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Anyon Computing 发布基于 NVIDIA NVQLink 的实时量子控制系统

Anyon Computing 发布基于 NVIDIA NVQLink 的实时量子控制系统,把微波量子控制集群与 QPU 节点并入 GPU/CPU 超算机器,共享 RDMA-over-Ethernet 网络与统一编程模型,支持 CUDA-Q、OpenQASM、QIR,实现微秒级量子-经典闭环、量子纠错、自适应校准与混合 AI-量子工作负载。 系统还开放源码,定位为未来数据中心里大规模量子计算的控制平面。文章称该系统几乎完全由自主 AI Agent 完成工程化,从 RT 级代码、仿真、构建到硬件在环验证都让 Agent 自动迭代。 其首台机器已部署在商用 AI 数据中心,NVQLink 已进入生产环境。公司由 Caltech 与 UC Berkeley 背景创始团队创立,主要方向是超导模块化量子超算与 NVIDIA GPU 集成。
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Quantum Elements 与 USC 在 IBM Heron 处理器上演示面码扩展

Quantum Elements 与 USC 在 Nature Communications 发表论文,证明面码(surface code)即使在物理布局不匹配的 IBM Heron 重六边形架构上也能实现低于阈值逻辑纠错。 方法是用深度高效面码结合动态解耦(即公司 Qiskit 功能 Orbit 的基础),抑制空闲态噪声,从而在码距增大时获得方向性子阈值扩展。 作者包括 USC 量子信息科学中心 Daniel Lidar 和 Quantum Elements 科学家 Arian Vezvaee。公司称这只是迈向纠缠逻辑量子比特容错的第一步,后续会披露更多。 本质上是一篇公司 PR 稿,但背后有同行评审论文和具体工程细节,量子硬件读者可关注。
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欧洲超算局推出6个量子计算专项,总资助1.19亿欧元

EuroHPC JU 发布6个量子计算专项,总预算1.19亿欧元,申请截止2026年11月17日。涵盖离子阱(2000万欧元,1000+量子比特)、超导(2000万,chiplet架构)、中性原子(2000万,10000原子/1000量子比特)、量子密钥分发(2400万,>300km)、测试基础设施(2000万)和实验中试线(1500万)六个方向,项目周期均为3.5年。
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AMD MI430X的FP64性能提升超出预期

AMD MI430X GPU将提供288 TFLOPS原生FP64性能,是Nvidia Rubin的9倍,比预期高约40%。MI430X基于CDNA 4架构,配备432GB HBM4和23.3 TBps内存带宽,已获DOE选中用于Discovery超级计算机。 Nvidia走Ozaki模拟路线,FP64从33 TFLOPS提升到200 TFLOPS,但HPC社区对其准确性仍有争议。
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JUNIQ:欧洲的量子"自助餐厅"

德国于利希超算中心搭建JUNIQ实验室,同时部署7种不同量子计算平台(超导、中性原子、退火、模拟、门模型等),让研究者和工业界跨架构对比优化工作负载。 D-Wave Advantage2 annealer已稳定运行两年,JUPITER超算与其同园区,为量子-经典混合计算铺路。
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Oratomic豪赌3亿美元:低量子比特数的容错量子计算之路

量子计算初创公司Oratomic完成3亿美元A轮融资,致力于利用可重构中性原子硬件与纠错技术,将实用量子计算机所需的物理量子比特数降至1万至2万枚。 其核心依据是与加州理工等机构联合发表的论文,声称通过架构优化可使Shor算法在较少量子比特下实现。团队汇聚Caltech、Harvard及Google背景研究人员,目标本十年末建成容错量子计算机。 尽管目前方案仅停留在纸面验证,且面临巨大工程挑战,但该融资规模显示资本对其降低量子计算门槛路线的认可。
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RISC-V 在高性能计算领域的未来布局

ISC 2026 会议显示 RISC-V 正试图突破高性能计算(HPC)瓶颈。Inspire Semi 推出含 6144 核心的 Thunderbird 卡,填补 NVIDIA 退出原生 FP64 后的市场空白;NextSilicon 计划 2028 年量产企业级芯片。 尽管目前性能尚不及 x86,但摆脱 CUDA 锁定和开源定制优势吸引行业关注,预计 3-5 年内可能出现全 RISC-V 集群。
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台积电将对美半导体投资扩大至2650亿美元

白宫与商务部宣布台积电追加1000亿美元在美先进半导体制造投资,总计划投资额达创纪录的2650亿美元,将在美国建立共12座设施。此举紧随美台历史性贸易投资协议,旨在强化美国本土制造能力与科技领导地位,预计将创造大量建筑与高科技就业机会。
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SiPearl能重振欧洲超算与AI芯片产业吗?

法国芯片初创公司SiPearl即将量产首款ARM架构处理器Rhea1,旨在为欧洲提供主权AI与高性能计算算力。文章指出随着AI推理需求增长,CPU在编排GPU及处理序列化任务中的重要性回归,Rhea1采用混合内存架构(DDR5+HBM)以解决数据移动瓶颈。 同时介绍了SiPearl的后续路线图(Rhea2、Athena1)及参与建设欧洲数据中心工厂的计划。
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Spectral Compute 试图打破 CUDA 垄断:在非英伟达硬件上运行 CUDA 代码

Spectral Compute 推出基于 LLVM 的编译器 SCALE,旨在将 CUDA 代码移植到 AMD 等非英伟达硬件,号称性能比现有方案(如 HIPIFY)高出 6 倍。 文章对比了 SYCLomatic、ZLUDA 等工具的局限,指出 SCALE 通过重新实现而非二进制转换来解决性能损耗问题。对于受限于英伟达硬件锁定或寻求多芯片兼容的开发者,这是一个值得关注的底层技术路径。
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