QPU与GPU异构计算：如何重塑未来AI生态格局？

来源：科技日报

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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。