Paris/München, 15. September 2026 – Auf der IEEE Quantum Week 2026 (https://qce.quantum.ieee.org/2026/), die vom 13. bis 18. September in Toronto stattfindet, präsentiert Quandela (https://www.quandela.com/) einen Ansatz zur schrittweisen Integration von Quantencomputing in bestehende KI- und High-Performance-Computing-Infrastrukturen (HPC) mithilfe von NVIDIA NVQLink. Bei diesem Ansatz bleibt die GPU das Herzstück des KI-Workflows, während der Quantenprozessor (QPU) als spezialisierter Beschleuniger für bestimmte Arbeitslasten eingesetzt wird.

Aufbauend auf der Ankündigung im Juni über eine latenzarme Integration zwischen einer photonischen QPU von Quandela und der KI-Infrastruktur von NVIDIA veröffentlichen die Unternehmen heute ein technisches Whitepaper (https://www.quandela.com/nvidia-x-quandela/). Darin werden eine Vision und ein Architekturrahmen für die schrittweise Integration von Quantencomputing in bestehende KI- und HPC-Umgebungen vorgestellt.

Dieser Ansatz basiert auf dem Zusammenspiel von CPUs, GPUs und QPUs. Die CPU orchestriert die Workflows, während die GPU weiterhin im Zentrum der KI-Verarbeitung steht und insbesondere rechenintensive Aufgaben und Simulationen übernimmt. Die QPU fungiert als spezialisierter Beschleuniger für Arbeitslasten, bei denen Quantencomputing einen erheblichen Mehrwert bieten könnte.

Dank der Plattform NVIDIA CUDA-Q (https://developer.nvidia.com/cuda-q), einer offenen Programmierplattform für Quantum-GPU-Supercomputing und NVIDIA cuQuantum (https://developer.nvidia.com/cuquantum-sdk), einem für die Simulation von Quantenberechnungen auf GPUs optimierten SDK, können Algorithmen zunächst auf GPUs entwickelt, simuliert und getestet werden, bevor sie auf einer realen photonischen QPU ausgeführt werden. NVIDIA NVQLink (https://www.nvidia.com/en-us/solutions/quantum-computing/nvqlink/) ermöglicht dabei eine Verbindung mit geringer Latenz zwischen der NVIDIA-GPU-Umgebung und dem Quantum System Controller, der anschließend die QPU steuert.

Organisationen können auf diese Weise schrittweise Quantenanwendungen erkunden und dabei ihre bestehende IT-Infrastruktur weiter nutzen, ohne ihre aktuellen Umgebungen ersetzen zu müssen.

Ein Schritt hin zu besser zugänglichem Quantencomputing

Durch die vereinfachte Integration von Quantencomputing in bestehende KI- und HPC-Umgebungen ermöglicht diese Plattform Anwendern, Quantenanwendungen direkt aus ihren gewohnten Workflows heraus zu erproben, zu entwickeln und zu testen.

Das zentrale Ziel besteht darin, diejenigen Arbeitslasten zu identifizieren, bei denen Quantencomputing einen erheblichen Mehrwert liefern kann, und nach und nach die relevantesten Anwendungen herauszuarbeiten.

Die Zusammenarbeit folgt einem dreistufigen Ansatz: Access, Integration & Discovery und Scale.

- Access ermöglicht Forschenden und Organisationen, Quantencomputing kennenzulernen und zu erproben, ohne über eine eigene Infrastruktur verfügen zu müssen.
- Integration & Discovery umfasst die Integration der QPU in bestehende CPU- und GPU-Umgebungen, um verschiedene Algorithmen zu entwickeln, zu simulieren und zu testen sowie diejenigen Arbeitslasten zu identifizieren, für die Quantencomputing besonders relevant sein könnte.
- Scale zielt darauf ab, Anwendungen, die ihr Potenzial unter Beweis gestellt haben, auf größere und leistungsfähigere Quantensysteme zu skalieren.


Dieser Ansatz ermöglicht es Nutzern, sich Schritt für Schritt in Richtung Quantencomputing weiterzuentwickeln, auf ihrer bestehenden Infrastruktur aufzubauen und neue Fähigkeiten zu entwickeln, sobald besonders vielversprechende Anwendungen identifiziert wurden.

Eine auf der IEEE Quantum Week vorgestellte Architektur

Die von Quandela auf Basis von NVIDIA-Technologien entwickelte Architektur wird am Morgen des 17. September auf der IEEE Quantum Week 2026 (https://qce.quantum.ieee.org/2026/) in Toronto am NVIDIA-Stand (#600) vorgestellt.

Während der Veranstaltung werden die Teams von Quandela mit den Besuchern über die Integration photonischer QPUs in KI- und HPC-Infrastrukturen sprechen und ihre gemeinsame Veröffentlichung zu dieser neuen hybriden Architektur präsentieren, die GPU- und QPU-Rechenkapazitäten miteinander verbindet.

Jean Senellart (https://www.linkedin.com/in/jeansenellart/), Chief Technology and Product Officer bei Quandela, erklärt: „Die Herausforderung besteht längst nicht mehr nur darin, Zugang zu einer QPU zu erhalten, sondern sie direkt in KI-Workflows zu integrieren. Gemeinsam mit NVIDIA eröffnen wir einen Weg, auf dem die photonische QPU zu einem spezialisierten Beschleuniger für die Erforschung und Validierung hybrider Algorithmen wird, insbesondere im Bereich Quantum Machine Learning (QML), bevor die vielversprechendsten Anwendungsfälle skaliert werden.“

Sam Stanwyck (https://www.linkedin.com/in/samstanwyck/), Director Quantum Product bei NVIDIA, kommentiert: „Quantencomputing wird nützlicher, wenn es über einen eigenständigen Zugang hinausgeht und Teil, der bereits von Forschenden genutzten beschleunigten Computing-Infrastruktur wird. Unsere Zusammenarbeit mit Quandela bietet ein schrittweises Modell dafür, photonische QPUs in das Quantum-GPU-Supercomputing von NVIDIA zu integrieren. So können Teams bereits heute vielversprechende Anwendungen identifizieren und diese skalieren, sobald leistungsfähigere Systeme verfügbar werden.“

Hier können Sie das White Paper runterladen LINK (https://www.quandela.com/about-us/newsroom/qpu-integration-nvidia-nvqlink/)