QPU与GPU异构计算:如何重塑未来AI生态格局?
来源:科技日报
作者:科技日报记者 于紫月
近日,在首场 MUSA 开发者大会上,我国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,双方将携手构建“QPU+GPU”异构计算平台。该平台旨在利用 GPU 的强大算力加速量子计算模拟,推动量子与经典算力的深度融合,从而为人工智能前沿研究注入新动能。
图灵量子相关负责人指出,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战略布局重点。随着 AI 大模型训练复杂度飙升,传统 GPU 在泛化能力与能效方面逐渐逼近瓶颈。而量子处理器凭借其量子并行性,能够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,不仅能加速量子计算的实用化进程,更能为 AI 提供指数级算力跃迁,有效解决优化决策、生成式模型等关键问题。

“QPU+GPU”的融合首先面临严峻的通信瓶颈与数据传输延迟挑战。由于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 的强大算力辅助 QPU 进行量子纠错,以提升量子计算结果的准确性。但这要求 GPU 必须实时解码错误特征并迅速反馈纠错指令,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的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。
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