NVIDIA simuliert auf JUPITER ein Rekordprotokoll mit 104 Qubits für fehlertolerantes Quantencomputing

NVIDIA gab am 19. Oktober 2026 bekannt, eine nach eigenen Angaben rekordverdächtige Simulation im Quantencomputing auf JUPITER durchgeführt zu haben, Europas erstem Exascale-Supercomputer: Ein Lauf mit 104 Qubits wurde auf 8.192 NVIDIA-GH200-GPUs im Jülich Supercomputing Centre ausgeführt und bildet nach, wie ein realistischer Quantenprozessor fehlertolerante Berechnungen durchführt.

Was der Lauf laut NVIDIA bestätigt

NVIDIA bezeichnet die Simulation mit 104 Qubits als bislang größte umfassende Simulation eines fehlertoleranten Quantenprozessors. Bisherige Simulationen hätten Quantenprozessoren nicht mit einer derartigen Detailgenauigkeit nachgebildet. Nach Angaben des Unternehmens bestätigt der Lauf die Magic-State-Kultivierung, einen Ansatz für fehlertolerantes Quantencomputing, der 90 % weniger physische Qubits erfordert als bisherige Methoden. NVIDIA erklärte, Simulationen mit dieser Genauigkeit lieferten Forschenden die nötigen Daten, um die Leistung künftiger Entwürfe vorherzusagen, bevor diese gebaut werden. Dadurch sinke die Abhängigkeit von Versuch und Irrtum mit Hardware. Als erwartete Anwendungsbereiche nannte das Unternehmen die Wirkstoffforschung, die Finanzmodellierung und die Materialwissenschaft.

„Nützliches Quantencomputing erfordert unglaublich komplexe, fehlertolerante Systeme – und zu verstehen, wie sie sich im großen Maßstab verhalten, ist für ihren Bau entscheidend“, sagte Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA, in der Mitteilung des Unternehmens. Die Ergebnisse aus Jülich zeigten, so Huang, dass Quantenprozessoren und GPU-Supercomputer bei Forschungsarbeiten zusammenwirken können, die sonst außer Reichweite wären.

Kristel Michielsen, Direktorin des Jülich Supercomputing Centre am Forschungszentrum Jülich, sagte, Europas Investitionen in JUPITER ermöglichten es Forschenden, Fragen zu untersuchen, die zuvor außer Reichweite lagen, und die Zusammenarbeit mit NVIDIA bringe diese Möglichkeit in die Quanteninformatik ein. Die Arbeit helfe Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, fundiertere Entscheidungen darüber zu treffen, welche Entwürfe am ehesten zu nützlichen Anwendungen führen würden.

Magic States, Codes und ein realistisches Rauschmodell

Qubits arbeiten an den Grenzen der Physik, und die zu ihrer Steuerung erforderlichen Wechselwirkungen verursachen unvermeidbares, fehlererzeugendes Rauschen, wie NVIDIA in seiner Mitteilung erklärt. Berechnungen unter solchen Rauschbedingungen – bekannt als fehlertolerantes Quantencomputing – erfordern Magic States: eine bestimmte Anordnung von Qubits, die während einer fehlertoleranten Berechnung fortlaufend verbraucht wird. Da fehlertolerante Maschinen darauf angewiesen sind, wiederholt Magic States zu erzeugen, verringert jede Optimierung ihrer Herstellung den Aufwand für den Bau eines nützlichen Quantencomputers erheblich.

Ein technischer Beitrag des CUDA-Q-Teams von NVIDIA erläutert, warum solche Simulationen schwierig sind. Viele Operationen der Quantenfehlerkorrektur sind Clifford-Operationen, die sich unter geeigneten Annahmen zum Rauschen effizient simulieren lassen. Universelles Quantencomputing erfordert jedoch mindestens eine zusätzliche, nichttriviale Operation – genau diese liefern die Magic States. Das simulierte Protokoll bereitet einen Zustand in einem kleinen fehlerkorrigierenden Code vor, prüft ihn auf Fehler und erweitert ihn auf größere Codeabstände: Es beginnt mit einem Farbcode mit Abstand 3, nutzt kürzlich entwickelte Flag-Messungen, um schädliche Fehler zu erkennen, und wird zu einer hybriden Konfiguration aus Farb- und Oberflächencode mit Abstand 7 erweitert, bevor weitere Fehlerkorrekturrunden und das Auslesen folgen. Zu den 104 gezählten Qubits gehören die Daten- und Hilfsqubits, die in dieser Abfolge verwendet werden.

Dem technischen Beitrag zufolge umfasst das auf JUPITER ausgeführte Modell kohärente Phasenfehler, die sich summieren und gegenseitig beeinflussen können, sowie Leckage, bei der ein supraleitendes Qubit seine üblichen zwei Rechenniveaus verlässt. Für ausgewählte physische Orte wird ein drittes Energieniveau modelliert, was die Simulation erheblich komplexer macht. Mithilfe dieser Mechanismen können Forschende ein Verhalten untersuchen, das über ein Modell zufälliger Bit- und Phasenflips hinausgeht, während zugleich die tatsächlichen nicht-Cliffordschen Operationen zur Vorbereitung des Magic State berücksichtigt werden.

Die Arbeit unterscheidet sich von früheren Forschungsarbeiten aus Jülich, bei denen 50 Qubits unter idealen, rauschfreien Bedingungen simuliert wurden. Das Forschungszentrum Jülich gab am 11. November 2025 bekannt, dass ein Jülicher Team gemeinsam mit NVIDIA-Experten einen universellen Quantencomputer mit 50 Qubits vollständig auf JUPITER simuliert hatte. Der Supercomputer war im September 2025 am Forschungszentrum Jülich eingeweiht worden. Damit übertraf das Team den 48-Qubit-Rekord, den Jülicher Forschende 2019 auf Japans K-Computer aufgestellt hatten. In der Mitteilung hieß es, jedes zusätzliche Qubit verdopple den Rechen- und Speicherbedarf. Für eine Simulation mit 50 Qubits seien daher rund 2 Petabyte Speicher erforderlich.

Vom Entwicklungscluster zu 8.192 GPUs

Da der Speicherbedarf mit der Zahl der Qubits exponentiell wächst, sind groß angelegte Simulationen mit herkömmlichen Computersystemen nicht zu bewältigen, erklärte NVIDIA. Als Entwicklungsplattform für das JUPITER-Projekt diente ein NVIDIA-GB200-NVL72-System im NVIDIA Accelerated Quantum Research Center. Damit konnten Forschende Tests zunächst von vier GPUs auf Hunderte hochskalieren, bevor sie auf JUPITER, das von Bull gebaut wurde, zu 8.192 GPUs wechselten. Das Team nutzte das Zentrum, um Simulationsmethoden zu verfeinern, Ergebnisse mit JUPITER zu vergleichen und zu untersuchen, wie sich die Genauigkeit mit zusätzlichen Rechenressourcen veränderte. Nach Angaben von NVIDIA verkürzte diese Arbeit den Aufwand für Simulationen, die zuvor Wochen dauerten, auf Tage.

Der technische Beitrag beschreibt die technische Umsetzung des Laufs. Der Simulator ordnet Operationen neu, ohne ihre Abhängigkeiten und Messstatistiken zu verändern, und verwendet Speicherplatz wieder, sobald Qubits gemessen und freigegeben werden. Er fasst Gruppen von Drei-Niveau-Systemen in einer Binärdarstellung zusammen, die von der cuStateVec-Bibliothek von cuQuantum verarbeitet werden kann: Fünf Drei-Niveau-Systeme haben 243 Basiszustände und passen in acht binäre Speicherbits, die 256 Einträge ermöglichen. In der Konfiguration mit 8,192 GPUs stellt ein 45-Bit-kodiertes Register etwa 35,2 Billionen komplexe Amplituden dar. Allein der Zustand belegt in doppelter Genauigkeit 512 TiB verteilten GPU-Speicher, also 64 GiB pro GPU.

Die Simulationen liefen mit der Software NVIDIA cuQuantum und der fehlertoleranten logischen Ebene der CUDA-Q-Plattform, mit der sich die Magic-State-Schaltung beschreiben lässt. Im Rahmen des Projekts wurden außerdem verteilte Faktorisierungswerkzeuge mit NVIDIA cuBLASMp und cuSOLVERMp entwickelt. Sie untersuchen ausgewählte Partitionen des gespeicherten Zustands, um zu ermitteln, wie viele Informationen eine kompaktere Darstellung bewahren muss. So entsteht eine Möglichkeit, Näherungsverfahren für Simulationen anhand einer detaillierten Referenz des Zustandsvektors zu testen.

Bei kleinen Validierungsläufen mit gepackten Schaltungen am Forschungszentrum stimmten unabhängige Berechnungen mit Zustandsvektoren und Tensor-Netzwerken bei den Messwahrscheinlichkeiten auf etwa 10⁻¹³ genau überein, wenn der Abschneideschwellenwert des Tensor-Netzwerks verschärft wurde, berichtete das Team. Kleinere Läufe dienen als Maßstab, um den GPU-Bedarf und das Budget für GPU-Stunden abzuschätzen, bevor Supercomputerzeit in Anspruch genommen wird. Nach Angaben des Teams kann derselbe Ansatz auch künftige Untersuchungen mit unterschiedlichen Leckagemodellen, Schaltungsabläufen und Fehlerkorrekturprotokollen unterstützen. Jedes davon lässt sich zunächst in überschaubarem Umfang prüfen, bevor es auf größere Konfigurationen ausgeweitet wird.