Qblox, NVIDIA DGX Spark를 양자 제어와 연결… 지연시간 7.2 µs 미만

Qblox는 NVIDIA NVQLink를 사용해 NVIDIA의 DGX Spark 데스크톱 AI 시스템을 자사 양자 시스템 컨트롤러에 연결했으며, DGX Spark에서 왕복 지연시간이 7.2 마이크로초 미만, NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell에서는 4.0 마이크로초 미만으로 측정됐다고 밝혔다. 회사 발표에 따르면 목표는 보정과 양자 오류 정정 같은 워크로드를 위해 GPU 컴퓨팅을 실시간 양자 제어 루프에 직접 투입하는 것이다.

발표 내용

10월 22일 공개된 이번 발표는 하이브리드 양자-고전 컴퓨팅을 둘러싼 Qblox와 NVIDIA의 협력에서 한 단계 더 나아간 진전이다. Qblox는 이번 구성이 자사 제어 스택과 NVIDIA DGX Spark를 결합해, 단일 데스크톱 머신에서 CUDA-Q를 통해 양자, AI, 시뮬레이션 워크로드를 함께 구동할 수 있도록 했다고 설명했다.

발표에 따르면 개발자는 데스크톱 하드웨어에서 애플리케이션을 구축한 뒤, 시스템 규모가 커지면 동일한 코드를 GPU 서버로 옮길 수 있다. NVIDIA는 CUDA-Q를 CPU, GPU, QPU 자원을 하나의 프로그램 안에서 아우르는 개방형 양자 컴퓨팅 플랫폼으로 설명한다.

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Qblox CEO이자 공동 창업자인 Niels Bultink는 고전적 제어가 양자 컴퓨터 확장의 제약 요인이 될 것이라며, 이번 통합은 GPU를 그 제어 경로의 일부로 만들기 위한 것이라고 말했다.

기술적 세부 사항

Qblox는 이 저지연 연결이 자사의 Q1 sequence processors와 LINQ interconnect 덕분이라고 설명했다. 회사는 이를 통해 자사의 Cluster 제어 시스템이 GPU와 함께 동작하는 데 필요한 처리량을 확보한다고 밝혔다. 이 아키텍처에서는 GPU 가속 루틴이 실험이 진행되는 동안 큐비트 파라미터를 업데이트할 수 있으며, 실행 간격 사이에만 업데이트하는 방식이 아니다.

회사에 따르면 양자 오류 정정을 위한 신드롬 데이터도 GPU 기반 디코더로 충분히 낮은 지연시간으로 전송할 수 있어, 오류를 실시간으로 식별하고 정정하는 작업을 지원할 수 있다. 이는 주목할 만한 차별점이다. 많은 하이브리드 워크플로에서는 고전적 후처리가 핵심 타이밍 경로 밖에 놓이지만, 여기서 밝힌 목표는 라이브 제어에 직접 참여시키는 데 있다.

공개된 측정치는 특정 하드웨어에 한정된다. Qblox는 RTX PRO 6000 Blackwell에서 왕복 지연시간이 4.0 마이크로초 미만, DGX Spark에서 7.2 마이크로초 미만이었다고 밝혔다. 다만 발표에는 보다 상세한 벤치마킹 방법론이나 독립적인 검증은 포함되지 않았다.

왜 중요한가

양자 프로세서에서는 시스템이 더 복잡한 보정 및 오류 정정 루틴으로 나아갈수록 빠른 고전적 피드백의 중요성이 커지고 있다. GPU를 제어 루프에 삽입하면서도 지연을 지나치게 늘리지 않을 수 있다면, 고정 기능 제어 전자장치만으로는 수행하기 어려운 계산 집약적 작업을 처리할 수 있을 것이다.

이는 특히 오류 정정의 디코더 워크로드와 적응형 보정에 중요하다. 이런 작업에서는 진행 중인 실험에 영향을 줄 수 있을 만큼 빠르게 결정을 내려야 하기 때문이다. Qblox의 발표는 데스크톱과 데이터센터 GPU 시스템 모두에서 동일한 CUDA-Q 소프트웨어 경로를 사용해, 연구실 규모 개발과 더 큰 규모의 배치를 잇겠다는 시도를 시사한다.

주목할 점

이번 진전은 Qblox가 언급한 이전 이정표를 바탕으로 한다. 2025년 10월에 발표된 NVQLink 관련 이전 작업과, 2026년 3월의 CUDA-Q realtime API 지원이 그것이다. 이번 주장의 핵심은 미래 아키텍처가 아니라, 현재 회사 컨트롤러와 통합된 하드웨어에서 측정된 성능에 있다.

다음으로 남은 질문은 실용성이다. 연구자와 고객은 이 지연시간 수치가 구체적 애플리케이션에서 어떻게 나타나는지, 이 접근법이 서로 다른 큐비트 모달리티에 얼마나 폭넓게 들어맞는지, 그리고 종단 간 시스템이 더 큰 실험 부하에서도 이러한 타이밍을 유지할 수 있는지를 보고 싶어 할 것이다. 현재로서는 이번 발표가 GPU가 양자 제어의 옆이 아니라 내부에서 맡게 될 더 분명한 역할을 가리킨다.