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Qblox bringt NVIDIA-GPUs in den Echtzeit-Regelkreis von Quantencomputern
Qblox meldete am 22. Oktober 2026 in Delft die Verbindung von NVIDIA DGX Spark mit seinem Quantencontroller über NVQLink.
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- Qblox meldete am 22. Oktober 2026 in Delft die Verbindung von NVIDIA DGX Spark mit seinem Quantencontroller über NVQLink.
- Die gemessene Roundtrip Latenz lag laut Qblox bei unter 7,2 Mikrosekunden auf DGX Spark und unter 4,0 Mikrosekunden auf der RTX PRO 6000 Blackwell.
- Q1 Prozessoren und LINQ unterstützen zeitkritische Steuerungs und Feedbackabläufe; CUDA Q bietet eine Schnittstelle für Echtzeit Kommunikation zwischen GPU und Quantencontroller.
KI-Prompt
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Qblox hat am 22. Oktober 2026 in Delft bekannt gegeben, NVIDIA DGX Spark über NVQLink mit einem Quantencontroller verbunden zu haben. Damit soll GPU-Rechenleistung in den Echtzeit-Regelkreis eines hybriden Quantenklassischen Systems eingebunden werden. Die von Qblox genannten Messwerte unterscheiden sich je nach Plattform: weniger als 7,2 Mikrosekunden Roundtrip-Latenz auf DGX Spark und weniger als 4,0 Mikrosekunden auf einer NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell. 4
Der Unterschied ist wichtig: Die Marke von unter 4,0 Mikrosekunden gilt laut Qblox für die RTX PRO 6000 Blackwell, nicht für DGX Spark. 4
Wie die Bausteine zusammenspielen
Qblox’ Q1-Prozessoren sind Echtzeit-Sequenzprozessoren in den Kanälen des Qblox Cluster. Sie erzeugen, takten und formen die Pulse, mit denen ein Quantensystem gesteuert wird. LINQ ergänzt diese Steuerung um Feedback zwischen Sequenzern: Dazu können unter anderem Messwerte, Schwellenwert-Bits, IQ-Werte, Zeitstempel und Registerdaten in Echtzeit übertragen werden. Die tatsächliche Latenz hängt unter anderem von Datenart, Datenmenge und Übertragungsweg ab. 1
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Für die Verbindung von GPU und Quantencontroller stellt NVIDIA die cudaq-realtime-Schnittstelle in CUDA-Q bereit. Sie ermöglicht Entwicklern, zeitkritische Kommunikation zwischen GPU und Quantensteuerung in ihre Programme einzubinden. Qblox hatte im März 2026 erklärt, NVQLink über diese API öffentlich verfügbar zu machen; die Zusammenarbeit mit NVIDIA gehe auf eine Ankündigung im Oktober 2025 zurück.
Ein Schritt in Richtung fehlertoleranter Quantencomputer
NVQLink wurde im Oktober 2025 als offene Architektur vorgestellt, die Quantenprozessoren mit GPU-beschleunigten Systemen verbinden soll. Zur Einführung nannte NVIDIA 17 Quantenhardware-Anbieter und neun wissenschaftliche US-Labore als Beteiligte. Die Architektur zielt darauf, klassische Rechenleistung eng genug an Quantenhardware zu koppeln, damit zeitkritische Aufgaben – etwa bei der Quantenfehlerkorrektur – während des Betriebs ausgeführt werden können.
Ein separates Beispiel dafür ist Quantinuums Helios-Prozessor: NVIDIA berichtet, dass Helios über NVQLink mit einem GH200 Grace Hopper als Echtzeit-Host verbunden wurde. Dabei kam ein Decoder für quanten-LDPC-Fehlerkorrektur zum Einsatz; NVIDIA meldete eine 5,4-fache Verbesserung der Fehlerrate logischer Qubits.
Die Qblox-Ankündigung belegt die gemessenen Latenzen ihrer Integration. Die vorliegenden Quellen legen jedoch nicht im Detail dar, wie genau dabei KI- und Simulationsaufgaben kombiniert, Qubit-Parameter während eines Experiments kalibriert oder GPU-basierte Fehlerdecoder in diesem konkreten Aufbau eingesetzt werden. Auch Aussagen von Qblox-CEO Niels Bultink oder NVIDIA-Manager Sam Stanwyck zu den Auswirkungen auf logische Qubits lassen sich anhand der verfügbaren Belege nicht zuverlässig wiedergeben.
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Die Leute fragen auch
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Qblox meldete am 22. Oktober 2026 in Delft die Verbindung von NVIDIA DGX Spark mit seinem Quantencontroller über NVQLink.
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Qblox meldete am 22. Oktober 2026 in Delft die Verbindung von NVIDIA DGX Spark mit seinem Quantencontroller über NVQLink. Die gemessene Roundtrip Latenz lag laut Qblox bei unter 7,2 Mikrosekunden auf DGX Spark und unter 4,0 Mikrosekunden auf der RTX PRO 6000 Blackwell.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Q1 Prozessoren und LINQ unterstützen zeitkritische Steuerungs und Feedbackabläufe; CUDA Q bietet eine Schnittstelle für Echtzeit Kommunikation zwischen GPU und Quantencontroller.