NVIDIA、JUPITER上で記録的な104量子ビットの耐故障性プロトコルをシミュレーション

NVIDIAは2026年10月19日、欧州初のエクサスケール・スーパーコンピューターであるJUPITER上で、記録を塗り替える量子コンピューティングのシミュレーションを実施したと発表した。Jülich Supercomputing Centreで8,192基のNVIDIA GH200 GPUを使って実行されたこの104量子ビットのシミュレーションでは、現実的な量子プロセッサーがどのように耐故障性計算を行うかをモデル化している。

今回の実行で検証されたとNVIDIAが説明する内容

NVIDIAは今回の104量子ビットのシミュレーションについて、これまでで最大規模かつ最も包括的な耐故障性量子プロセッサーのシミュレーションだと説明し、量子プロセッサーをこれほど詳細にモデル化したシミュレーションは過去になかったとしている。同社によると、今回の実行ではマジック状態の培養が検証された。これは、従来の手法と比べて必要な物理量子ビットを90%削減できる、耐故障性量子コンピューティングのアプローチだ。NVIDIAは、この精度でのシミュレーションにより、将来の設計を実際に構築する前にその性能を予測するためのデータが研究者に提供され、ハードウェアの試行錯誤への依存を減らせると述べた。また、創薬、金融モデリング、材料科学への応用が期待されると指摘した。

「実用的な量子コンピューティングには、驚くほど複雑で耐故障性を備えたシステムが必要になります。そして、その規模での動作を理解することは、システムの構築に不可欠です」と、NVIDIAの創業者兼CEOであるJensen Huangは同社の発表で述べた。Huangは、Jülichでの成果によって、量子プロセッサーとGPUスーパーコンピューターが連携し、そうでなければ手の届かない研究に取り組めることが示されたと語った。

Forschungszentrum JülichのJülich Supercomputing Centre所長、Kristel Michielsenは、JUPITERへの欧州の投資によって、これまで手の届かなかった課題を研究者が調査できるようになり、NVIDIAとの協力によってその能力が量子コンピューティングにももたらされると述べた。また、この取り組みは、実用的な応用につながる可能性が最も高い設計について、科学者がより確かな情報に基づいて判断する助けになると語った。

マジック状態、符号、現実的なノイズモデル

NVIDIAの発表によると、量子ビットは物理学の限界領域で動作し、その制御に必要な相互作用によって、避けられないエラーを引き起こすノイズが生じる。こうしたノイズが存在する状況で計算を行う耐故障性量子コンピューティングには、マジック状態が必要となる。これは、耐故障性計算の実行中に継続的に消費される、特定の量子ビットの配置だ。耐故障性マシンはマジック状態を繰り返し生成する必要があるため、その生成方法を少しでも最適化できれば、実用的な量子コンピューターの構築は大幅に容易になる。

NVIDIAのCUDA-Qチームによる技術記事では、このようなシミュレーションが難しい理由が詳しく説明されている。量子誤り訂正で使われる操作の多くはクリフォード操作であり、適切なノイズの仮定のもとでは効率的にシミュレーションできる。しかし、普遍的な量子計算には、少なくとも1つの追加的な非自明操作が必要であり、その要素となるのがマジック状態だ。シミュレーション対象のプロトコルでは、小規模な誤り訂正符号で状態を準備し、障害の有無を確認したうえで、より大きな符号距離へと拡張する。まず符号距離3のカラー符号から始め、最近設計されたフラッグ測定を用いて有害な障害を検出し、符号距離7のハイブリッドなカラー符号と表面符号の構成へと拡張してから、さらに誤り訂正を繰り返し、読み出しを行う。計数された104量子ビットには、この一連の過程で使われるデータ量子ビットと補助量子ビットが含まれる。

技術記事によると、JUPITER上で実行されたモデルには、蓄積して干渉を引き起こす可能性のあるコヒーレントな位相誤差と、超伝導量子ビットが通常の2つの計算準位から外れるリーケージが含まれている。選択した物理サイトは第3のエネルギー準位を持つものとしてモデル化されており、シミュレーションの複雑さは大幅に増している。こうした仕組みにより、研究者はランダムなビット反転や位相反転だけを想定するモデルを超えた挙動を調べつつ、マジック状態の準備に使われる実際の非クリフォード操作も保持できる。

今回の研究は、理想的なノイズのない条件下で50量子ビットをシミュレーションした、Jülichの以前の研究とは異なる。Forschungszentrum Jülichは2025年11月11日、JülichのチームがNVIDIAの専門家と協力し、JUPITER上で普遍的な50量子ビット量子コンピューターを完全にシミュレーションしたと発表した。JUPITERは2025年9月にForschungszentrum Jülichで稼働を開始し、この成果は、Jülichの研究者が2019年に日本のK computerで達成した48量子ビットの記録を上回った。発表では、量子ビットが1つ増えるごとに計算能力とメモリーの必要量が2倍になるため、50量子ビットのシミュレーションには約2ペタバイトのメモリーが必要になると説明された。

開発用クラスターから8,192基のGPUへ

量子ビット数に応じてメモリー要件が指数関数的に増えるため、大規模なシミュレーションは従来型のコンピューティングシステムでは実現が難しいとNVIDIAは述べた。JUPITERプロジェクトでは、NVIDIA Accelerated Quantum Research Centerに設置されたNVIDIA GB200 NVL72システムが開発用プラットフォームとして使われた。これにより研究者は、JUPITER上の8,192基のGPUへ移行する前に、GPU 4基から数百基までテストを拡大できた。JUPITERはBullが構築した。チームは同センターを活用してシミュレーション手法を改良し、JUPITERでの結果と比較するとともに、計算資源の追加に応じて精度がどう変化するかを調べた。NVIDIAによると、この取り組みによって数週間かかっていたシミュレーションを数日で完了できるようになった。

技術ブログでは、この計算を支えたエンジニアリングについて説明している。シミュレーターは、演算間の依存関係と測定統計を保ちながら演算を組み替え、量子ビットの測定と解放に伴って記憶領域を再利用する。また、三準位系を複数まとめて、cuQuantumのcuStateVecライブラリで実行できる二進表現に格納する。三準位系5個は243個の基底状態を持ち、256個の値を格納できる8ビットの二進ストレージに収まる。8,192基のGPU構成では、45ビットの符号化レジスターが約35.2兆個の複素振幅を表す。倍精度の場合、状態だけで分散GPUメモリーを512 TiB占有し、GPU 1基あたりでは64 GiBとなる。

シミュレーションには、NVIDIA cuQuantumソフトウェアと、魔法状態回路を表現するためのCUDA-Qプラットフォームの耐故障性論理レイヤーを使用した。また、このプロジェクトではNVIDIA cuBLASMpとcuSOLVERMpを使った分散行列分解ツールも開発した。これらのツールは、保存された状態の選択した部分を調べ、よりコンパクトな表現にどれだけの情報を保持する必要があるかを検証する。これにより、詳細な状態ベクトルを基準として、近似シミュレーション手法を試験する道筋が生まれる。

研究センターで行った、小規模なパック回路の検証では、テンソルネットワークの打ち切りしきい値を厳しくすると、状態ベクトル計算とテンソルネットワーク計算で測定確率が約10⁻¹³の精度で一致したと、チームは報告した。小規模な実行は、スーパーコンピューターの利用時間を確保する前に、GPUの必要数とGPU時間の予算を見積もるための基準となる。またチームによると、同じ手法は、異なる漏洩モデル、回路スケジュール、誤り訂正プロトコルを用いる今後の研究にも活用できる。それぞれを扱いやすい規模で検証してから、より大規模な構成へと拡張できる。