如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 过去十年，算力的主线始终围绕着工艺微缩、架构优化和加速器堆叠展开。但今天，三条现实约束 正在同时收紧：先进制程推进的边际收益下降、数据中心能耗与散热成为系统级瓶颈、超大规模问 题的计算复杂度，开始超出经典计算的可承受范围。在这一背景下，量子计算不再被视为"遥远的 实验室技术"，而是被纳入算力长期演进路线的一部分。 在12月20日-21日的摩尔线程首届MUSA开发者大会上，摩尔线程与量子计算领域的领先企业图灵 量子正式签署战略合作协议，在英伟达凭借NVQLink布局"量子-经典协同"方案的全球背景下，这 一动作标志着中国版"量电融合"方案也正式开始试水。 QPU 与 GPU，一场"双向奔赴"的互补 长期以来，公众对量子计算存在一种误解——认为它将全面取代经典计算。但事实恰恰相反。 "GPU是'大数据、大计算'，擅长矩阵运算和大规模并行；而QPU是'小数据、超大计算'，适合处 理NP完全问题等极端复杂的搜索与模拟。"图灵量子算法负责人在采访中这样概括两者的分工。 在 NP 类问题中，这种差异尤为明显：当问题规模进入指数爆炸区间，即便是万卡 GPU 集群，也 只能在解空间边 ...