Quantum Machines dan NVIDIA Jalankan CUDA-Q di Qubit Aktif, GPU, dan CPU lewat NVQLink

Quantum Machines dan NVIDIA memanfaatkan IEEE Quantum Week di Toronto untuk memperlihatkan aplikasi CUDA-Q ujung ke ujung yang berjalan melintasi qubit aktif, perangkat kontrol Quantum Machines, GPU, dan CPU melalui NVIDIA NVQLink. Nilai utama demo ini bukan sekadar satu operasi kuantum, melainkan cara memosisikan prosesor kuantum dan tumpukan kontrol klasiknya sebagai satu sistem komputasi heterogen yang dapat dijadwalkan. 1015

Apa yang didemonstrasikan?

Menurut laporan kedua perusahaan, satu program CUDA-Q dijalankan pada qubit aktif dan Pulse Processing Unit milik Quantum Machines, sambil memakai NVQLink untuk menghubungkan lingkungan kontrol kuantum dengan komputasi terakselerasi NVIDIA. Quantum Machines menyebutnya sebagai kali pertama perusahaan kontrol kuantum menjalankan program CUDA-Q ujung ke ujung semacam ini di seluruh sumber daya tersebut. 1015

Klaim itu perlu dibaca secara proporsional: ini merupakan pencapaian yang dilaporkan perusahaan dan media industri, bukan tolok ukur industri yang telah divalidasi secara independen. Demikian pula, laporan mengenai pertukaran pengukuran dan kontrol penuh dalam kira-kira satu mikrodetik masih memerlukan verifikasi independen. 1015

Pembagian kerja antara qubit, GPU, dan CPU

Gagasan praktisnya adalah menjalankan program hibrida dengan pembagian sumber daya yang sadar kebutuhan latensi:

• Qubit aktif dan pengendali kuantum menangani operasi kuantum serta kontrol waktu nyata.
• GPU menangani pekerjaan klasik yang berat secara komputasi dan peka terhadap latensi, misalnya mendekode data pengukuran untuk koreksi kesalahan kuantum.
• CPU menangani pekerjaan host dan orkestrasi yang lebih umum.

NVQLink dirancang sebagai antarmuka waktu nyata dengan latensi deterministik antara pengendali sistem kuantum dan sumber daya komputasi klasik berperforma tinggi. Tujuannya adalah memasukkan beban kerja daring—termasuk pemrosesan koreksi kesalahan kuantum—ke dalam loop operasi, bukan menjadikannya rangkaian terpisah yang harus dirangkai manual. 115

Mengapa model pemrogramannya penting?

Bagi pengembang yang memakai Python, C++, atau bahasa QUA milik Quantum Machines, janji pendekatan ini adalah cara yang lebih tinggi tingkat abstraksinya untuk mendeskripsikan beban kerja hibrida. Alih-alih menulis dan menyelaraskan sendiri urutan kontrol pulsa tingkat rendah, perpindahan kerja antarpemroses, transfer data, serta jalur umpan balik, pengembang dapat menyatakan pekerjaan dalam satu alur berbasis CUDA-Q yang mengirim tugas ke sumber daya kuantum atau klasik yang sesuai. 15

Ini tidak menghapus kerumitan perangkat keras di baliknya. Namun, lebih banyak koordinasi dipindahkan ke lapisan kontrol, kompilasi, dan orkestrasi—perbedaan penting bagi tim yang ingin membangun aplikasi berulang dan dapat dikelola, bukan sekadar integrasi laboratorium yang dibuat khusus.

Mengapa umpan balik skala mikrodetik relevan untuk koreksi kesalahan?

Koreksi kesalahan kuantum memerlukan loop yang rapat: mengukur syndrome kesalahan, mendekode hasil pengukuran secara klasik, lalu menerapkan atau menjadwalkan tindakan korektif cukup cepat agar keadaan kuantum tetap berguna. Arsitektur NVQLink NVIDIA secara eksplisit ditujukan untuk menghubungkan kontrol kuantum dengan sumber daya HPC (high-performance computing) bagi koreksi kesalahan kuantum daring dan beban kerja waktu nyata lain yang intensif komputasi. 1

Quantum Machines dan NVIDIA melaporkan bahwa demo mereka menukar data pengukuran dan keputusan kontrol dalam kira-kira satu mikrodetik. Sasaran latensi ini penting karena proses dekode atau optimasi berbasis CPU dan GPU harus selesai dalam anggaran waktu yang ditentukan oleh perangkat keras kuantum serta sistem kontrolnya. 101315

Arah besarnya: prosesor kuantum sebagai sumber daya superkomputer

Demo tersebut mendukung argumen arsitektural yang lebih luas: prosesor kuantum di masa depan dapat beroperasi bukan sebagai instrumen yang terisolasi, melainkan sebagai akselerator khusus di dalam superkomputer kuantum-klasik.

Quantum Machines menggambarkan hierarki di mana pengendali kuantum menyediakan umpan balik cepat; server CPU-GPU dengan latensi terbatas menangani pekerjaan seperti kalibrasi, optimasi, dan dekode koreksi kesalahan; sementara sistem HPC yang lebih besar menjadwalkan beban kerja aplikasi yang lebih luas. 6 Program IEEE Quantum Week NVIDIA juga membingkai komputasi kuantum toleran-kesalahan sebagai tantangan tingkat sistem penuh, yang mencakup QPU (quantum processing unit), tumpukan perangkat lunak, komputasi terakselerasi, dan operasi waktu nyata. 2

Dalam model ini, pertanyaan utamanya bukan apakah semua tugas harus dijalankan di prosesor kuantum. Yang lebih penting adalah apakah setiap tugas dijalankan pada sumber daya yang dapat menyelesaikannya dalam batas latensi yang diperlukan.

Fokus lapisan kontrol di luar demo

Quantum Machines memasangkan demonstrasi integrasi ini dengan fokus yang lebih luas pada alur kerja kalibrasi dan rancangan sistem toleran-kesalahan. Program resmi IEEE Quantum Week mencantumkan keynote Quantum Machines, “From Pulse to Platform: Control Layer for FTQC”, berdampingan dengan sesi NVIDIA mengenai perancangan superkomputer kuantum terakselerasi untuk era toleran-kesalahan. 11

Penekanan tersebut mencerminkan kenyataan penting: meningkatkan kualitas qubit saja tidak cukup untuk membangun sistem toleran-kesalahan. Lapisan kontrol di sekelilingnya, akselerator klasik, perangkat lunak orkestrasi, dan jalur umpan balik juga harus berkembang secara bersamaan.

Untuk saat ini, demo di Toronto paling tepat dipahami sebagai bukti integrasi. Demo itu menunjukkan bagaimana alur kerja berbasis CUDA-Q dapat menghubungkan perangkat keras kuantum aktif dengan CPU dan GPU melalui NVQLink; namun, itu sendiri belum membuktikan adanya komputer kuantum toleran-kesalahan yang siap digunakan secara produksi. 1015