Qblox kết nối NVIDIA DGX Spark với điều khiển lượng tử với độ trễ dưới 7.2 µs
Qblox cho biết họ đã tích hợp NVIDIA DGX Spark với bộ điều khiển lượng tử của mình thông qua NVQLink, nhằm phục vụ hiệu chuẩn thời gian thực và sửa lỗi.
Trang này được dịch từ tiếng Anh. Tên công ty, sản phẩm và liên kết nguồn được giữ nguyên. Đọc bản gốc tiếng Anh
Qblox cho biết họ đã kết nối hệ thống AI để bàn DGX Spark của NVIDIA với bộ điều khiển hệ thống lượng tử của mình bằng NVIDIA NVQLink, với độ trễ khứ hồi đo được dưới 7.2 micro giây trên DGX Spark và dưới 4.0 micro giây trên NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell. Theo thông báo của công ty, mục tiêu là đưa năng lực tính toán GPU trực tiếp vào vòng lặp điều khiển lượng tử thời gian thực cho các khối lượng công việc như hiệu chuẩn và sửa lỗi lượng tử.
Những gì đã được công bố
Thông báo, được công bố ngày 22 tháng 10, đánh dấu một bước tiến nữa trong quá trình hợp tác của Qblox với NVIDIA xoay quanh điện toán lai lượng tử-cổ điển. Qblox cho biết thiết lập mới kết hợp ngăn xếp điều khiển của họ với NVIDIA DGX Spark để một máy tính để bàn duy nhất có thể chạy các khối lượng công việc lượng tử, AI và mô phỏng thông qua CUDA-Q.
Theo thông báo, các nhà phát triển có thể xây dựng ứng dụng trên phần cứng máy tính để bàn rồi chuyển cùng một đoạn mã sang các máy chủ GPU khi hệ thống được mở rộng. NVIDIA mô tả CUDA-Q là một nền tảng điện toán lượng tử mở, bao trùm tài nguyên CPU, GPU và QPU trong cùng một chương trình.
CEO kiêm đồng sáng lập Qblox Niels Bultink cho biết điều khiển cổ điển sẽ là một yếu tố hạn chế trong việc mở rộng máy tính lượng tử, đồng thời nói thêm rằng việc tích hợp này nhằm đưa GPU trở thành một phần của tuyến điều khiển đó.
Chi tiết kỹ thuật
Qblox cho rằng liên kết độ trễ thấp này đến từ bộ xử lý chuỗi Q1 và kết nối liên thông LINQ của họ, những thành phần mà công ty nói là cung cấp thông lượng cần thiết để hệ thống điều khiển Cluster của họ hoạt động song song với GPU. Trong kiến trúc này, các quy trình được tăng tốc bằng GPU có thể cập nhật tham số qubit trong khi thí nghiệm đang chạy thay vì chỉ thực hiện giữa các lần chạy.
Công ty cũng cho biết dữ liệu syndrome phục vụ sửa lỗi lượng tử có thể được gửi tới các bộ giải mã dựa trên GPU với độ trễ đủ thấp để hỗ trợ việc nhận diện và sửa lỗi theo thời gian thực. Đây là một điểm khác biệt đáng chú ý: trong nhiều quy trình lai, phần hậu xử lý cổ điển nằm ngoài đường thời gian tới hạn, còn ở đây mục tiêu được nêu ra là tham gia trực tiếp vào điều khiển đang diễn ra.
Các phép đo được báo cáo mang tính đặc thù theo phần cứng. Qblox cho biết độ trễ khứ hồi đạt dưới 4.0 micro giây trên RTX PRO 6000 Blackwell và dưới 7.2 micro giây trên DGX Spark. Thông báo không cung cấp phương pháp đo điểm chuẩn đầy đủ hơn hoặc xác thực độc lập.
Vì sao điều này quan trọng
Đối với bộ xử lý lượng tử, phản hồi cổ điển nhanh ngày càng trở nên quan trọng khi các hệ thống tiến tới những quy trình hiệu chuẩn và sửa lỗi phức tạp hơn. Nếu GPU có thể được đưa vào vòng lặp điều khiển mà không làm tăng quá nhiều độ trễ, chúng có thể đảm nhận những tác vụ tính toán nặng vốn khó thực hiện chỉ bằng điện tử điều khiển chức năng cố định.
Điều này đặc biệt phù hợp với các khối lượng công việc giải mã trong sửa lỗi và với hiệu chuẩn thích ứng, nơi các quyết định phải được đưa ra đủ nhanh để tác động đến thí nghiệm đang diễn ra. Thông báo của Qblox cho thấy một nỗ lực nhằm thu hẹp khoảng cách giữa phát triển ở quy mô phòng thí nghiệm và triển khai ở quy mô lớn hơn bằng cách sử dụng cùng một lộ trình phần mềm CUDA-Q trên cả máy tính để bàn lẫn hệ thống GPU tại trung tâm dữ liệu.
Những điểm cần theo dõi
Bước tiến mới nhất này dựa trên các cột mốc trước đó mà Qblox đã nhắc tới: công việc trước đây với NVQLink được công bố vào tháng 10 năm 2025 và hỗ trợ API thời gian thực của CUDA-Q vào tháng 3 năm 2026. Tuyên bố mới không nói về một kiến trúc trong tương lai, mà nói về hiệu năng đã được đo trên phần cứng hiện đã được tích hợp với bộ điều khiển của công ty.
Những câu hỏi tiếp theo mang tính thực tiễn. Các nhà nghiên cứu và khách hàng sẽ muốn thấy các con số độ trễ này chuyển hóa ra sao trong những ứng dụng cụ thể, cách tiếp cận này phù hợp rộng tới mức nào với các phương thức qubit khác nhau, và liệu hệ thống đầu-cuối có thể duy trì các mốc thời gian này dưới tải thí nghiệm lớn hơn hay không. Hiện tại, thông báo này cho thấy vai trò rõ ràng hơn của GPU bên trong điều khiển lượng tử, chứ không chỉ đứng bên cạnh nó.
Nguồn
Các thông tin trên trang này được tổng hợp từ các nguồn dưới đây, do DesignQuantum truy xuất.
- Qblox Integrates NVIDIA DGX Spark With Quantum System Controller thequantuminsider.com
- NVIDIA CUDA-Q developer.nvidia.com