NVIDIA simula en JUPITER un protocolo tolerante a fallos de 104 cúbits, un récord

El 19 de octubre de 2026, NVIDIA anunció lo que describió como una simulación récord de computación cuántica en JUPITER, la primera supercomputadora a exaescala de Europa: una ejecución con 104 cúbits realizada en 8.192 GPU NVIDIA GH200 en el Jülich Supercomputing Centre, que modela cómo un procesador cuántico realista lleva a cabo cálculos tolerantes a fallos.

Qué afirma NVIDIA que valida la ejecución

NVIDIA describe la simulación de 104 cúbits como la simulación integral más grande realizada hasta la fecha de un procesador cuántico tolerante a fallos y afirma que ninguna simulación anterior había modelado procesadores cuánticos con tanto detalle. Según la empresa, la ejecución valida el cultivo de estados mágicos, un enfoque de computación cuántica tolerante a fallos que requiere un 90 % menos de cúbits físicos que los métodos anteriores. NVIDIA afirmó que las simulaciones con este nivel de fidelidad proporcionan a los investigadores los datos necesarios para predecir el rendimiento de futuros diseños antes de construirlos, lo que reduce la dependencia de las pruebas y los errores con hardware, y señaló que se prevén aplicaciones en el descubrimiento de fármacos, la modelización financiera y la ciencia de materiales.

«La computación cuántica útil requerirá sistemas tolerantes a fallos de una complejidad extraordinaria, y comprender cómo se comportan a gran escala es esencial para construirlos», afirmó Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de NVIDIA, en el anuncio de la empresa. Huang señaló que los resultados de Jülich demuestran que los procesadores cuánticos y las supercomputadoras con GPU pueden colaborar en investigaciones que, de otro modo, quedarían fuera de nuestro alcance.

Kristel Michielsen, directora del Jülich Supercomputing Centre de Forschungszentrum Jülich, afirmó que la inversión europea en JUPITER permite a los investigadores estudiar cuestiones que antes estaban fuera de su alcance y que la colaboración con NVIDIA extiende esa capacidad a la computación cuántica. Añadió que este trabajo ayuda a los científicos a tomar decisiones mejor fundamentadas sobre los diseños con más probabilidades de ofrecer aplicaciones útiles.

Estados mágicos, códigos y un modelo de ruido realista

Los cúbits funcionan en los límites de la física, y las interacciones necesarias para controlarlos introducen un ruido inevitable que provoca errores, explica el anuncio de NVIDIA. La computación en presencia de ese ruido, conocida como computación cuántica tolerante a fallos, requiere estados mágicos: una disposición específica de cúbits que se consume continuamente durante los cálculos tolerantes a fallos. Como las máquinas tolerantes a fallos dependen de la producción repetida de estados mágicos, cualquier mejora en la forma de generarlos reduce considerablemente la dificultad de construir una computadora cuántica útil.

Una publicación técnica del equipo CUDA-Q de NVIDIA explica por qué estas simulaciones son difíciles. Muchas de las operaciones utilizadas en la corrección de errores cuánticos son operaciones de Clifford, que pueden simularse de manera eficiente bajo ciertos supuestos sobre el ruido; sin embargo, la computación cuántica universal requiere al menos una operación adicional no trivial, que es precisamente lo que aportan los estados mágicos. El protocolo simulado prepara un estado en un código de corrección de errores pequeño, lo comprueba para detectar fallos y lo amplía a distancias de código mayores: comienza con un código de color de distancia 3, utiliza mediciones de bandera diseñadas recientemente para detectar fallos perjudiciales y pasa a una configuración híbrida de código de color y código de superficie de distancia 7 antes de realizar más rondas de corrección de errores y la lectura. Los 104 cúbits contabilizados incluyen los cúbits de datos y los auxiliares utilizados a lo largo de esa secuencia.

Según la publicación técnica, el modelo ejecutado en JUPITER incluye errores de fase coherentes, que pueden acumularse e interferir entre sí, y fugas, en las que un cúbit superconductor abandona sus dos niveles computacionales habituales. Algunos sitios físicos se modelan con un tercer nivel de energía, lo que aumenta considerablemente la complejidad de la simulación. Estos mecanismos permiten a los investigadores examinar comportamientos que van más allá de un modelo de inversiones aleatorias de bit y de fase, sin dejar de incluir las operaciones no Clifford reales que preparan el estado mágico.

Este trabajo se diferencia de investigaciones anteriores de Jülich, que simularon 50 cúbits en condiciones ideales y sin ruido. Forschungszentrum Jülich anunció el 11 de noviembre de 2025 que un equipo de Jülich, en colaboración con expertos de NVIDIA, había simulado íntegramente en JUPITER una computadora cuántica universal de 50 cúbits. JUPITER se inauguró en Forschungszentrum Jülich en septiembre de 2025, y la simulación superó el récord de 48 cúbits que investigadores de Jülich habían establecido en 2019 con la computadora K de Japón. El anuncio señalaba que cada cúbit adicional duplica las necesidades de cómputo y memoria, por lo que una simulación de 50 cúbits requiere alrededor de 2 petabytes de memoria.

De un clúster de desarrollo a 8.192 GPU

NVIDIA afirmó que, como las necesidades de memoria crecen exponencialmente con el número de cúbits, las simulaciones a gran escala están fuera del alcance de los sistemas informáticos convencionales. Un sistema NVIDIA GB200 NVL72 del NVIDIA Accelerated Quantum Research Center sirvió como plataforma de desarrollo del proyecto JUPITER y permitió a los investigadores ampliar las pruebas desde cuatro GPU hasta cientos antes de pasar a las 8.192 GPU de JUPITER, construido por Bull. El equipo utilizó el centro para perfeccionar los métodos de simulación, comparar los resultados con JUPITER y estudiar cómo aumentaba la precisión al incorporar más recursos informáticos; según NVIDIA, este trabajo redujo a unos días un proceso de simulación que duraba varias semanas.

La publicación técnica describe la ingeniería detrás de la ejecución. El simulador reorganiza las operaciones sin alterar sus dependencias ni las estadísticas de medición, y reutiliza el almacenamiento a medida que se miden y liberan los cúbits. Agrupa sistemas de tres niveles en una representación binaria que puede ejecutar la biblioteca cuStateVec de cuQuantum: cinco sistemas de tres niveles tienen 243 estados de base y caben en ocho bits de almacenamiento binario, que ofrecen 256 entradas. En la configuración de 8.192 GPU, un registro codificado de 45 bits representa aproximadamente 35,2 billones de amplitudes complejas y, en doble precisión, el estado por sí solo ocupa 512 TiB de memoria GPU distribuida, o 64 GiB por GPU.

Las simulaciones se ejecutaron con el software cuQuantum de NVIDIA y la capa lógica tolerante a fallos de la plataforma CUDA-Q, que se utilizó para expresar el circuito de estados mágicos. El proyecto también desarrolló herramientas de factorización distribuida con cuBLASMp y cuSOLVERMp de NVIDIA. Estas examinan particiones seleccionadas del estado almacenado para determinar cuánta información debe conservar una representación más compacta, lo que abre una vía para probar métodos de simulación aproximada frente a una referencia detallada del vector de estado.

Según informó el equipo, en casos pequeños de validación de circuitos empaquetados en el centro de investigación, los cálculos independientes con vectores de estado y redes tensoriales coincidieron en las probabilidades de medición con una precisión aproximada de 10⁻¹³ al reducir el umbral de truncamiento de la red tensorial. Las ejecuciones más pequeñas sirven como referencia para estimar los requisitos de GPU y los presupuestos de horas de GPU antes de comprometer tiempo de supercomputación. El equipo señaló que el mismo enfoque puede respaldar futuros estudios con distintos modelos de fuga, programaciones de circuitos y protocolos de corrección de errores, cada uno validado a una escala manejable antes de ampliarlo a configuraciones mayores.