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Qblox porta le GPU NVIDIA nel controllo quantistico in tempo reale
A Delft, il 22 ottobre 2026, Qblox ha annunciato l’integrazione del controller quantistico Qblox Cluster con NVIDIA DGX Spark attraverso NVQLink. La latenza di andata e ritorno misurata è inferiore a 7,2 microsecondi su DGX Spark e a 4,0 microsecondi su RTX PRO 6000 Blackwell: i due risultati si riferiscono a sistem...
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Research answer
Key takeaways
- A Delft, il 22 ottobre 2026, Qblox ha annunciato l’integrazione del controller quantistico Qblox Cluster con NVIDIA DGX Spark attraverso NVQLink.
- La latenza di andata e ritorno misurata è inferiore a 7,2 microsecondi su DGX Spark e a 4,0 microsecondi su RTX PRO 6000 Blackwell: i due risultati si riferiscono a sistemi diversi.
- La prova porta l’elaborazione GPU nel ciclo di controllo quantistico; da sola, però, non dimostra che tutte le applicazioni di calibrazione, decodifica degli errori e migrazione verso sistemi datacenter siano già stat...
AI Prompt
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Qblox, azienda olandese specializzata nel controllo dei computer quantistici, ha annunciato a Delft il 22 ottobre 2026 di aver collegato il proprio Qblox Cluster a NVIDIA DGX Spark tramite NVQLink. L’obiettivo è inserire l’elaborazione accelerata da GPU nel ciclo di controllo in tempo reale che mette in comunicazione sistemi classici e processori quantistici. 4
Il dato da tenere a mente è che le latenze riportate non sono uguali per le due piattaforme: Qblox dichiara meno di 7,2 microsecondi con DGX Spark e meno di 4,0 microsecondi con la GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell. 4 Un microsecondo è un milionesimo di secondo.
Che cosa fa il collegamento
Nel sistema Qblox, i processori di sequenza Q1 gestiscono in tempo reale la generazione, la temporizzazione e la forma degli impulsi inviati ai qubit. La tecnologia LINQ permette di far circolare tra sequenziatori dati come bit sogliati, valori IQ, marcature temporali e registri; i tempi di trasferimento dipendono dal percorso e dal tipo e dalla dimensione dei dati. 1
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NVQLink fa da collegamento a bassa latenza tra il sistema di controllo quantistico e le risorse di calcolo accelerato. Nel marzo 2026 Qblox ha annunciato il supporto alla disponibilità pubblica dell’API cudaq-realtime di NVIDIA, che permette di coordinare attività tra GPU e controller quantistici con callback nell’ordine dei microsecondi. È una base software per sviluppare applicazioni ibride, ma le informazioni disponibili non dimostrano che la specifica integrazione annunciata a ottobre esegua già ogni carico di lavoro di simulazione, AI e calcolo quantistico, né che lo stesso codice possa essere trasferito senza modifiche su GPU da datacenter.
Latenza e correzione degli errori: risultati da distinguere
NVIDIA presenta NVQLink come un’architettura aperta per connettere processori quantistici e sistemi GPU. La specifica pubblicata dall’azienda indica una latenza minima GPU-QPU inferiore a 4 microsecondi nel percorso FPGA-GPU-FPGA; NVIDIA precisa inoltre che le caratteristiche degli host in tempo reale dipendono dai partner. Questa specifica architetturale non va confusa con i valori misurati da Qblox sulle sue configurazioni DGX Spark e RTX PRO 6000 Blackwell.
L’idea è rilevante per la correzione degli errori quantistici, che richiede di elaborare rapidamente informazioni classiche provenienti dal processore quantistico e restituire un risultato utile mentre il calcolo è in corso. NVIDIA ha descritto una dimostrazione distinta: il processore Helios di Quantinuum, connesso a un host in tempo reale GH200 Grace Hopper, ha usato il decoder nv-qldpc-decoder della libreria CUDA-Q QEC per la decodifica in tempo reale e ha ottenuto un miglioramento di 5,4 volte nel tasso di errore dei qubit logici.
NVQLink era stato presentato il 28 ottobre 2025 come interconnessione aperta per unire processori quantistici e supercomputer GPU. Al lancio NVIDIA indicò la partecipazione di 17 costruttori di QPU, cinque fornitori di sistemi di controllo e nove laboratori nazionali statunitensi; tra i costruttori figuravano IonQ, Quantinuum, Oxford Quantum Circuits e ORCA Computing. Qblox aveva già annunciato una collaborazione con NVIDIA nell’ottobre 2025 e, nel marzo successivo, il supporto all’API cudaq-realtime. 41
Il valore del risultato di ottobre è quindi soprattutto nella dimostrazione di un collegamento a bassa latenza tra il controllo Qblox e hardware NVIDIA. È un tassello dell’architettura necessaria per sistemi quantistici ibridi più complessi, ma i dati pubblicati non bastano, da soli, a confermare che la nuova configurazione Qblox abbia già effettuato calibrazione durante gli esperimenti o decodifica GPU degli errori in tempo reale. Le fonti disponibili, inoltre, non riportano dichiarazioni verificabili di Niels Bultink, CEO di Qblox, o di Sam Stanwyck, responsabile dei prodotti quantistici di NVIDIA: non è quindi possibile attribuire loro specifiche valutazioni sul percorso verso i qubit logici.
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