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Qblox, NVQLink로 NVIDIA GPU와 양자 제어기 연결
Qblox는 2026년 10월 22일 네덜란드 델프트에서 NVIDIA DGX Spark를 NVQLink를 통해 양자 시스템 제어기에 연결했다고 발표했다. 회사가 밝힌 왕복 지연시간은 DGX Spark에서 7.2마이크로초 미만, RTX PRO 6000 Blackwell GPU에서 4.0마이크로초 미만이다.
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연구 답변
주요 시사점
- Qblox는 2026년 10월 22일 네덜란드 델프트에서 NVIDIA DGX Spark를 NVQLink를 통해 양자 시스템 제어기에 연결했다고 발표했다.
- 회사가 밝힌 왕복 지연시간은 DGX Spark에서 7.2마이크로초 미만, RTX PRO 6000 Blackwell GPU에서 4.0마이크로초 미만이다.
- Q1 시퀀스 프로세서와 LINQ는 실시간 제어·피드백을 뒷받침하고, CUDA Q의 실시간 API는 GPU와 양자 제어기 간 작업을 연결하는 기반이다.
- 이번 측정 결과만으로 실험 중 보정, GPU 기반 오류 디코딩, 데이터센터 GPU로의 동일 코드 이전이 모두 구현됐다고 단정할 수는 없다.
AI 프롬프트
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네덜란드 양자 제어 기업 Qblox가 NVIDIA의 소형 데스크톱 AI 시스템인 DGX Spark를 자사 양자 시스템 제어기에 연결했다. 연결에는 양자 프로세서와 GPU 가속 컴퓨팅을 잇는 NVIDIA의 NVQLink가 사용됐다. Qblox는 2026년 10월 22일 델프트에서 이 통합을 발표하며 하이브리드 양자·고전 컴퓨팅의 실시간 제어를 목표로 한다고 밝혔다. 4
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핵심 수치는 장비별로 다르다. Qblox가 발표한 왕복 지연시간은 NVIDIA DGX Spark에서 7.2마이크로초 미만, NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU에서 4.0마이크로초 미만이다. 즉, 두 장비 모두 4마이크로초 미만이었다는 뜻은 아니다. 4
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Q1·LINQ·CUDA-Q는 어떤 역할을 하나
Qblox의 Q1은 양자 제어 시스템에서 펄스를 실시간으로 생성하고, 타이밍과 파형을 제어하는 시퀀스 프로세서다. LINQ 기반 피드백은 시퀀서 사이에 측정 결과를 비롯해 임계값 판정 비트, IQ 값, 시간 태그, 레지스터 정보 등을 실시간으로 전달할 수 있다. 실제 데이터 전달 지연은 경로와 데이터 종류·크기에 따라 달라진다. 1
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NVIDIA의 CUDA-Q cudaq-realtime API는 GPU와 양자 제어기 사이에서 실시간으로 데이터를 주고받도록 하는 소프트웨어 기반이다. Qblox는 2026년 3월 이 API를 통한 NVQLink의 공개 지원에 참여한다고 발표했으며, 2025년 10월 공개한 협력의 연장선이라고 설명했다.
이 조합은 고전 컴퓨팅 자원을 양자 제어 과정에 더 가까이 가져오는 구조를 제공한다. 다만 공개된 자료만으로는 이번 Qblox 통합에서 양자·AI·시뮬레이션 작업을 어떻게 묶었는지, 실험 도중 큐비트 보정을 수행했는지, GPU에서 오류 디코딩을 실제로 실행했는지까지 확인되지는 않는다. 같은 코드를 데이터센터 GPU로 옮기는 작업이 가능하다는 점도 이번 측정 결과만으로 입증됐다고 볼 수 없다.
논리 큐비트 확장과 NVQLink의 배경
논리 큐비트는 여러 물리 큐비트의 정보를 오류 정정과 함께 다뤄 더 안정적인 연산을 구현하려는 개념이다. 오류를 빠르게 판별하고 피드백하려면 양자 제어기와 고전 컴퓨팅 시스템 사이의 연결이 중요해진다. Qblox CEO 닐스 불팅크는 양자컴퓨터의 확장 속도가 주변 고전 제어 시스템의 역량에 달려 있다는 취지로 강조했다. 10
NVIDIA는 2025년 10월 28일 GTC 워싱턴 D.C.에서 NVQLink를 공개했다. NVQLink는 양자 프로세서와 GPU 기반 슈퍼컴퓨터를 연결하는 개방형 아키텍처로 소개됐으며, 출범 당시 양자 프로세서 개발사 17곳, 제어 시스템 업체 5곳, 미국 국립연구소 9곳이 참여한다고 발표됐다.
NVIDIA가 설명한 논리 QPU 구조는 실시간 가속 컴퓨팅 호스트와 양자 시스템 제어기를 저지연 연결로 잇는 방식이다. 별도로 공개된 NVQLink 사양에는 FPGA에서 GPU를 거쳐 다시 FPGA로 돌아오는 경로의 최소 지연시간이 4.0마이크로초 미만이라고 적혀 있다. 이는 Qblox가 각 장비에서 측정했다고 발표한 결과와 구분해서 봐야 한다.
오류 정정의 사례로 NVIDIA는 Quantinuum의 Helios QPU와 GH200 Grace Hopper 실시간 호스트를 연결해 CUDA-Q의 nv-qldpc-decoder로 실시간 qLDPC 디코딩을 시연했다고 밝혔다. NVIDIA 발표에 따르면 이 시연에서 논리 큐비트 오류율은 5.4배 개선됐다.
이번 Qblox 발표의 의미는 GPU와 양자 제어기를 실시간 작업 흐름 안에서 연결한 구체적 통합 사례가 추가됐다는 데 있다. 다만 Qblox 발표에 관한 자료에서는 NVIDIA 양자 제품 담당 이사 샘 스탠윅의 구체적인 발언이나, 이번 시스템에서 위에 언급한 모든 오류 정정·보정 기능을 시연했다는 내용을 확인하기 어렵다.
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"Qblox, NVQLink로 NVIDIA GPU와 양자 제어기 연결"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
Qblox는 2026년 10월 22일 네덜란드 델프트에서 NVIDIA DGX Spark를 NVQLink를 통해 양자 시스템 제어기에 연결했다고 발표했다.
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
Qblox는 2026년 10월 22일 네덜란드 델프트에서 NVIDIA DGX Spark를 NVQLink를 통해 양자 시스템 제어기에 연결했다고 발표했다. 회사가 밝힌 왕복 지연시간은 DGX Spark에서 7.2마이크로초 미만, RTX PRO 6000 Blackwell GPU에서 4.0마이크로초 미만이다.
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
Q1 시퀀스 프로세서와 LINQ는 실시간 제어·피드백을 뒷받침하고, CUDA Q의 실시간 API는 GPU와 양자 제어기 간 작업을 연결하는 기반이다.