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Qblox leva GPUs NVIDIA para o controle quântico em tempo real
A Qblox anunciou em 22 de outubro de 2026 a integração do NVIDIA DGX Spark com seu controlador de sistemas quânticos por meio do NVQLink. A latência de ida e volta ficou abaixo de 7,2 microssegundos no DGX Spark e abaixo de 4,0 microssegundos na GPU RTX PRO 6000 Blackwell — resultados diferentes para cada plataforma.
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Principais conclusões
- A Qblox anunciou em 22 de outubro de 2026 a integração do NVIDIA DGX Spark com seu controlador de sistemas quânticos por meio do NVQLink.
- A latência de ida e volta ficou abaixo de 7,2 microssegundos no DGX Spark e abaixo de 4,0 microssegundos na GPU RTX PRO 6000 Blackwell — resultados diferentes para cada plataforma.
- Os processadores Q1 e a tecnologia LINQ permitem controle e troca de dados entre sequenciadores; as fontes disponíveis não confirmam, porém, todos os usos de calibração e decodificação por GPU citados em resumos secun...
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A empresa neerlandesa Qblox anunciou em Delft, em 22 de outubro de 2026, que conectou o sistema NVIDIA DGX Spark ao seu controlador quântico por meio do NVQLink. O objetivo é aproximar o processamento em GPU do ciclo de controle de um sistema quântico híbrido, no qual computação clássica e quântica trabalham em conjunto. 4
O anúncio informa dois resultados distintos de latência de ida e volta: menos de 7,2 microssegundos no DGX Spark e menos de 4,0 microssegundos na GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell. Portanto, o número abaixo de 4 microssegundos não se aplica às duas plataformas. 4
O papel do Q1, do LINQ e do CUDA-Q
Os processadores Q1 da Qblox ficam integrados aos canais do Cluster e cuidam da geração, do temporização e da forma dos pulsos usados para controlar qubits. Para que diferentes partes do sistema coordenem operações, a tecnologia LINQ permite compartilhar dados entre sequenciadores, incluindo bits após limiarização, valores IQ, marcas de tempo e registradores. 2
A latência dessa troca depende do caminho de roteamento, do tipo e do tamanho dos dados, entre outros fatores. 1 Em termos práticos, essa combinação oferece uma base para enviar resultados de medição e informações de controle entre componentes durante a execução, mas não determina, por si só, quais aplicações foram efetivamente demonstradas nessa integração.
O anúncio também se apoia no trabalho anterior da Qblox com o NVQLink e no suporte à API cudaq-realtime, disponibilizada publicamente como parte da plataforma CUDA-Q em março de 2026. Essa API permite coordenar tarefas entre GPUs e controladores quânticos com comunicação em escala de microssegundos.
O que o anúncio não comprova
A integração aproxima GPUs do controle em tempo real, mas as fontes disponíveis não detalham o mecanismo específico para executar, nessa configuração da Qblox, cargas combinadas de computação quântica, inteligência artificial e simulação. Também não confirmam que o sistema tenha demonstrado calibração contínua durante experimentos, decodificação de erros quânticos por GPU ou migração do mesmo código, sem alterações, para GPUs de data center.
Essas possibilidades aparecem em resumos secundários, mas não estão suficientemente documentadas nos trechos disponíveis para serem apresentadas como resultados comprovados da demonstração da Qblox. 3
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Como o NVQLink se encaixa no quadro maior
A NVIDIA apresentou o NVQLink em outubro de 2025 como uma arquitetura aberta para conectar processadores quânticos a sistemas de computação acelerada. O lançamento reuniu construtores de QPUs, fornecedores de sistemas de controle e laboratórios nacionais dos Estados Unidos. Entre os parceiros citados estavam IonQ, Quantinuum, Oxford Quantum Circuits e ORCA Computing.
A arquitetura prevê a conexão de um hospedeiro de computação em tempo real ao controlador quântico por um enlace de baixa latência. A NVIDIA divulga uma latência mínima de menos de 4 microssegundos no percurso FPGA–GPU–FPGA; essa especificação geral não deve ser confundida com a medição de 7,2 microssegundos obtida no DGX Spark pela Qblox. 2
Há também uma demonstração relacionada, mas separada da integração da Qblox: a NVIDIA informou que o processador Helios, da Quantinuum, conectado a um hospedeiro GH200 Grace Hopper, usou o decodificador nv-qldpc-decoder da biblioteca CUDA-Q para correção de erros em tempo real. A demonstração registrou uma melhora de 5,4 vezes na taxa de erro do qubit lógico.
Qubits lógicos são unidades de informação quântica protegidas por técnicas de correção de erros. Ligar o controlador quântico a recursos clássicos de baixa latência é relevante para esse objetivo, porque a correção em tempo real exige processar medições e devolver respostas rapidamente. Mas o resultado da Quantinuum não é, por si só, uma demonstração de decodificação por GPU no sistema da Qblox.
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