IonQ plant, seinen Quantencomputer Superion 256 2027 im Accelerated Quantum Research Center von Nvidia zu installieren. Nach Angaben des Unternehmens wird er dort zur ersten vor Ort installierten Quantenprozessoreinheit der Einrichtung.
Das System soll über NVQLink direkt mit einem Nvidia GB200 NVL72 verbunden werden, wobei CUDA-Q die Workloads über den Quantenprozessor und die GPU-Infrastruktur hinweg koordiniert. Die Konfiguration gibt Nvidia und IonQ eine klar definierte Architektur zum Testen hybriden Quanten-GPU-Computings an die Hand, allerdings liegen für diese Konfiguration bislang keine Leistungsergebnisse vor.
IonQ kündigte die Bereitstellung im NVAQC an am 23. Sept. an. Die geplante Forschung umfasst die Portfoliooptimierung und Risikomodellierung, Materialwissenschaft, computergestützte Chemie sowie weitergehende Arbeiten an Quanten-GPU-Software.
So wollen IonQ und Nvidia Quanten- und GPU-Computing verbinden
Nvidia hat das NVAQC um die Idee herum aufgebaut, dass Quantenprozessoren Seite an Seite mit klassischen Supercomputern arbeiten, statt sie zu ersetzen. Die Einrichtung in Boston nutzt GB200-NVL72-Systeme und CUDA-Q zur Unterstützung hybrider Algorithmen, der Simulation von Quantensystemen und der GPU-gestützten Quantenfehlerkorrektur.
Superion 256 ergänzt diesen Stack um Ionenfallen-Hardware. eWeek hat die Superion-256-Plattform bereits untersucht, nachdem IonQ sie am 8. Sept. vorgestellt hatte – einschließlich des Vorstoßes des Unternehmens in Richtung Halbleiterfertigung und der für 2027 geplanten Auslieferungen an Kunden.
IonQ zufolge nutzt Superion Electronic Qubit Control, um komplexere laserbasierte Steuerungen durch in den Chip integrierte Elektronik zu ersetzen. Das Unternehmen hat Prozessoren mit 256 Qubits gefertigt und in Prototypensystemen Ionenfallen eingesetzt, jedoch noch keine vollständigen Workload-Ergebnisse für ein ausgeliefertes Superion 256 veröffentlicht.
Diese Unterscheidung ist wichtig, weil Quantenarchitekturen unterschiedliche Anforderungen an Steuerung, Kühlung, Konnektivität und Skalierung stellen. Die Verbindung einer QPU mit einer GPU-Infrastruktur ist nur ein Teil davon, ein hybrides System nutzbar zu machen.
Die jüngere Forschung von IonQ liefert einige erste Vergleichspunkte. Eine Studie mit Synopsys meldete eine Verkürzung der gesamten Simulationslaufzeit um 5,9 % bis 14,6 %; die physische Ausführung wurde auf IonQs 36-Qubit-System Forte validiert. Bei einem weiteren Projekt mit dem Oak Ridge National Laboratory, Nvidia und der University of Tennessee wurde generative KI eingesetzt, um Schaltkreise für die Quantenoptimierung zu erzeugen. Jeder Schaltkreis dieser Studie wurde jedoch auf einer Nvidia H200 simuliert, statt auf Quantenhardware ausgeführt zu werden.
Was eWeek herausgefunden hat: Die Architektur ist definiert, aber der Leistungsnachweis fehlt
Auf Grundlage der bislang offengelegten Systeme und Forschungsergebnisse werden drei Bereiche darüber entscheiden, wie aussagekräftig die Bereitstellung im NVAQC für Unternehmen sein wird:
- Die Integration ist konkret, aber nicht durch Benchmarks belegt. IonQ und Nvidia haben die QPU, das GPU-System, die NVQLink-Verbindung und die CUDA-Q-Softwareschicht benannt. Sie haben jedoch weder die Ende-zu-Ende-Latenz noch den Durchsatz, die Zuverlässigkeit oder eine reine GPU-Baseline für die geplante Konfiguration offengelegt.
- Vorhandene Studien validieren das NVAQC-System nicht. In der Arbeit mit Synopsys wurde kleinere IonQ-Hardware verwendet, während die Optimierungsstudie vollständig auf GPU-basierter Simulation lief. Keine der beiden Studien misst einen physischen Superion 256, der mit einem GB200 NVL72 verbunden ist.
- Betriebsdaten werden nützlicher sein als ein weiterer Spitzenwert aus einem Benchmark. Unternehmensteams sollten auf den Übertragungsaufwand zwischen QPU und GPU, die dauerhafte Zuverlässigkeit, das Verhalten beim Fehlermanagement, die Verfügbarkeit, den Strombedarf und reproduzierbare Ergebnisse im Vergleich zu klassischer oder reiner GPU-Ausführung achten.
Andere Projekte testen bereits, wie sich Quantenhardware in bestehende Infrastrukturen einfügt. Eine Diraq-Bereitstellung in einem Equinix-Rechenzentrum bringt eine andere Architektur in eine gemeinsam genutzte kommerzielle Umgebung und spiegelt damit den breiteren Vorstoß wider, QPUs näher an die konventionelle Recheninfrastruktur heranzuführen.
Wenn Superion 256 2027 wie geplant im NVAQC eintrifft, wird die Installation eine physische Testumgebung für das hybride Design von IonQ und Nvidia bereitstellen. Der wichtigere Meilenstein wird erreicht sein, wenn dieses System reproduzierbare Ergebnisse liefert, die zeigen, wo eine verbundene QPU das reine GPU-Computing verbessert.
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