荷兰量子控制公司Qblox于2026年10月22日在代尔夫特宣布，已通过NVIDIA的NVQLink，将NVIDIA DGX Spark接入其量子系统控制器。公司称，这一集成让GPU能够参与量子—经典混合计算的实时控制环路。公布的往返时延因平台而异：RTX PRO 6000 Blackwell低于4.0微秒，DGX Spark低于7.2微秒。 4

这次集成公布了什么

Qblox的公告给出了两套硬件各自的实测数据：RTX PRO 6000 Blackwell为低于4.0微秒，DGX Spark为低于7.2微秒。换句话说，低于4微秒是Blackwell GPU上的结果，并非DGX Spark也达到同一数字。 4

这些数字反映的是Qblox此次公布的设备集成结果。NVIDIA也将NVQLink架构的FPGA到GPU再回到FPGA的GPU-QPU往返时延指标列为低于4.0微秒，但这是架构指标，不应与Qblox针对不同平台公布的实测结果混为一谈。

Q1、LINQ与CUDA-Q如何衔接

Qblox Cluster的Q1是实时序列处理器，负责生成、定时和塑造脉冲信号；Qblox称其架构可与NVIDIA GPU通过NVQLink建立低时延、高带宽连接。 41

在控制器内部，LINQ可在序列器之间实时传送阈值化测量比特、IQ值、时间标签和寄存器等信息。Qblox的文档也说明，数据时延会随传输路径、数据类型和数据量变化。 21 这类反馈能力有助于量子控制系统与经典计算资源交换信息，但仅凭现有资料，无法确认此次DGX Spark集成具体实现了哪些实验中校准流程，或是否已在该部署中运行GPU量子纠错解码器。

软件方面，CUDA-Q的cudaq-realtime API为GPU与量子控制器之间的实时通信提供运行时接口。Qblox在2026年3月表示支持通过该API公开使用NVQLink；这项工作建立在双方2025年10月公布的合作基础上。

因此，这些组件勾勒出量子控制、实时反馈和GPU计算协同的路径。不过，现有资料并未证明这次集成已实现量子、AI与模拟任务的统一工作流，也未确认同一份代码可以不作修改地迁移到数据中心GPU系统。

NVQLink的背景：为量子处理器连接GPU计算

NVIDIA于2025年10月推出NVQLink，将其定位为连接量子处理器与GPU超级计算系统的开放架构。发布时，参与生态包括17家量子处理器构建商、5家控制系统构建商和9家美国国家实验室；公布的量子硬件合作方包括IonQ、Quantinuum、Oxford Quantum Circuits和ORCA Computing。

该架构设想由实时加速计算主机与量子系统控制器协同工作，通过低时延互连支撑容错量子计算所需的运行时任务。NVIDIA的资料称，NVQLink可通过合作伙伴提供实时主机，但具体支持配置需向设备供应商确认；因此，现有资料不足以列出一份完整、统一的主机兼容清单。

量子纠错是这类快速反馈架构的一个重要应用方向。NVIDIA曾介绍，Quantinuum的Helios量子处理器连接GH200 Grace Hopper实时主机后，使用CUDA-Q纠错库中的nv-qldpc-decoder进行实时量子低密度奇偶校验（qLDPC）解码，并报告逻辑量子比特错误率改善5.4倍。 这是另一项展示，不能直接视为Qblox此次集成已完成同样的解码任务。

Qblox首席执行官Niels Bultink的相关说法见二手报道；但现有资料没有提供NVIDIA量子产品负责人Sam Stanwyck针对本次发布的具体表态，也不足以核实两人各自关于逻辑量子比特扩展的详细论证。可以确认的是，NVQLink、Q1、LINQ与CUDA-Q所描绘的方向，是让经典计算更及时地参与量子系统控制和纠错；这次公布的时延结果则是该方向上的一次硬件集成进展。 10

荷兰量子控制公司Qblox于2026年10月22日在代尔夫特宣布，已通过NVIDIA的NVQLink，将NVIDIA DGX Spark接入其量子系统控制器。公司称，这一集成让GPU能够参与量子—经典混合计算的实时控制环路。公布的往返时延因平台而异：RTX PRO 6000 Blackwell低于4.0微秒，DGX Spark低于7.2微秒。 4

这次集成公布了什么

Qblox的公告给出了两套硬件各自的实测数据：RTX PRO 6000 Blackwell为低于4.0微秒，DGX Spark为低于7.2微秒。换句话说，低于4微秒是Blackwell GPU上的结果，并非DGX Spark也达到同一数字。 4

这些数字反映的是Qblox此次公布的设备集成结果。NVIDIA也将NVQLink架构的FPGA到GPU再回到FPGA的GPU-QPU往返时延指标列为低于4.0微秒，但这是架构指标，不应与Qblox针对不同平台公布的实测结果混为一谈。

Q1、LINQ与CUDA-Q如何衔接

Qblox Cluster的Q1是实时序列处理器，负责生成、定时和塑造脉冲信号；Qblox称其架构可与NVIDIA GPU通过NVQLink建立低时延、高带宽连接。 41

在控制器内部，LINQ可在序列器之间实时传送阈值化测量比特、IQ值、时间标签和寄存器等信息。Qblox的文档也说明，数据时延会随传输路径、数据类型和数据量变化。 21 这类反馈能力有助于量子控制系统与经典计算资源交换信息，但仅凭现有资料，无法确认此次DGX Spark集成具体实现了哪些实验中校准流程，或是否已在该部署中运行GPU量子纠错解码器。

软件方面，CUDA-Q的cudaq-realtime API为GPU与量子控制器之间的实时通信提供运行时接口。Qblox在2026年3月表示支持通过该API公开使用NVQLink；这项工作建立在双方2025年10月公布的合作基础上。

因此，这些组件勾勒出量子控制、实时反馈和GPU计算协同的路径。不过，现有资料并未证明这次集成已实现量子、AI与模拟任务的统一工作流，也未确认同一份代码可以不作修改地迁移到数据中心GPU系统。

NVQLink的背景：为量子处理器连接GPU计算

NVIDIA于2025年10月推出NVQLink，将其定位为连接量子处理器与GPU超级计算系统的开放架构。发布时，参与生态包括17家量子处理器构建商、5家控制系统构建商和9家美国国家实验室；公布的量子硬件合作方包括IonQ、Quantinuum、Oxford Quantum Circuits和ORCA Computing。

该架构设想由实时加速计算主机与量子系统控制器协同工作，通过低时延互连支撑容错量子计算所需的运行时任务。NVIDIA的资料称，NVQLink可通过合作伙伴提供实时主机，但具体支持配置需向设备供应商确认；因此，现有资料不足以列出一份完整、统一的主机兼容清单。

量子纠错是这类快速反馈架构的一个重要应用方向。NVIDIA曾介绍，Quantinuum的Helios量子处理器连接GH200 Grace Hopper实时主机后，使用CUDA-Q纠错库中的nv-qldpc-decoder进行实时量子低密度奇偶校验（qLDPC）解码，并报告逻辑量子比特错误率改善5.4倍。 这是另一项展示，不能直接视为Qblox此次集成已完成同样的解码任务。

Qblox首席执行官Niels Bultink的相关说法见二手报道；但现有资料没有提供NVIDIA量子产品负责人Sam Stanwyck针对本次发布的具体表态，也不足以核实两人各自关于逻辑量子比特扩展的详细论证。可以确认的是，NVQLink、Q1、LINQ与CUDA-Q所描绘的方向，是让经典计算更及时地参与量子系统控制和纠错；这次公布的时延结果则是该方向上的一次硬件集成进展。 10