近日，美国英伟达（NVIDIA）公司及多家合作机构（包括多所美国国家实验室）联合发表了题为“Platform Architecture for Tight Coupling of High-Performance Computing with Quantum Processors”的论文。该论文提出了一种名为NVQLinK的新型软硬件协同架构，并在10月28日的英伟达GTC大会上正式发布。
NVQLinK将传统的高性能GPU计算与量子处理单元进行了深度集成，以支持量子纠错等关键任务，为实现可扩展的量子计算机提供了可行的工程路径。
@ NVIDIA
量子纠错：实现量子计算的核心
想要构建具有实用价值的量子计算机，就必须实现对大规模量子比特的精确操纵。然而，由于量子比特极其脆弱，任何来自外界的微小噪声或控制失误都会导致量子比特出现错误，从而导致量子计算的失败。
其实，经典计算也面临着出错的问题。不同的是，经典计算比特可以通过简单的复制“备份”以及相互比较来建立一套可靠的纠错机制。但在量子世界，这套方法却完全失效：首先，量子不可克隆原理让我们无法完美复制一个未知量子态；其次，我们一旦试图直接读取量子态来检查错误，就会引发量子态塌缩，从而破坏其叠加状态。
有什么方法可以在不直接读取量子态信息的前提下“抓住”错误呢？量子纠错应运而生，它大致分为编码、探测、解码这三步：
1. 编码：将数据通过精妙的方式，分散存储到多个“物理量子比特”上，即将多个物理量子比特编码为一个逻辑量子比特。
2. 探测：不直接测量存储信息的物理量子比特，而是通过测量与之互动的“辅助比特”来得到与错误有关的信息，这些信息被称为“错误症状（Syndrome）”。
3. 解码：将Syndrome在经典计算机上进行解码分析，最终推断出发生的错误并进行纠正。解码后的Syndrome能告诉人们“发生了什么错误”以及“错误发生在哪里”，但不影响“逻辑量子比特”存储的量子信息。
当前架构无法让量子计算落地？
虽然量子纠错在原理上是可行的，但工程实现上却面临着巨大的挑战：它时刻产生海量的Syndrome信息，这些信息必须被立即处理来保证量子纠错的稳定运行。这就对信息处理器提出了很高的要求：
1. 高频采样：量子处理器必须以极高频率（如每秒百万次）持续测量辅助量子比特产生Syndrome。
2. 实时解码：海量的Syndrome必须立即被发送到一个经典计算单元进行解码。该单元负责运行复杂的“解码算法”，其实质是一个高性能计算任务。
3. 高算力需求：据NVIDIA的论文估算，如果要维持100个逻辑量子比特的稳定正确运行，解码器可能需要高达50PFLOP/s的经典算力，并处理约1Tbps的数据流。
4. 实时前馈：解码器必须在下一个量子纠错周期（微秒量级）开始前，将计算出的纠正指令发回量子控制器来执行物理纠正操作。
而当前几乎所有的量子计算系统架构都无法同时满足上述要求。具体来说，量子控制器与经典GPU超算之间是“松散通讯”的，这种通讯依赖于传统的HTTP网络等，这就导致了两个问题：
1. 高延迟：传统网络的延迟在毫秒量级，而量子纠错环路要求的“反应时间”必须在微秒量级。过高的延迟会导致纠正操作滞后于错误发生的速度，使得逻辑量子比特的正确率下降，最终导致计算失效。
2. 低吞吐：传统网络无法承载量子纠错要求的高达Tbps的连续数据流。解码器处理速度一旦跟不上量子处理器的数据产生速度，就会导致数据积压，量子纠错计算机则将被迫停机。
NVQLink 如何破局？
NVQLinK的核心逻辑在于，它不再将GPU视作外部的“后处理器”，而是将其视为量子处理器运行必不可少的、实时的内禀组件，从而重新定义了量子计算机的边界。具体包括：
1. “紧密耦合”的硬件系统：其中包括能直接执行量子控制和读出的量子系统控制器、一个专用于实时优化量子处理器工作负载的GPU主机，以及基于商用以太网的超低延迟、高带宽通信。
2. 实时调用：NVQLink扩展了NVIDIA的编程模型，此机制允许量子程序在执行中直接调用GPU或CPU上的经典计算任务，实现了量子—经典无缝协作。
3. 异构内存与运行时：支持跨设备内存管理，确保数据在量子控制器与GPU间快速流动。
NVQLinK处理架构主要性能
基于以上设计，团队搭建了一个概念验证平台，实现了高达400Gpbs的GPU-QPU数据吞吐量以及仅3.96微秒的最大往返延迟，这些性能已接近维持100个逻辑量子比特正确运行的要求。这一结果显示，使用成熟的商用网络技术完全可能满足量子纠错严苛的实时性要求，为架构的工程可实现性和可扩展性提供了有力证据。
NVQLinK架构不仅是一项技术进步，更可能对全球量子计算的研发生态产生重要影响。它打破了经典计算与量子控制之间的界限，确立了“经典算力必须深度集成到量子实时控制环路中”的设计思想，这可能成为未来大规模量子计算机事实上的系统架构标准。
同时，凭借CUDA生态的强大根基和商用硬件的易得性，NVIDIA有能力将全球的GPU制造商、应用开发者吸引到其技术路线中，从而主导下一代量子计算平台的开发。
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NVQLinK架构的提出，标志着量子计算研究正从“实验室物理演示”转向“高性能计算系统工程”。它清晰地定义了实现容错量子计算所需的经典算力角色，并提供了一套高性能、可扩展的解决方案，加速了量子计算的落地应用。