2026年3月16日——当今最先进的量子计算机依赖于强大的经典高性能计算机进行控制、校准和纠错。随着量子处理单元（QPU）的量子比特数量从数十个增长至数千个，经典中央处理器（CPU）所需的实时测量与处理需求呈指数级上升。由于量子态对环境极其敏感（通常维持时间不足几毫秒），这种压力被进一步放大，使得量子与经典系统之间本就极其紧张的反馈回路承受更大压力。

2025年10月，劳伦斯伯克利国家实验室（伯克利实验室）与英伟达宣布建立新合作，旨在攻克量子-经典混合计算的关键挑战。其目标是实现QPU与图形处理器（GPU）的实时协同运作，具备更短延迟和更高数据吞吐量。伯克利实验室的跨学科研究团队已成功通过英伟达NVQLink低延迟高带宽通信平台，将实验室的量子控制系统QubiC（量子比特控制器）与英伟达DGX Spark GPU相连。硬件测试预计于3月初完成，此举将为开展前沿的AI增强型量子实验奠定基础，持续巩固美国在科学发现与创新领域的领先地位。

开放式量子-GPU计算工作流

由美国能源部科学办公室资助的QubiC是一个开源控制系统，已在美国国家实验室、高校及产业界的用户支持下于伯克利实验室先进量子测试平台（AQT）完成部署测试。受伯克利实验室粒子加速器控制技术的启发，并在量子系统加速器部分支持下，QubiC的模块化框架允许量子与经典工作流组件独立替换或修改。其开放设计理念实现了与英伟达NVQLink开放系统架构的无缝集成，将AQT的QPU与英伟达DGX Spark耦合。

这种紧密集成的量子-经典架构支持实时量子计算控制所需的高带宽、低延迟数据交换。通过100千兆高速网络链路，量子数据可直接从QPU传输至GPU内存，最大限度减少CPU干预，显著降低延迟。这种高效反馈回路使得英伟达DGX Spark GPU能实时分析结果并向量子硬件发送更新指令。为进一步突破混合架构性能，AQT团队正将英伟达Hololink IP高速网络技术集成至QubiC门控软件，以经典超算加速量子工作负载。

“AQT的这一集成里程碑预示了GPU直接参与实时量子控制的未来，使研究人员能在支撑现代AI与高性能计算的GPU平台上运行实验与纠错任务，”伯克利实验室加速器技术与应用物理部研究员、QubiC联合首席科学家徐轶伦解释道。

AI增强型量子控制之路

AQT的新型量子实验日益依赖经典硬件快速决策。为满足科学界不断演进的需求，QubiC团队将持续通过开放协作支持产学研前沿研究。通过在开发早期及与英伟达加速计算等产业硬件集成过程中开源QubiC设计，伯克利实验室团队希望推动更多量子硬件团体探索GPU加速的混合工作流。

“采用高性能网络技术替代定制化单点连接，量子研究者可将该方法从单一测试平台扩展至大型协调系统——单个GPU系统就能使用熟悉的超算工具管理多个量子控制板与实验，”QubiC核心开发者、ATAP科学家黄刚表示。

基于量子计算机与经典超算融合的需求，量子控制的下一前沿是整合AI技术。这种AI增强型量子控制的新阶段，将推动数十或数百物理量子比特的小型原型系统向基于纠错逻辑量子比特的大规模量子计算机演进。

AQT的QubiC团队将持续探索AI增强型量子控制，通过在英伟达DGX Spark部署预训练神经网络模型，重点研究读取分类、门调控和实时纠错解码等应用，同时测试新型混合算法与自适应技术以提升量子计算性能。

在美国能源部科学办公室支持下，伯克利实验室与英伟达的合作推动了面向下一代发现的量子-经典研究。通过融合国家实验室专长与产业界领先能力，该合作强化了美国在可扩展AI驱动计算领域的领导地位，符合能源部“创世纪计划”整合AI、超算与量子技术以加速美国创新生产力的目标。

“通过英伟达NVQLink平台提供的低延迟高吞吐量连接，量子处理器正与尖端加速计算紧密协同，”英伟达量子计算总经理蒂姆·科斯塔指出，“伯克利实验室利用该平台实现量子处理器与GPU间的实时工作负载，为将当今超算系统升级为未来量子-GPU超算奠定基础。”