Nvidia ने 19 अक्टूबर, 2026 को घोषणा की कि उसके क्वांटम सिमुलेशन अनुसंधान ने यूरोप के JUPITER सुपरकंप्यूटर पर 104-क्यूबिट प्रोटोकॉल तक पहुंच बनाई। Jülich Supercomputing Centre के शोधकर्ताओं के साथ काम करते हुए, टीम ने फॉल्ट-टॉलरेंट कंप्यूटिंग के लिए आवश्यक विशेष क्वांटम अवस्थाओं की तैयारी का मॉडल बनाने हेतु 8,192 Nvidia GH200 GPU का इस्तेमाल किया। यह पारंपरिक कंप्यूटिंग हार्डवेयर पर किया गया सिमुलेशन था, न कि किसी पूर्ण फॉल्ट-टॉलरेंट क्वांटम कंप्यूटर का संचालन।

मुख्य बातें

  • सिमुलेशन में 104 भौतिक क्यूबिट वाला प्रोटोकॉल मॉडल किया गया, जिसमें डेटा और सहायक क्यूबिट शामिल थे।
  • शोधकर्ताओं ने हार्डवेयर की उन खामियों का परीक्षण किया जिन्हें सरल क्वांटम मॉडल पकड़ नहीं पाते।
  • यह परियोजना क्वांटम प्रोसेसर के डिज़ाइन में सहायक है; यह किसी व्यावसायिक क्वांटम अनुप्रयोग का प्रदर्शन नहीं है।

विषय-सूची

Nvidia का क्वांटम सिमुलेशन संसाधन-गहन कार्य पर केंद्रित

Nvidia के JUPITER सिमुलेशन के तकनीकी विवरण में मैजिक-स्टेट तैयार करने के काम का वर्णन है। ये विशेष रूप से तैयार की गई क्वांटम अवस्थाएं सार्वभौमिक क्वांटम गणना के लिए आवश्यक ऑपरेशन संभव बनाती हैं, लेकिन इन्हें विश्वसनीय रूप से तैयार करने में क्वांटम कंप्यूटर के संसाधनों का बड़ा हिस्सा लग सकता है।

टीम ने मैजिक-स्टेट कल्टिवेशन नामक प्रक्रिया के एक हिस्से का अध्ययन किया: एक छोटे त्रुटि-सुधार कोड में अवस्था तैयार करना, उसमें खामियों की जांच करना और उसे बड़े कोड में विस्तारित करना। यह समझने से कि त्रुटियां इस क्रम को कैसे प्रभावित करती हैं, शोधकर्ता उन संसाधनों और त्रुटि-नियंत्रण विधियों का आकलन कर सकते हैं जिनकी भविष्य के प्रोसेसर को आवश्यकता हो सकती है।

विषयविवरण
सिमुलेशन सॉफ्टवेयरNvidia CUDA-Q और cuQuantum।
एन्कोडेड रजिस्टर8,192-GPU कॉन्फ़िगरेशन में 45 बाइनरी स्टोरेज बिट।
प्रतिनिधित्व की गई अवस्थालगभग 35.2 ट्रिलियन जटिल आयाम।
अवस्था की मेमोरीडबल प्रिसिजन में 512 TiB, यानी प्रति GPU 64 GiB।

विस्तृत त्रुटि मॉडलिंग से कंप्यूटिंग का बोझ बढ़ता है

मॉडल में सुसंगत फेज़ त्रुटियां शामिल थीं, जो समय के साथ जमा होकर एक-दूसरे के साथ हस्तक्षेप कर सकती हैं, और लीकेज भी—जिसमें सुपरकंडक्टिंग क्यूबिट अपने सामान्य दो कम्प्यूटेशनल ऊर्जा स्तरों से बाहर चला जाता है। इसलिए, चुने हुए स्थानों का मॉडल तीसरे ऊर्जा स्तर के साथ बनाया गया, जिससे सिमुलेशन की जटिलता बढ़ गई।

गणना को प्रबंधनीय बनाने के लिए, सॉफ्टवेयर ने ऑपरेशनों की निर्भरताएं और मापन के सांख्यिकीय गुण बरकरार रखते हुए उनका क्रम पुनर्गठित किया। क्यूबिट का मापन होने और उन्हें मुक्त किए जाने पर उसने स्टोरेज का पुनः उपयोग भी किया, जिससे छोटे, समय के साथ बदलते क्वांटम स्टेट के साथ पूरे प्रोटोकॉल का अनुकरण संभव हुआ।

सॉफ्टवेयर का विकास और सत्यापन, JUPITER पर बड़े पैमाने के रन के साथ Nvidia Accelerated Quantum Research Center में हुआ। इस समानांतर कार्यप्रवाह से सबसे बड़े सुपरकंप्यूटर संसाधन आवंटन का इंतजार किए बिना सॉफ्टवेयर परीक्षण जारी रखना संभव हुआ।

अनुसंधान बेंचमार्क, व्यावसायिक तैनाती नहीं

इसका व्यावहारिक महत्व यह है कि यह क्वांटम सर्किट में हार्डवेयर की खामियों के प्रसार की जांच के लिए अधिक विस्तृत संदर्भ देता है। शोधकर्ता इस संदर्भ का उपयोग अधिक संक्षिप्त सिमुलेशन विधियों को परखने और प्रोसेसर डिज़ाइन करते समय किन त्रुटियों पर अधिक ध्यान देना चाहिए, इसकी पड़ताल करने के लिए कर सकते हैं।

इस घोषणा से किसी व्यावसायिक क्वांटम-कंप्यूटिंग तैनाती की पुष्टि नहीं होती और न ही Nvidia के लिए किसी वित्तीय योगदान का परिमाण बताया गया है। इसमें बताया गया दीर्घकालिक उद्देश्य शोरयुक्त मैजिक-स्टेट तैयारी के व्यवहार को क्वांटम अनुप्रयोगों द्वारा उपयोग किए जाने वाले ऑपरेशनों की गुणवत्ता और लागत से जोड़ना है।

निष्कर्ष

यह नतीजा शोधकर्ताओं को फॉल्ट-टॉलरेंट क्वांटम कंप्यूटिंग के एक चुनौतीपूर्ण घटक का अध्ययन करने के लिए विस्तृत बेंचमार्क देता है। आगे के अनुसंधान के रूप में बताए गए कदम में इस कार्यप्रवाह को अलग-अलग लीकेज मॉडल, सर्किट शेड्यूल और त्रुटि-सुधार प्रोटोकॉल पर लागू करना शामिल है; कोई समय-सीमा नहीं बताई गई।

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