日前，在北京中關(guān)村國際創(chuàng)新中心舉辦的首屆MUSA開發(fā)者大會(huì)上，我國光量子計(jì)算企業(yè)圖靈量子與國產(chǎn)GPU企業(yè)摩爾線程達(dá)成戰(zhàn)略合作，將攜手打造“QPU+GPU”異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)，旨在通過GPU的強(qiáng)大算力加速量子計(jì)算模擬，實(shí)現(xiàn)量子與經(jīng)典算力的深度融合，進(jìn)一步賦能AI前沿研究。

圖靈量子相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，當(dāng)前，量子-經(jīng)典混合計(jì)算已成為全球芯片廠商的核心發(fā)展共識(shí)與布局重點(diǎn)。隨著AI大模型訓(xùn)練復(fù)雜度飆升，傳統(tǒng)GPU（圖形處理器）在泛化能力、能耗效率上逐漸逼近瓶頸。而量子處理器（QPU）憑借量子并行性，可高效處理高維概率空間、復(fù)雜糾纏結(jié)構(gòu)等經(jīng)典算力難以駕馭的任務(wù)；GPU則擅長大規(guī)模數(shù)值計(jì)算與梯度優(yōu)化。二者協(xié)同，既能加速量子計(jì)算實(shí)用化進(jìn)程，又能為AI提供指數(shù)級算力躍遷，解決優(yōu)化決策、生成式模型等關(guān)鍵問題。

“QPU+GPU”融合首先面臨嚴(yán)峻的通信瓶頸與數(shù)據(jù)傳輸延遲挑戰(zhàn)，因量子態(tài)的相干時(shí)間極短，要求兩者間的數(shù)據(jù)交互必須在微秒級完成。這種融合的一大核心目的是利用GPU的強(qiáng)大算力來輔助QPU進(jìn)行量子糾錯(cuò)（QEC），提升QPU計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。但這要求GPU必須實(shí)時(shí)解碼錯(cuò)誤特征并迅速反饋糾錯(cuò)指令，這對GPU的實(shí)時(shí)推理能力提出了極高要求。此外，要真正打通軟硬件壁壘，還必須解決異構(gòu)指令集的統(tǒng)一與編譯難題。

“我們將從算法、架構(gòu)、系統(tǒng)三個(gè)維度出發(fā)，加速推進(jìn)量子經(jīng)典混合核心技術(shù)自主化和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用本土化，構(gòu)建一個(gè)開放協(xié)同且自主可控的新計(jì)算生態(tài)。”圖靈量子負(fù)責(zé)人稱，“QPU+GPU”異構(gòu)計(jì)算不僅將加速量子計(jì)算邁入容錯(cuò)時(shí)代，更可能催生新一代AI基礎(chǔ)設(shè)施標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)中國在全球算力競爭中占據(jù)先機(jī)。