2026年9月14日——控制集群及其驱动的量子处理器加入 GPU 和 CPU 计算节点，成为单台量子-GPU 超级计算机的协处理器，其中量子-经典循环在硬件上的实测时间为微秒级。该系统几乎完全由自主 AI 智能体开发。

构建完整量子超级计算机的 Anyon Computing 今天发布了一套基于 NVIDIA NVQLink 构建的新型实时量子控制系统。该系统采用原生设计，使 Anyon 的微波量子控制集群及其驱动的量子处理器（QPU）作为协处理器节点，加入 GPU 和 CPU 计算节点，共同构成单台超级计算设备。它将会开源，并作为未来数据中心内大规模量子计算的控制平面。

在 Anyon 的架构中，量子处理器不是连接到经典计算机的外设。QPU 节点的控制集群以及 GPU 和 CPU 节点共享同一个 RDMA-over-Ethernet 网络架构和同一个编程模型，从而使错误解码、校准、自适应控制以及 AI-量子混合工作流能够跨所有这些节点作为一台机器运行。这正是大规模容错量子计算所需的形态。测量与动作之间的循环必须在微秒级内闭环，而此时量子比特仍保持相干；该循环所需的计算也无法容纳在单个芯片上。

“量子超级计算机必须是一台机器，而不是一个被硬接到经典计算机上的量子盒子。我们使用 NVIDIA NVQLink 构建了这套控制系统，使我们的控制集群及其驱动的量子处理器成为 GPU 和 CPU 旁边的协处理器节点，处于同一个网络架构中，并在同一个程序内。而且，我们构建它的方式，就是我们今后打算构建一切的方式：让 AI 智能体面向真实硬件开展工程工作。”

—— Anyon Computing 联合创始人兼 CEO Roger Luo 博士

为量子-经典混合任务原生使用 CUDA-Q 编程

该系统原生运行 NVIDIA CUDA-Q 程序，并同时支持 OpenQASM 和 QIR。一个普通的 CUDA-Q 混合程序运行时，其经典代码在实时主机的 CPU/GPU 上运行，其量子调用在同一进程中进行，因此自适应量子-经典循环能以毫秒到微秒级的节奏运行，而无需每次调用都重新编译。由此，该技术栈已展示出运行量子纠错工作负载、自适应校准与表征循环、基于机器学习的读出分类，以及混合量子-经典机器学习（包括变分和强化学习训练循环）的能力。由于与主机节点以及对等控制器之间的链路共享商用 RDMA-over-Ethernet，控制平面能够像数据中心那样扩展：从一个节点扩展到同一交换网络架构上的多个控制器以及多个 GPU 和 CPU 节点，且各控制器通过共享参考实现相位锁定。

由 AI 智能体完成工程设计，并在硬件上验证

该控制系统也是首批几乎完全由自主 AI 智能体开发并达到生产发布阶段的复杂实时 FPGA 系统之一，并且是首个以这种方式构建的量子控制系统。Anyon 的智能体将设计从寄存器传输级代码推进到仿真、构建和硬件在环验证，并通过自主迭代改进，以循环方式交付所需的系统特性。

这套新控制系统紧随 Anyon 的首台机器之后推出；后者已在配备 NVIDIA GPU 的商业 AI 数据中心内运行，率先在商业生产数据中心内部署 NVQLink。

“构建有用的量子-GPU 超级计算机是一项异构系统挑战，因为量子处理器的性能取决于对加速计算的紧耦合访问。Anyon Computing 已展示出，借助 NVIDIA NVQLink 可提供大规模量子计算最关键工作负载（如校准、控制和纠错）所需的环境。”

—— NVIDIA 量子产品总监 Sam Stanwyck