Qblox verbindet NVIDIA DGX Spark mit Quantensteuerung bei unter 7,2 µs Latenz
Qblox, ein Hersteller von Quantensteuerungssystemen aus Delft, hat nach eigenen Angaben den NVIDIA DGX Spark über NVIDIA NVQLink mit einem Quantensystem-Controller integriert. Das Unternehmen berichtet von gemessenen Round-Trip-Latenzen von unter 4,0 µs auf der NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell und unter 7,2 µs auf dem DGX Spark.
- Qblox hat den NVIDIA DGX Spark über NVIDIA NVQLink mit einem Quantensystem-Controller integriert.
- Die berichtete Round-Trip-Latenz liegt unter 4,0 µs auf der RTX PRO 6000 Blackwell und unter 7,2 µs auf dem DGX Spark.
- GPU-beschleunigte Kalibrierung aktualisiert Qubit-Parameter während laufender Experimente, GPU-Dekodierer verarbeiten Fehlerkorrekturdaten in Echtzeit.
- Laut Qblox lässt sich derselbe CUDA-Q-Code von einem Desktop-System auf GPU-Server in Rechenzentren übertragen.
- Die Arbeit folgt auf die NVQLink-Ankündigung vom Oktober 2025 und die Unterstützung der CUDA-Q Real-Time-API vom März 2026.
GPUs im Echtzeit-Regelkreis
Laut Qblox wurde der Qblox-Cluster mit mehreren NVIDIA-GPUs integriert. Das ermöglicht die Echtzeitsteuerung hybrider Quanten-klassischer Rechenverfahren. Dem Unternehmen zufolge kann dadurch ein einzelnes Desktop-System Quanten-, KI- und Simulations-Workloads über NVIDIA CUDA-Q ausführen.
Qblox erklärt, derselbe Code lasse sich mit wachsenden Systemen auf GPU-Server in Rechenzentren übertragen. Die Integration bringt die GPU-Beschleunigung in den Echtzeit-Regelkreis, den das Unternehmen als Schlüsselelement dafür beschreibt, Quantensysteme so zu skalieren, dass sie logische Qubits unterstützen.
Die Q1-Sequenzprozessoren von Qblox und LINQ liefern laut Unternehmen die niedrige Latenz und den hohen Durchsatz, die der Qblox-Cluster für die Zusammenarbeit mit der GPU benötigt.
Schnellere Kalibrierung und Fehlerkorrektur
Qblox nennt zwei Hauptanwendungen. Die erste ist die Kalibrierung. GPU-beschleunigte Routinen aktualisieren Qubit-Parameter, während Experimente laufen, statt erst zwischen den Experimenten.
Die zweite ist die Quantenfehlerkorrektur. Syndromdaten erreichen GPU-basierte Dekodierer mit geringer Latenz, wodurch sich Fehler laut Qblox in Echtzeit erkennen und korrigieren lassen.
Die Ankündigung baut auf früheren Arbeiten von Qblox und NVIDIA zu NVQLink auf, die im Oktober 2025 vorgestellt wurden, sowie auf der Unterstützung der NVIDIA CUDA-Q Real-Time-API durch Qblox im März 2026. Qblox zufolge führt dieser Schritt die Integration von der Architektur zu gemessener Hardware-Leistung. Er zeige, dass sie die niedrige Latenz liefern kann, die nötig ist, um Quantensteuerung mit GPU-Berechnungen in Echtzeit zu verbinden.
Das sagen die Unternehmen
Niels Bultink, CEO und Mitgründer von Qblox, sagte: "Les ordinateurs quantiques ne pourront évoluer qu'au rythme des systèmes de contrôle classiques qui les entourent." Auf Englisch argumentierte er, Quantencomputer könnten nur so schnell skalieren wie die klassischen Steuerungssysteme um sie herum, und GPUs würden nun Teil dieses Regelkreises. Qblox sei stolz darauf, mit NVIDIAs NVQLink zusammenzuarbeiten, um schnellere Kalibrierung und Fehlerkorrektur in die Quantenbranche zu bringen.
Sam Stanwyck, Director of Quantum Products bei NVIDIA, sagte, der DGX Spark stelle einen KI-Supercomputer auf den Schreibtisch von Quantenforschern. Ihm zufolge verbindet die Integration von Qblox mit NVQLink und CUDA-Q diese Rechenleistung mit Quantenhardware und vereint Simulation, Echtzeitkalibrierung und Fehlerkorrektur auf einer Entwicklungsplattform.
Was das für Forschende bedeutet
Für Forschungsgruppen liegt das Versprechen in einem kürzeren Weg vom Schreibtisch ins Rechenzentrum. Stanwyck sagte, Forschende könnten neue Ansätze am Desktop-Rechner entwerfen und testen und denselben Code dann an GPU-Supercomputer anpassen, wenn ihre Quantensysteme wachsen.
Die Latenzwerte sind von Qblox selbst berichtete Messungen. Die Quelle nennt weder Preise noch Verfügbarkeitstermine oder Details zum Testaufbau.
