NVIDIA simulerer rekordstor feiltolerant protokoll med 104 kvantbiter på JUPITER

NVIDIA kunngjorde 19. oktober 2026 det selskapet beskrev som en rekordstor simulering innen kvantedatabehandling på JUPITER, Europas første eksaskalasuperdatamaskin: En kjøring med 104 kvantbiter ble utført på 8 192 NVIDIA GH200-GPU-er ved Jülich Supercomputing Centre. Den modellerer hvordan en realistisk kvanteprosessor utfører feiltolerant beregning.

Dette sier NVIDIA at kjøringen bekrefter

NVIDIA beskriver simuleringen med 104 kvantbiter som den hittil mest omfattende simuleringen av en feiltolerant kvanteprosessor, og sier at ingen tidligere simuleringer har modellert kvanteprosessorer med så stor detaljrikdom. Ifølge selskapet bekrefter kjøringen metoden magisk tilstandsdyrking, en tilnærming til feiltolerant kvantedatabehandling som krever 90 % færre fysiske kvantbiter enn tidligere metoder. NVIDIA sa at simuleringer med denne graden av nøyaktighet gir forskere dataene de trenger for å forutsi ytelsen til framtidige konstruksjoner før de bygges. Det reduserer behovet for prøving og feiling på maskinvare. Selskapet viste også til forventede bruksområder innen legemiddelutvikling, finansiell modellering og materialvitenskap.

«Nyttig kvantedatabehandling vil kreve ufattelig komplekse, feiltolerante systemer – og det er avgjørende å forstå hvordan de oppfører seg i stor skala for å kunne bygge dem», sa Jensen Huang, grunnlegger og administrerende direktør i NVIDIA, i kunngjøringen fra selskapet. Huang sa at resultatene fra Jülich viser at kvanteprosessorer og GPU-superdatamaskiner kan samarbeide om forskning som ellers ville vært utenfor rekkevidde.

Kristel Michielsen, direktør for Jülich Supercomputing Centre ved Forschungszentrum Jülich, sa at Europas investering i JUPITER gjør det mulig for forskere å undersøke spørsmål som tidligere lå utenfor rekkevidde, og at samarbeidet med NVIDIA bringer denne muligheten til kvantedatabehandling. Hun sa at arbeidet hjelper forskere med å ta bedre informerte beslutninger om hvilke konstruksjoner som mest sannsynlig vil føre til nyttige bruksområder.

Magiske tilstander, koder og en realistisk støy-modell

Kvantebiter opererer ved fysikkens grenser, og samvirket som trengs for å kontrollere dem, fører til uunngåelig støy som skaper feil, forklarer NVIDIA i sin kunngjøring. Beregning med slik støy, kjent som feiltolerant kvantedatabehandling, krever magiske tilstander – en bestemt konfigurasjon av kvantebiter som forbrukes fortløpende under en feiltolerant beregning. Siden feiltolerante maskiner er avhengige av å produsere magiske tilstander gjentatte ganger, reduserer enhver optimalisering av hvordan de lages, vanskelighetsgraden ved å bygge en nyttig kvantedatamaskin betydelig.

Et teknisk innlegg fra NVIDIA-teamet CUDA-Q forklarer hvorfor slike simuleringer er krevende. Mange operasjoner som brukes i kvantefeilkorrigering, er Clifford-operasjoner, som kan simuleres effektivt under egnede forutsetninger om støy. Universell kvantedatabehandling krever imidlertid minst én ekstra ikke-triviell operasjon – og det er nettopp denne ingrediensen magiske tilstander tilfører. Den simulerte protokollen klargjør en tilstand i en liten feilkorrigerende kode, kontrollerer den for feil og utvider den til større kodeavstander: Den begynner med en fargekode med avstand 3, bruker nylig utformede flaggmålinger for å oppdage skadelige feil og utvides til en hybrid konfigurasjon med fargekode og overflatekode med avstand 7, før flere runder med feilkorrigering og avlesning. De 104 kvantebitene som telles, omfatter data- og hjelpekvantebitene som brukes gjennom hele denne sekvensen.

Ifølge det tekniske innlegget omfatter modellen som ble kjørt på JUPITER, koherente fasefeil, som kan hope seg opp og påvirke hverandre, samt lekkasje, der en superledende kvantebit forlater sine vanlige to beregningstilstander. Utvalgte fysiske punkter modelleres med et tredje energinivå, noe som øker kompleksiteten i simuleringen betydelig. Disse mekanismene gjør det mulig for forskere å undersøke oppførsel utover det en modell med tilfeldige bit- og faseflipp fanger opp, samtidig som de faktiske ikke-Clifford-operasjonene som klargjør den magiske tilstanden, beholdes.

Arbeidet skiller seg fra tidligere forskning ved Jülich, der 50 kvantbiter ble simulert under ideelle, støyfrie forhold. Forschungszentrum Jülich kunngjorde 11. november 2025 at et team fra Jülich, som samarbeidet med NVIDIA-eksperter, hadde simulert en universell kvantedatamaskin med 50 kvantbiter fullstendig på JUPITER. Superdatamaskinen ble innviet ved Forschungszentrum Jülich i september 2025. Dermed ble rekorden på 48 kvantbiter, som Jülich-forskere satte i 2019 på Japans K-datamaskin, slått. I kunngjøringen ble det påpekt at hver ekstra kvantebit fordobler behovet for datakraft og minne, slik at en simulering med 50 kvantbiter krever rundt 2 petabyte minne.

Fra en utviklingsklynge til 8 192 GPU-er

Siden minnebehovet øker eksponentielt med antallet kvantebiter, ligger storskalasimuleringer utenfor rekkevidden til konvensjonelle datasystemer, sa NVIDIA. Et NVIDIA GB200 NVL72-system ved NVIDIA Accelerated Quantum Research Center fungerte som utviklingsplattform for JUPITER-prosjektet. Det gjorde det mulig for forskerne å skalere testene fra fire GPU-er til flere hundre før de gikk videre til 8 192 GPU-er på JUPITER, som ble bygget av Bull. Teamet brukte senteret til å forbedre simuleringsmetodene, sammenligne resultatene med JUPITER og undersøke hvordan nøyaktigheten økte med flere dataressurser. Ifølge NVIDIA bidro dette arbeidet til å redusere en simuleringsjobb som tok flere uker, til bare noen dager.

Det tekniske innlegget beskriver ingeniørarbeidet bak kjøringen. Simulatoren omorganiserer operasjonene samtidig som den bevarer avhengighetene og målingsstatistikken deres, og gjenbruker lagringsplass etter hvert som qubits måles og frigjøres. Den pakker grupper av systemer med tre nivåer i en binær representasjon som biblioteket cuStateVec i cuQuantum kan kjøre: Fem systemer med tre nivåer har 243 basistilstander og får plass i åtte binære lagringsbiter, som gir 256 oppføringer. I konfigurasjonen med 8 192 GPU-er representerer et 45-bits kodet register omtrent 35,2 billioner komplekse amplituder. Med dobbel presisjon opptar selve tilstanden 512 TiB distribuert GPU-minne, eller 64 GiB per GPU.

Simuleringene ble kjørt med NVIDIA cuQuantum-programvaren og det feiltolerante logiske laget på CUDA-Q-plattformen for å uttrykke kretsen for magiske tilstander. Prosjektet utviklet også verktøy for distribuert faktorisering ved hjelp av NVIDIA cuBLASMp og cuSOLVERMp. Verktøyene undersøker utvalgte partisjoner av den lagrede tilstanden for å finne ut hvor mye informasjon en mer kompakt representasjon må bevare. Dette gir en mulighet til å teste omtrentlige simuleringsmetoder mot en detaljert referanse for tilstandsvektoren.

I små valideringstester av pakkede kretser ved forskningssenteret stemte uavhengige beregninger med tilstandsvektorer og tensor-nettverk overens om målesannsynlighetene med en nøyaktighet på omtrent 10⁻¹³ når avkortingsterskelen for tensor-nettverket ble strammet inn, rapporterte teamet. Mindre kjøringer fungerer som en målestokk for å anslå GPU-behov og budsjetter i GPU-timer før man setter av tid på en superdatamaskin. Teamet sa også at den samme metoden kan brukes i framtidige studier med ulike lekkasjemodeller, kretsplaner og feilrettingsprotokoller, som hver kan testes i håndterbar skala før de utvides til større konfigurasjoner.