La ricerca di Nvidia sulla simulazione quantistica ha raggiunto un protocollo a 104 qubit sul supercomputer europeo JUPITER, ha annunciato l’azienda il 19 ottobre 2026. In collaborazione con i ricercatori del Jülich Supercomputing Centre, il team ha utilizzato 8.192 GPU Nvidia GH200 per modellare la preparazione di speciali stati quantistici necessari per il calcolo tollerante ai guasti. Si è trattato di una simulazione eseguita su hardware di calcolo convenzionale, non del funzionamento di un computer quantistico tollerante ai guasti già realizzato.
Punti chiave
- La simulazione ha modellato un protocollo che comprendeva 104 qubit fisici, inclusi qubit di dati e ausiliari.
- I ricercatori hanno testato imperfezioni hardware che i modelli quantistici più semplici possono non rilevare.
- Il progetto supporta la progettazione di processori quantistici, anziché dimostrare un’applicazione quantistica commerciale.
Indice
- La simulazione quantistica di Nvidia affronta un’attività ad alta intensità di risorse
- La modellazione dettagliata degli errori aumenta il carico di calcolo
- Un benchmark di ricerca, non un’implementazione commerciale
- Conclusione
La simulazione quantistica di Nvidia affronta un’attività ad alta intensità di risorse
Il resoconto tecnico di Nvidia sulla simulazione JUPITER descrive una ricerca sulla preparazione degli stati magici. Questi stati quantistici, preparati appositamente, consentono operazioni necessarie per il calcolo quantistico universale, ma produrli in modo affidabile può assorbire una quota considerevole delle risorse di un computer quantistico.
Il team ha studiato una parte di un processo chiamato coltivazione degli stati magici: preparare uno stato in un codice di correzione degli errori di piccole dimensioni, verificarne la presenza di difetti ed espanderlo in un codice più grande. Capire in che modo gli errori influiscono su questa sequenza può aiutare i ricercatori a valutare le risorse e i metodi di controllo degli errori di cui avrebbe bisogno un futuro processore.
| Elemento | Dettagli |
|---|---|
| Software di simulazione | Nvidia CUDA-Q e cuQuantum. |
| Registro codificato | 45 bit binari di memoria nella configurazione con 8.192 GPU. |
| Stato rappresentato | Circa 35,2 mila miliardi di ampiezze complesse. |
| Memoria dello stato | 512 TiB in precisione doppia, equivalenti a 64 GiB per GPU. |
La modellazione dettagliata degli errori aumenta il carico di calcolo
Il modello includeva errori di fase coerenti, che possono accumularsi e interferire, e perdite, in cui un qubit superconduttore esce dai suoi consueti due livelli computazionali. Alcuni siti selezionati sono stati quindi modellati con un terzo livello energetico, aumentando la complessità della simulazione.
Per rendere gestibile il calcolo, il software ha riorganizzato le operazioni preservandone le dipendenze e le statistiche di misurazione. Ha inoltre riutilizzato lo spazio di archiviazione man mano che i qubit venivano misurati e rilasciati, consentendo di seguire l’intero protocollo con uno stato quantistico evolutivo più piccolo.
Lo sviluppo e la convalida si sono svolti presso il Nvidia Accelerated Quantum Research Center, parallelamente alle esecuzioni su larga scala su JUPITER. Questo flusso di lavoro parallelo ha permesso di continuare i test del software senza attendere le allocazioni di risorse più ampie del supercomputer.
Un benchmark di ricerca, non un’implementazione commerciale
Il valore pratico consiste nel fornire un riferimento più dettagliato per esaminare come le imperfezioni hardware si propagano nei circuiti quantistici. I ricercatori possono utilizzare questo riferimento per testare metodi di simulazione più compatti e analizzare quali errori meritino maggiore attenzione nella progettazione dei processori.
L’annuncio non attesta un’implementazione commerciale del calcolo quantistico né quantifica un contributo finanziario per Nvidia. L’obiettivo dichiarato a più lungo termine è collegare il comportamento della preparazione rumorosa degli stati magici alla qualità e al costo delle operazioni utilizzate dalle applicazioni quantistiche.
Conclusione
Il risultato offre ai ricercatori un benchmark dettagliato per studiare una componente impegnativa del calcolo quantistico tollerante ai guasti. La fase successiva della ricerca indicata consiste nell’applicare il flusso di lavoro a diversi modelli di perdita, pianificazioni dei circuiti e protocolli di correzione degli errori; non è stata specificata alcuna tempistica.
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