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TuringQ Gen2

大规模混合集成光量子计算机

产品介绍
核心功能
核心指标
核心优势
产品型号
应用场景
产品介绍
TuringQ Gen2大规模混合集成光量子计算机是一套完全自主研发、面向实际应用的大规模混合集成光量子计算系统。该系统基于行业领先的薄膜铌酸锂及大规模三维集成光子芯片技术,旨在为前沿科研与复杂计算任务提供强大的量子计算能力。系统规模达到56光子量子优越性级别,具备32×32薄膜铌酸锂超快可编程光量子芯片,支持量子-经典混合计算,超10万变元求解能力,超100量子比特张量网络模拟。整体设计采用模块化与标准机柜化的部署方式,多节点可配置,通道数可选,支持分布式扩展,可无缝融入现代数据中心环境并在室温下稳定运行。
核心功能
TuringQ Gen2大规模混合集成光量子计算机模块化集成量子光源、光子芯片、探测器和经典计算单元,搭载全栈量子软件体系,通过量子-经典混合架构实现大规模算力融合,具备多种编码切换的灵活性和多节点的可扩展性,全方位支持五大类算法,一站式赋能量子教学、算法开发及前沿科研探索。

通用门型量子算法的精确映射

支持大规模通用可编程Clements架构,高效构建任意酉矩阵,基于双轨或一元编码,精准运行门型线路算法。

光量子特有算法的天然支持

天然支持高斯玻色采样与多光子干涉,高效完成专用光量子计算,基于时域复用技术实现56光子量子优越性。

量子-经典混合算法的深度融合

结合DeepQuantum量子计算编程框架和工具链实现异构算力协同,加速复杂计算任务的高效求解。

变分量子算法的高效开发

支持变分量子线路设计,可高效运行VQE等算法,强力支撑量子机器学习与优化问题的科研创新。

量子启发式算法的超强算力

依托强大经典协同算力,支持10万变元大规模求解及超100量子比特张量网络模拟,突破计算规模瓶颈。

图灵量子产品详情 - 核心功能 - TuringQ Gen2大规模混合集成光量子计算机模块化集成量子光源、光子芯片、… - e35f03cd308b4357a2859055ff941d4e
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核心指标
光源模块
PPLN压缩度
0.6
非线性转换效率
2100%/W/cm2
单光子产率
1x10^11Hz/mW
芯片模块
波导损耗
0.2dB/cm
芯片调制频率
可达10GHz
单片集成器件波导数量
14400
三维光子芯片的模式数
3000
探测器模块
SNSPD探测效率
85%
SNSPD死时间
100ns
Homodyne探测器(可选配)
300MHz
符合计数器
计数通道个数
16个
最小时间分辨率
1ps
瞬时最大计数速率
500Mcps
时间精度
<20ps rms
核心优势
量子优越性级别规模
量子优越性级别规模
系统标配具备56光子规模,成果获得“中国芯片科学十大进展奖励”,基于时域复用技术,构建时空混合架构网络,实现大规模系统连续演化
量子-经典混合计算
量子-经典混合计算
首次在可交付系统中实现了量子-经典混合机柜级互连,充分发挥量子-经典混合计算的优势,支持超10万变元求解能力,超100量子比特张量网络模拟
室温IDC机房部署
室温IDC机房部署
支持标准IDC机房室温上架部署,系统可使用运行,无需专用实验环境管理,可直接接入现有HPC与云基础设施,大幅降低系统建设与日常运维成本
统一的软件开发环境
统一的软件开发环境
自研量子-经典融合云平台,提供统一SDK与开发环境,自动管理经典服务器和量子硬件资源,使混合量子算法的开发、调试与部署流程标准化、模块化,显著降低异构算力使用门槛
模块化
模块化
系统采用标准机柜化设计,将光源、计算、探测等核心子系统进行模块化打造,支持多节点可配置、通道数目可选,实现模块化大规模混合集成,可灵活适配各类计算需求
定制化
定制化
依托中试线与全流程工艺能力,可按应用场景快速定制光量子芯片,灵活配置网络拓扑、节点规模,支持版本月级迭代,更好贴合各类应用场景需求
产品型号

系统以图灵量子完全自主知识产权的光量子芯片为核心,集成量子光源模块、光量子计算网络模块、单光子探测模块、符合计数模块

图灵量子产品详情 - 产品型号 - 8fa73e988ec24d71a5c219c559a79fa3
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应用场景
人工智能与智算基础设施
01
混合集成光量子计算为下一代物理AI提供核心算力,与数字大模型形成关键互补。面对由复杂物理规律支配的真实世界,该架构利用物理先验与高维量子纠缠,突破经典算力瓶颈,赋能AI超越统计模仿,具备理解和推演真实物理系统的能力。这将为具身智能与科学智能(AI for Science)等前沿领域,构建不可替代的算力底座。
混合集成光量子计算为下一代物理AI提供核心算力,与数字大模型形成关键互补。面对由复杂物理规律支配的真实世界,该架构利用物理先验与高维量子纠缠,突破经典算力瓶颈,赋能AI超越统计模仿,具备理解和推演真实物理系统的能力。这将为具身智能与科学智能(AI for Science)等前沿领域,构建不可替代的算力底座。
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