UnitarySpark và UnitaryLab 2.5: quy trình nghiên cứu lượng tử hướng đến chạy tại chỗ

Youshu Quantum, doanh nghiệp được khởi xướng bởi nhóm nghiên cứu điện toán lượng tử của Đại học Giao thông Thượng Hải, ngày 20/9/2026 đã ra mắt UnitarySpark và mở bản beta công khai UnitaryLab 2.5 tại Thượng Hải.38 Bộ đôi này được giới thiệu như một quy trình tính toán khoa học có thể bắt đầu từ yêu cầu viết bằng ngôn ngữ tự nhiên, chạy mô phỏng trên máy trạm và hướng tới thử nghiệm trên bộ xử lý lượng tử thực.

Điểm cần phân biệt là kết nối từ mô phỏng sang phần cứng lượng tử hiện vẫn trong quá trình kiểm chứng. Việc có giao diện kết nối được công bố không đồng nghĩa người dùng beta đã có thể đưa mọi tác vụ lên bất kỳ bộ xử lý lượng tử nào.34

Phần mềm và máy trạm phối hợp ra sao?

Có thể hình dung UnitaryLab là lớp phần mềm điều phối, còn UnitarySpark là nền tảng máy trạm dành cho quy trình tính toán dị thể. Theo thông tin ra mắt, UnitarySpark tích hợp mô phỏng lượng tử, GPU tăng tốc, tương tác với AI agent và giao diện dự kiến kết nối phần cứng lượng tử.4

Quy trình được mô tả gồm các bước chính:

1. Nêu bài toán bằng ngôn ngữ tự nhiên: nhà nghiên cứu mô tả thuật toán lượng tử, bài toán phương trình vi phân riêng phần (PDE) hoặc nhu cầu mô phỏng kỹ thuật.
2. Chuyển yêu cầu thành tác vụ: AI agent của UnitaryLab phân tích yêu cầu, tạo các tham số và tác vụ có thể thực thi.47
3. Chạy mô phỏng tại chỗ: phần mềm gọi thuật toán và trình mô phỏng lượng tử. Trong ví dụ NVIDIA công bố trên DGX Spark, agent dùng dịch vụ suy luận cục bộ và công cụ UnitaryLab để chạy một bài toán PDE dựa trên phương pháp Schrödinger hóa.7
4. Có thể hướng tới phần cứng thật: UnitarySpark được cho là dành sẵn giao diện kết nối, còn Circuit API thống nhất được thiết kế để liên kết trình mô phỏng với bộ xử lý lượng tử.34

Bước cuối hiện là hướng kết nối đang được kiểm chứng, chứ chưa phải bằng chứng rằng toàn bộ quy trình đã sẵn sàng cho mọi người dùng hoặc mọi loại QPU.34

“Tính toán tại chỗ” có ý nghĩa gì với dữ liệu?

Youshu Quantum cho biết mô hình suy luận, việc chạy thuật toán và lưu dữ liệu có thể diễn ra trên máy trạm cục bộ. Cách triển khai này có thể phù hợp với nghiên cứu hoặc ứng dụng công nghiệp cần kiểm soát dữ liệu nhạy cảm.24 Một tài liệu thực hành riêng của NVIDIA cũng mô tả việc kết hợp suy luận cục bộ dựa trên NIM với agent và bộ mô phỏng của UnitaryLab trên DGX Spark.7

Tuy nhiên, “tại chỗ” không nên được hiểu là cam kết dữ liệu không bao giờ rời khỏi tổ chức trong mọi cấu hình. Tài liệu công bố mô tả các thành phần chạy cục bộ, nhưng không nêu đầy đủ điều khoản xử lý dữ liệu cho từng cách triển khai hoặc thông tin nào có thể được gửi đi khi kết nối với QPU từ xa. Người mua nên xác minh cấu hình, điều kiện truy cập và ranh giới dữ liệu của quy trình mình định sử dụng.347

Schrödinger hóa giải quyết bài toán nào?

Schrödinger hóa là phương pháp thuật toán làm nền tảng cho cách tiếp cận của Youshu Quantum đối với một số bài toán phương trình vi phân. Nói khái quát, phương pháp này dùng phép biến đổi toán học để biểu diễn một số bài toán vi phân vốn không có dạng tiến hóa unita dưới dạng tiến hóa unita mà hệ lượng tử có thể xử lý.48

Công ty cho biết công cụ của mình hỗ trợ phương trình vi phân riêng phần tuyến tính và nhiều dạng phi tuyến, đồng thời có thể tạo mạch lượng tử cho bài toán tùy chỉnh.13 Ví dụ do NVIDIA mô tả có thể xuất kết quả số, biểu diễn mạch lượng tử và hình ảnh trực quan để phân tích.7 Những mô tả này cho thấy phương pháp và quy trình phần mềm được thiết kế ra sao; chúng không chứng minh rằng phần cứng lượng tử hiện nay nói chung giải các bài toán đó nhanh hơn máy tính cổ điển.

Các thỏa thuận và ví dụ NVIDIA cho thấy điều gì?

Tại sự kiện, Youshu Quantum công bố các thỏa thuận với Shanghai Guodun Quantum, Shanghai Boson Quantum Technology và Shanghai Zhongqi Wuliang Quantum Technology. Các lĩnh vực hợp tác được nêu gồm thích ứng phần mềm-phần cứng, kết nối phần cứng và kiểm chứng ứng dụng.8 Đây là dấu hiệu công ty đang xây dựng đường kết nối phần mềm với phần cứng lượng tử trong nước; riêng các thỏa thuận này chưa chứng minh sản phẩm đã được thương mại hóa rộng rãi hay đạt kết quả hiệu năng cụ thể.

Ở một hướng riêng, tài liệu thực hành DGX Spark do NVIDIA công bố mô tả quy trình suy luận tại chỗ kết hợp agent và trình mô phỏng UnitaryLab.7 Đây là ví dụ triển khai được mô tả trên hệ thống máy tính để bàn của NVIDIA, không có nghĩa DGX Spark và UnitarySpark là cùng một sản phẩm, hay mọi quy trình đã sẵn sàng cho vận hành thực tế.

Với người cân nhắc công cụ lượng tử, điểm đáng chú ý của đợt ra mắt là tham vọng gộp tính toán khoa học tại chỗ, mô phỏng tăng tốc GPU, điều phối tác vụ bằng ngôn ngữ tự nhiên và một lộ trình dự kiến để thử nghiệm trên QPU trong nước. Trước khi áp dụng, nhóm nghiên cứu nên kiểm tra phần cứng được hỗ trợ, điều kiện truy cập, hiệu năng trên chính bài toán của mình và cách dữ liệu được xử lý khi quy trình rời khỏi máy trạm.3478