Qblox ने NVIDIA DGX Spark को उप-7.2 µs विलंबता के साथ क्वांटम नियंत्रण से जोड़ा

Qblox का कहना है कि उसने NVIDIA के DGX Spark डेस्कटॉप AI सिस्टम को NVIDIA NVQLink का उपयोग करते हुए अपने क्वांटम सिस्टम नियंत्रक से जोड़ा है, और DGX Spark पर 7.2 माइक्रोसेकंड से कम तथा NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell पर 4.0 माइक्रोसेकंड से कम मापी गई राउंड-ट्रिप विलंबता की सूचना दी है। कंपनी की घोषणा के अनुसार, लक्ष्य GPU कंप्यूटिंग को सीधे रीयल-टाइम क्वांटम नियंत्रण लूप में लाना है, ताकि अंशांकन और क्वांटम त्रुटि-सुधार जैसे वर्कलोड संभाले जा सकें।

क्या घोषित किया गया

22 अक्टूबर को प्रकाशित इस घोषणा को Qblox और NVIDIA के बीच हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल कंप्यूटिंग पर चल रहे काम में एक और कदम बताया गया है। Qblox का कहना है कि यह नई व्यवस्था उसके नियंत्रण स्टैक को NVIDIA DGX Spark के साथ जोड़ती है, ताकि एक ही डेस्कटॉप मशीन CUDA-Q के माध्यम से क्वांटम, AI और सिमुलेशन वर्कलोड होस्ट कर सके।

घोषणा के अनुसार, डेवलपर डेस्कटॉप हार्डवेयर पर एप्लिकेशन बना सकते हैं और फिर सिस्टम के स्केल होने पर उसी कोड को GPU सर्वरों पर ले जा सकते हैं। NVIDIA, CUDA-Q को एक खुले क्वांटम कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म के रूप में वर्णित करता है, जो एक ही प्रोग्राम में CPU, GPU और QPU संसाधनों को समाहित करता है।

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Qblox के CEO और सह-संस्थापक Niels Bultink ने कहा कि क्वांटम कंप्यूटरों के विस्तार में क्लासिकल नियंत्रण एक सीमित करने वाला कारक होगा, और जोड़ा कि इस एकीकरण का उद्देश्य GPU को उसी नियंत्रण पथ का हिस्सा बनाना है।

तकनीकी विवरण

Qblox कम-विलंबता वाले इस लिंक का श्रेय अपने Q1 sequence processors और LINQ interconnect को देता है, जिनके बारे में उसका कहना है कि वे उसके Cluster control system को GPU के साथ काम करने के लिए आवश्यक थ्रूपुट प्रदान करते हैं। इस आर्किटेक्चर में, GPU-त्वरित रूटीन केवल रन के बीच ही नहीं, बल्कि प्रयोगों के चलते समय भी क्यूबिट पैरामीटर अपडेट कर सकते हैं।

कंपनी का यह भी कहना है कि क्वांटम त्रुटि-सुधार के लिए syndrome data को पर्याप्त कम विलंबता के साथ GPU-आधारित decoders तक भेजा जा सकता है, ताकि त्रुटियों की रीयल-टाइम पहचान और सुधार संभव हो सके। यह एक उल्लेखनीय अंतर है: कई हाइब्रिड वर्कफ़्लो में क्लासिकल post-processing महत्वपूर्ण समय-पथ के बाहर होता है, जबकि यहां घोषित उद्देश्य लाइव नियंत्रण में प्रत्यक्ष भागीदारी का है।

रिपोर्ट किए गए मापन हार्डवेयर-विशिष्ट हैं। Qblox का कहना है कि RTX PRO 6000 Blackwell पर राउंड-ट्रिप विलंबता 4.0 माइक्रोसेकंड से कम और DGX Spark पर 7.2 माइक्रोसेकंड से कम रही। घोषणा में अधिक विस्तृत benchmarking methodology या स्वतंत्र सत्यापन नहीं दिया गया है।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

क्वांटम प्रोसेसरों के लिए, जैसे-जैसे सिस्टम अधिक जटिल अंशांकन और त्रुटि-सुधार रूटीन की ओर बढ़ते हैं, तेज़ क्लासिकल फ़ीडबैक का महत्व बढ़ता जा रहा है। यदि GPU को बहुत अधिक देरी जोड़े बिना नियंत्रण लूप में शामिल किया जा सके, तो वे ऐसे गणनात्मक रूप से भारी कार्य संभाल सकते हैं जिन्हें केवल fixed-function नियंत्रण इलेक्ट्रॉनिक्स में करना कठिन होगा।

यह विशेष रूप से त्रुटि-सुधार में decoder वर्कलोड और adaptive calibration के लिए प्रासंगिक है, जहां निर्णय इतनी तेजी से लेने होते हैं कि उनका असर चल रहे प्रयोग पर पड़ सके। Qblox की घोषणा यह संकेत देती है कि डेस्कटॉप और डेटा सेंटर GPU सिस्टम, दोनों पर एक ही CUDA-Q सॉफ़्टवेयर पथ का उपयोग करके लैब-स्तरीय विकास और बड़े पैमाने की तैनाती के बीच की दूरी कम करने का प्रयास किया जा रहा है।

आगे क्या देखना है

यह ताज़ा कदम Qblox द्वारा बताए गए पहले के माइलस्टोन पर आधारित है: अक्टूबर 2025 में घोषित NVQLink से जुड़ा पिछला काम और मार्च 2026 में CUDA-Q realtime API के लिए समर्थन। नया दावा किसी भावी आर्किटेक्चर के बारे में नहीं है, बल्कि उस हार्डवेयर पर मापे गए प्रदर्शन के बारे में है जो अब कंपनी के नियंत्रक के साथ एकीकृत है।

अगले सवाल व्यावहारिक हैं। शोधकर्ता और ग्राहक देखना चाहेंगे कि ये विलंबता आंकड़े विशिष्ट अनुप्रयोगों में कैसे बदलते हैं, यह दृष्टिकोण विभिन्न क्यूबिट modalities के साथ कितनी व्यापक रूप से मेल खाता है, और क्या एंड-टू-एंड सिस्टम बड़े प्रायोगिक लोड के तहत भी इन समय-सीमाओं को बनाए रख सकता है। फिलहाल, यह घोषणा क्वांटम नियंत्रण के भीतर GPU की अधिक स्पष्ट भूमिका की ओर संकेत करती है, केवल उसके साथ-साथ नहीं।