যবহার করে ল্যাব-স্কেল উন্নয়ন ও বৃহত্তর-স্কেল স্থাপনার মধ্যে সেতুবন্ধন তৈরির চেষ্টা করা হচ্ছে।
কী বিষয় নজরে রাখা উচিত
Qblox-এর উল্লেখ করা আগের মাইলস্টোনগুলোর ওপর ভিত্তি করেই এই সর্বশেষ পদক্ষেপ: অক্টোবর 2025-এ ঘোষিত NVQLink-সংক্রান্ত আগের কাজ এবং মার্চ 2026-এ CUDA-Q realtime API-এর সমর্থন। নতুন দাবি ভবিষ্যতের কোনো স্থাপত্য নিয়ে নয়; বরং কোম্পানির কন্ট্রোলারের সঙ্গে এখন একীভূত হার্ডওয়্যারে মাপা পারফরম্যান্স নিয়ে।
পরবর্তী প্রশ্নগুলো বাস্তব প্রয়োগকে ঘিরে। গবেষক ও গ্রাহকেরা দেখতে চাইবেন, এই ল্যাটেন্সি পরিসংখ্যান নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনে কীভাবে প্রতিফলিত হয়, বিভিন্ন qubit modality-র সঙ্গে এই পদ্ধতি কতটা বিস্তৃতভাবে মানানসই, এবং বড় পরীক্ষামূলক লোডের অধীনে end-to-end সিস্টেম এই টাইমিং বজায় রাখতে পারে কি না। আপাতত, ঘোষণাটি ইঙ্গিত দিচ্ছে যে কোয়ান্টাম কন্ট্রোলে GPU-র ভূমিকা শুধু পাশে থাকা নয়, তার ভেতরেই আরও স্পষ্ট হয়ে উঠছে।
সূত্র
এই পাতার তথ্য নিচের সূত্রগুলো থেকে নেওয়া হয়েছে, যা DesignQuantum সংগ্রহ করেছে।
- Qblox Integrates NVIDIA DGX Spark With Quantum System Controller thequantuminsider.com
- NVIDIA CUDA-Q developer.nvidia.com