NVIDIA simuleert op JUPITER een recordprotocol van 104 qubits dat bestand is tegen fouten

NVIDIA maakte op 19 oktober 2026 bekend dat het een naar eigen zeggen recordbrekende kwantumcomputingsimulatie heeft uitgevoerd op JUPITER, Europa’s eerste exascalesupercomputer: een berekening met 104 qubits op 8.192 NVIDIA GH200-GPU’s bij het Jülich Supercomputing Centre, waarin wordt gemodelleerd hoe een realistische kwantumprocessor fouttolerante berekeningen uitvoert.

Wat NVIDIA zegt dat de berekening bevestigt

NVIDIA omschrijft de simulatie met 104 qubits als de grootste uitgebreide simulatie tot nu toe van een fouttolerante kwantumprocessor. Volgens het bedrijf hebben eerdere simulaties kwantumprocessors nooit zo gedetailleerd gemodelleerd. De berekening bevestigt volgens NVIDIA de cultivering van magische toestanden, een aanpak voor fouttolerante kwantumcomputing waarvoor 90% minder fysieke qubits nodig zijn dan bij eerdere methoden. NVIDIA zei dat simulaties met deze nauwkeurigheid onderzoekers de gegevens bieden die nodig zijn om de prestaties van toekomstige ontwerpen te voorspellen voordat ze worden gebouwd. Daardoor zijn ze minder afhankelijk van experimenten met hardware, waarbij ze al doende fouten opsporen. Het bedrijf wees ook op verwachte toepassingen in geneesmiddelenonderzoek, financiële modellering en materiaalkunde.

“Voor nuttige kwantumcomputing zijn buitengewoon complexe, fouttolerante systemen nodig — en inzicht in hun gedrag op grote schaal is essentieel om die te bouwen”, zei Jensen Huang, oprichter en CEO van NVIDIA, in de aankondiging van het bedrijf. Volgens Huang laten de resultaten uit Jülich zien dat kwantumprocessors en GPU-supercomputers kunnen samenwerken aan onderzoek dat anders buiten bereik zou blijven.

Kristel Michielsen, directeur van het Jülich Supercomputing Centre bij Forschungszentrum Jülich, zei dat de Europese investering in JUPITER onderzoekers in staat stelt vragen te onderzoeken die voorheen buiten bereik lagen, en dat de samenwerking met NVIDIA die mogelijkheid naar de kwantumcomputing brengt. Ze zei dat het werk wetenschappers helpt beter onderbouwde beslissingen te nemen over de ontwerpen die waarschijnlijk het meest geschikt zijn om bruikbare toepassingen mogelijk te maken.

Magische toestanden, foutcorrigerende codes en een realistisch ruismodel

Qubits werken op de grenzen van de natuurkunde, en de interacties die nodig zijn om ze aan te sturen, veroorzaken onvermijdelijke ruis die fouten teweegbrengt, zo licht NVIDIA in zijn aankondiging toe. Berekeningen uitvoeren ondanks die ruis — wat bekendstaat als fouttolerante kwantumcomputing — vereist magische toestanden: een specifieke rangschikking van qubits die tijdens een fouttolerante berekening voortdurend wordt verbruikt. Omdat fouttolerante machines afhankelijk zijn van de herhaalde productie van magische toestanden, maakt elke optimalisatie van de manier waarop die worden gemaakt het bouwen van een bruikbare kwantumcomputer aanzienlijk eenvoudiger.

Een technisch bericht van het CUDA-Q-team van NVIDIA legt uit waarom zulke simulaties moeilijk zijn. Veel bewerkingen die bij kwantumfoutcorrectie worden gebruikt, zijn Clifford-bewerkingen. Die kunnen efficiënt worden gesimuleerd onder geschikte aannames over ruis, maar universele kwantumcomputing vereist minstens één extra niet-triviale bewerking; die wordt mogelijk gemaakt door magische toestanden. In het gesimuleerde protocol wordt een toestand voorbereid in een kleine foutcorrigerende code, gecontroleerd op fouten en uitgebreid naar grotere codeafstanden. Het protocol begint met een kleurcode met afstand 3, gebruikt recent ontworpen vlagmetingen om schadelijke fouten op te sporen en groeit uit tot een hybride configuratie van kleur- en oppervlakcodes met afstand 7, waarna verdere foutcorrectierondes en het uitlezen volgen. De 104 qubits in de telling omvatten de data- en hulpqubits die in deze hele reeks worden gebruikt.

Volgens het technische bericht bevat het model dat op JUPITER werd uitgevoerd coherente fasefouten, die zich kunnen opstapelen en elkaar kunnen beïnvloeden, en lekkage, waarbij een supergeleidende qubit zijn gebruikelijke twee computationele niveaus verlaat. Voor geselecteerde fysieke locaties wordt een derde energieniveau gemodelleerd, wat de simulatie aanzienlijk complexer maakt. Dankzij deze mechanismen kunnen onderzoekers gedrag bestuderen dat verder gaat dan een model van willekeurige bit- en faseomkeringen, terwijl de daadwerkelijke niet-Clifford-bewerkingen waarmee de magische toestand wordt voorbereid, behouden blijven.

Dit onderzoek verschilt van eerder werk in Jülich, waarbij 50 qubits onder ideale, ruisvrije omstandigheden werden gesimuleerd. Forschungszentrum Jülich maakte op 11 november 2025 bekend dat een team uit Jülich, samen met experts van NVIDIA, op JUPITER een universele kwantumcomputer met 50 qubits volledig had gesimuleerd. JUPITER werd in september 2025 bij Forschungszentrum Jülich in gebruik genomen. De simulatie overtrof het record van 48 qubits dat onderzoekers uit Jülich in 2019 op de Japanse K-computer hadden gevestigd. In die aankondiging werd vermeld dat elke extra qubit de benodigde rekenkracht en het geheugengebruik verdubbelt, waardoor voor een simulatie met 50 qubits ongeveer 2 petabyte geheugen nodig is.

Van ontwikkelcluster naar 8.192 GPU’s

Omdat de geheugenvereisten exponentieel toenemen met het aantal qubits, vallen grootschalige simulaties buiten het bereik van conventionele computersystemen, aldus NVIDIA. Een NVIDIA GB200 NVL72-systeem in het NVIDIA Accelerated Quantum Research Center diende als ontwikkelplatform voor het JUPITER-project. Hierdoor konden onderzoekers tests opschalen van vier GPU’s naar honderden, voordat ze overstapten op 8.192 GPU’s op JUPITER, dat door Bull is gebouwd. Het team gebruikte het centrum om simulatiemethoden te verfijnen, resultaten met JUPITER te vergelijken en te onderzoeken hoe de nauwkeurigheid toenam met extra rekenkracht. Volgens NVIDIA bracht dit werk een simulatie die weken in beslag nam terug tot enkele dagen.

In het technische artikel wordt de techniek achter de uitvoering beschreven. De simulator herschikt bewerkingen met behoud van hun onderlinge afhankelijkheden en meetstatistieken, en hergebruikt opslagruimte wanneer qubits worden gemeten en vrijgegeven. Hij verpakt groepen systemen met drie niveaus in een binaire representatie die de cuStateVec-bibliotheek van cuQuantum kan uitvoeren: vijf systemen met drie niveaus hebben 243 basisstaten en passen in acht binaire opslagbits, die ruimte bieden aan 256 waarden. In de configuratie met 8.192 GPU’s vertegenwoordigt een gecodeerd register van 45 bits ongeveer 35,2 biljoen complexe amplitudes. In dubbele precisie neemt de toestand alleen al 512 TiB aan gedistribueerd GPU-geheugen in beslag, oftewel 64 GiB per GPU.

De simulaties werden uitgevoerd met de NVIDIA cuQuantum-software en de fouttolerante logische laag van het CUDA-Q-platform, waarmee het magic-statecircuit werd beschreven. Het project ontwikkelde ook tools voor gedistribueerde factorisatie met NVIDIA cuBLASMp en cuSOLVERMp. Deze onderzoeken geselecteerde deelverzamelingen van de opgeslagen toestand om na te gaan hoeveel informatie een compactere representatie moet behouden. Zo ontstaat een manier om benaderende simulatiemethoden te testen aan de hand van een gedetailleerde referentie in de vorm van een toestandsvector.

Bij kleine validatietests met verpakte circuits in het onderzoekscentrum kwamen onafhankelijke berekeningen met toestandsvectoren en tensor-netwerken uit op meetwaarschijnlijkheden die ongeveer 10⁻¹³ overeenkwamen, wanneer de afkapdrempel van het tensor-netwerk strenger werd ingesteld, meldde het team. Kleinere runs dienen als maatstaf om de benodigde GPU-capaciteit en budgetten in GPU-uren te schatten voordat supercomputertijd wordt gereserveerd. Volgens het team kan dezelfde aanpak toekomstige onderzoeken ondersteunen met verschillende lekkagemodellen, circuitschema’s en foutcorrectieprotocollen; elk daarvan kan eerst op beheersbare schaal worden getest voordat het naar grotere configuraties wordt uitgebreid.