“QPU+GPU”异构计算或将重塑AI生态
日前,在北京中关村国际创新中心举办的首届MUSA开发者大会上,我国光量子计算企业图灵量子与国产GPU企业摩尔线程达成战略合作,将携手打造“QPU+GPU”异构计算平台,旨在通过GPU的强大算力加速量子计算模拟,实现量子与经典算力的深度融合,进一步赋能AI前沿研究。
图灵量子相关负责人介绍,当前,量子-经典混合计算已成为全球芯片厂商的核心发展共识与布局重点。随着AI大模型训练复杂度飙升,传统GPU(图形处理器)在泛化能力、能耗效率上逐渐逼近瓶颈。而量子处理器(QPU)凭借量子并行性,可高效处理高维概率空间、复杂纠缠结构等经典算力难以驾驭的任务;GPU则擅长大规模数值计算与梯度优化。二者协同,既能加速量子计算实用化进程,又能为AI提供指数级算力跃迁,解决优化决策、生成式模型等关键问题。

首届MUSA开发者大会上,图灵量子与摩尔线程达成战略合作。图灵量子供图
“QPU+GPU”融合首先面临严峻的通信瓶颈与数据传输延迟挑战,因量子态的相干时间极短,要求两者间的数据交互必须在微秒级完成。这种融合的一大核心目的是利用GPU的强大算力来辅助QPU进行量子纠错(QEC),提升QPU计算结果的准确性。但这要求GPU必须实时解码错误特征并迅速反馈纠错指令,这对GPU的实时推理能力提出了极高要求。此外,要真正打通软硬件壁垒,还必须解决异构指令集的统一与编译难题。
“我们将从算法、架构、系统三个维度出发,加速推进量子经典混合核心技术自主化和产业应用本土化,构建一个开放协同且自主可控的新计算生态。”图灵量子负责人称,“QPU+GPU”异构计算不仅将加速量子计算迈入容错时代,更可能催生新一代AI基础设施标准,推动中国在全球算力竞争中占据先机。
(文章来源:科技日报)