Nvidia 於 2026 年 10 月 19 日宣布，其量子模擬研究已在歐洲的 JUPITER 超級電腦上，模擬一項 104 量子位元協定。研究團隊與於利希超級電腦中心（Jülich Supercomputing Centre）的研究人員合作，使用 8,192 顆 Nvidia GH200 GPU，模擬容錯運算所需特殊量子態的製備過程。這項工作是在傳統運算硬體上進行的模擬，並非操作一台已完成的容錯量子電腦。
重點摘要
- 這項模擬涵蓋 104 個物理量子位元的協定，其中包括資料量子位元與輔助量子位元。
- 研究人員測試了較簡單的量子模型可能無法涵蓋的硬體缺陷。
- 此專案旨在支援量子處理器設計，並非展示商業量子應用。
目錄
Nvidia 量子模擬鎖定高運算資源需求的任務
Nvidia 的JUPITER 模擬技術說明介紹了魔態製備相關研究。這些經過特殊製備的量子態可實現通用量子運算所需的操作，但要可靠地產生這些量子態，可能會耗用量子電腦相當大一部分資源。
研究團隊探討了稱為魔態培育的部分流程：先在小型錯誤更正碼中製備量子態，檢查是否有故障，再將其擴展至較大的碼。了解錯誤如何影響這一系列流程，有助研究人員評估未來處理器所需的資源與錯誤控制方法。
| 項目 | 細節 |
|---|---|
| 模擬軟體 | Nvidia CUDA-Q 與 cuQuantum。 |
| 編碼暫存器 | 在 8,192-GPU 配置中，包含 45 個二進位儲存位元。 |
| 表示的狀態 | 約 35.2 兆個複數振幅。 |
| 狀態記憶體 | 以雙精度計為 512 TiB，相當於每顆 GPU 64 GiB。 |
細緻的錯誤建模增加運算負擔
模型納入了相干相位錯誤；這類錯誤可能累積並相互干涉。模型也考慮了洩漏，也就是超導量子位元偏離其通常使用的兩個計算能階。因此，研究人員以第三個能階模擬特定位置，增加了模擬的複雜度。
為了讓運算更易於處理，軟體在保留操作相依性與測量統計特性的前提下，重新安排了操作順序。它也在量子位元測量並釋出後重複利用儲存空間，使研究團隊得以用較小且隨流程演變的量子態追蹤完整協定。
相關開發與驗證工作在 Nvidia 加速量子研究中心（Nvidia Accelerated Quantum Research Center）進行，同時也在 JUPITER 上執行大規模運算。這種平行工作流程讓軟體測試得以持續進行，無須等待規模最大的超級電腦資源配置。
研究基準，而非商業部署
這項工作的實際價值，在於提供更細緻的參考基準，用來檢視硬體缺陷如何在量子電路中傳播。研究人員可利用這項基準測試較精簡的模擬方法，並探討設計處理器時哪些錯誤值得進一步關注。
這項公告並未證明量子運算已商業部署，也未量化其對 Nvidia 財務的貢獻。公告所述的長期目標，是將含雜訊的魔態製備行為，與量子應用所耗用操作的品質及成本連結起來。
結論
這項成果為研究人員提供一個細緻的基準，以研究容錯量子運算中一項要求嚴苛的環節。公告提出的下一步研究方向，是將此工作流程應用於不同的洩漏模型、電路排程與錯誤更正協定；公告未提供時程。
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