NVIDIA จำลองโพรโทคอลควอนตัมแบบทนต่อข้อผิดพลาด 104 คิวบิตบน JUPITER ได้สำเร็จ สร้างสถิติใหม่

เมื่อวันที่ 19 ตุลาคม 2026 NVIDIA ประกาศการจำลองการประมวลผลควอนตัมบน JUPITER ซึ่งเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับเอกซาสเกลเครื่องแรกของยุโรป โดยระบุว่าเป็นสถิติใหม่ การประมวลผลครั้งนี้ใช้คิวบิต 104 คิวบิต ทำงานบน GPU NVIDIA GH200 จำนวน 8,192 ตัว ที่ Jülich Supercomputing Centre และจำลองการทำงานของตัวประมวลผลควอนตัมในสภาพสมจริงขณะประมวลผลแบบทนต่อข้อผิดพลาด

NVIDIA ระบุว่าการประมวลผลครั้งนี้ยืนยันอะไรบ้าง

NVIDIA ระบุว่าการจำลอง 104 คิวบิตนี้เป็นการจำลองตัวประมวลผลควอนตัมแบบทนต่อข้อผิดพลาดอย่างครอบคลุมครั้งใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยมีมา และกล่าวว่าไม่เคยมีการจำลองใดก่อนหน้านี้ที่จำลองตัวประมวลผลควอนตัมได้ละเอียดครบถ้วนเช่นนี้ บริษัทระบุว่าการประมวลผลครั้งนี้ยืนยันแนวทางการเพาะสร้างสถานะเมจิก ซึ่งเป็นวิธีการประมวลผลควอนตัมแบบทนต่อข้อผิดพลาดที่ใช้คิวบิตกายภาพน้อยกว่าวิธีการก่อนหน้า 90% NVIDIA กล่าวว่า การจำลองที่มีความเที่ยงตรงระดับนี้ให้ข้อมูลที่จำเป็นแก่นักวิจัย เพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพของการออกแบบในอนาคตก่อนสร้างจริง ซึ่งช่วยลดการพึ่งพาการทดลองกับฮาร์ดแวร์และการลองผิดลองถูก พร้อมชี้ถึงการใช้งานที่คาดว่าจะเกิดขึ้นในด้านการค้นคว้ายา การสร้างแบบจำลองทางการเงิน และวัสดุศาสตร์

“การประมวลผลควอนตัมที่ใช้งานได้จริงต้องอาศัยระบบที่ซับซ้อนอย่างยิ่งและทนต่อข้อผิดพลาด และการทำความเข้าใจว่าระบบเหล่านี้ทำงานอย่างไรเมื่อขยายขนาดเป็นสิ่งสำคัญต่อการสร้างระบบดังกล่าว” Jensen Huang ผู้ก่อตั้งและ CEO ของ NVIDIA กล่าวในประกาศของบริษัท Huang กล่าวว่า ผลการศึกษาจาก Jülich แสดงให้เห็นว่าตัวประมวลผลควอนตัมและซูเปอร์คอมพิวเตอร์ GPU สามารถทำงานร่วมกันเพื่อดำเนินการวิจัยที่ก่อนหน้านี้เกินขีดความสามารถได้

Kristel Michielsen ผู้อำนวยการ Jülich Supercomputing Centre แห่ง Forschungszentrum Jülich กล่าวว่า การลงทุนของยุโรปใน JUPITER ทำให้นักวิจัยสามารถศึกษาคำถามที่ก่อนหน้านี้เกินขีดความสามารถได้ และความร่วมมือกับ NVIDIA ได้นำความสามารถดังกล่าวมาสู่วงการประมวลผลควอนตัม เธอกล่าวว่า งานนี้ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้นเกี่ยวกับการออกแบบที่มีแนวโน้มสูงสุดว่าจะนำไปสู่การใช้งานที่เป็นประโยชน์

สถานะเมจิก รหัสแก้ไขข้อผิดพลาด และแบบจำลองสัญญาณรบกวนที่สมจริง

ประกาศของ NVIDIA อธิบายว่า คิวบิตทำงานอยู่ ณ ขีดจำกัดของฟิสิกส์ และปฏิสัมพันธ์ที่จำเป็นต่อการควบคุมคิวบิตย่อมก่อให้เกิดสัญญาณรบกวนที่หลีกเลี่ยงไม่ได้และทำให้เกิดข้อผิดพลาด การประมวลผลท่ามกลางสัญญาณรบกวนดังกล่าว ซึ่งเรียกว่าการประมวลผลควอนตัมแบบทนต่อข้อผิดพลาด จำเป็นต้องใช้สถานะเมจิก ซึ่งเป็นการจัดเรียงคิวบิตในรูปแบบเฉพาะที่ถูกใช้ไปอย่างต่อเนื่องระหว่างการประมวลผลแบบทนต่อข้อผิดพลาด เนื่องจากเครื่องคอมพิวเตอร์แบบทนต่อข้อผิดพลาดต้องอาศัยการสร้างสถานะเมจิกซ้ำ ๆ การปรับปรุงวิธีสร้างสถานะเหล่านี้ให้มีประสิทธิภาพขึ้นจึงช่วยลดความยากในการสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ใช้งานได้จริงอย่างมาก

บทความเชิงเทคนิคจากทีม CUDA-Q ของ NVIDIAอธิบายว่าเหตุใดการจำลองเช่นนี้จึงทำได้ยาก การดำเนินการหลายประเภทที่ใช้ในการแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัมเป็นการดำเนินการแบบ Clifford ซึ่งจำลองได้อย่างมีประสิทธิภาพภายใต้สมมติฐานเกี่ยวกับสัญญาณรบกวนที่เหมาะสม แต่การประมวลผลควอนตัมแบบสากลต้องมีการดำเนินการที่ไม่ใช่แบบ trivial เพิ่มเติมอย่างน้อยหนึ่งประเภท ซึ่งสถานะเมจิกเป็นองค์ประกอบที่ช่วยให้เกิดการดำเนินการดังกล่าว โพรโทคอลที่จำลองจะเตรียมสถานะในรหัสแก้ไขข้อผิดพลาดขนาดเล็ก ตรวจสอบข้อผิดพลาด แล้วขยายไปสู่ระยะรหัสที่ใหญ่ขึ้น โดยเริ่มจากรหัสสีระยะ 3 ใช้การวัดแบบ flag ที่ออกแบบขึ้นเมื่อไม่นานมานี้เพื่อตรวจจับข้อผิดพลาดที่ก่อให้เกิดความเสียหาย แล้วขยายเป็นการกำหนดค่ารหัสสีและรหัสพื้นผิวแบบผสมระยะ 7 ก่อนดำเนินการแก้ไขข้อผิดพลาดและอ่านผลในรอบต่อ ๆ ไป จำนวน 104 คิวบิตที่รายงานนี้รวมคิวบิตข้อมูลและคิวบิตเสริมที่ใช้ตลอดลำดับขั้นตอนดังกล่าว

บทความเชิงเทคนิคระบุว่า แบบจำลองที่ทำงานบน JUPITER ครอบคลุมข้อผิดพลาดเฟสแบบ coherent ซึ่งสะสมและรบกวนกันได้ ตลอดจนการรั่วไหล ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อคิวบิตตัวนำยวดยิ่งออกจากระดับการคำนวณสองระดับตามปกติ มีการจำลองตำแหน่งทางกายภาพบางตำแหน่งด้วยระดับพลังงานที่สาม ซึ่งเพิ่มความซับซ้อนของการจำลองอย่างมาก กลไกเหล่านี้ช่วยให้นักวิจัยตรวจสอบพฤติกรรมที่เกินกว่าขอบเขตของแบบจำลองที่พิจารณาเพียงการพลิกบิตและเฟสแบบสุ่ม ขณะเดียวกันก็ยังคงรวมการดำเนินการแบบ non-Clifford จริงที่ใช้เตรียมสถานะเมจิกไว้ด้วย

งานนี้แตกต่างจากงานวิจัยก่อนหน้าของ Jülich ซึ่งจำลองคิวบิต 50 คิวบิตภายใต้สภาวะอุดมคติที่ปราศจากสัญญาณรบกวน Forschungszentrum Jülich ประกาศเมื่อวันที่ 11 พฤศจิกายน 2025 ว่าทีมจาก Jülich ซึ่งทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญของ NVIDIA จำลองคอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบสากล 50 คิวบิตบน JUPITER ได้อย่างสมบูรณ์ โดย JUPITER เปิดตัวอย่างเป็นทางการที่ Forschungszentrum Jülich ในเดือนกันยายน 2025 และทำลายสถิติ 48 คิวบิตที่นักวิจัยจาก Jülich ทำไว้ในปี 2019 บน K computer ของญี่ปุ่น ประกาศดังกล่าวระบุว่า คิวบิตที่เพิ่มขึ้นแต่ละตัวทำให้ความต้องการด้านการประมวลผลและหน่วยความจำเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า ส่งผลให้การจำลอง 50 คิวบิตต้องใช้หน่วยความจำประมาณ 2 เพตะไบต์

จากคลัสเตอร์พัฒนาระบบสู่ GPU 8,192 ตัว

NVIDIA ระบุว่า เนื่องจากความต้องการหน่วยความจำเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณตามจำนวนคิวบิต การจำลองขนาดใหญ่จึงเกินขีดความสามารถของระบบคอมพิวเตอร์ทั่วไป ระบบ NVIDIA GB200 NVL72 ที่ NVIDIA Accelerated Quantum Research Center ทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มพัฒนาสำหรับโครงการ JUPITER ทำให้นักวิจัยขยายการทดสอบจาก GPU 4 ตัวเป็นหลายร้อยตัวได้ ก่อนย้ายไปใช้ GPU 8,192 ตัวบน JUPITER ซึ่งสร้างโดย Bull ทีมงานใช้ศูนย์แห่งนี้เพื่อปรับปรุงวิธีการจำลอง เปรียบเทียบผลลัพธ์กับ JUPITER และศึกษาว่าความแม่นยำเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อเพิ่มทรัพยากรการประมวลผล โดย NVIDIA ระบุว่างานนี้ช่วยลดเวลาจำลองที่เคยใช้เวลาหลายสัปดาห์ให้เหลือเพียงไม่กี่วัน

บทความด้านเทคนิคอธิบายงานวิศวกรรมที่อยู่เบื้องหลังการจำลองครั้งนี้ ตัวจำลองจัดเรียงการดำเนินการใหม่โดยยังคงรักษาความสัมพันธ์ที่ต้องพึ่งพากันและสถิติการวัดไว้ พร้อมนำพื้นที่จัดเก็บกลับมาใช้ซ้ำเมื่อวัดคิวบิตแล้วปล่อยออกจากระบบ ตัวจำลองจัดกลุ่มระบบสามระดับให้อยู่ในรูปแบบเลขฐานสองที่ไลบรารี cuStateVec ของ cuQuantum ประมวลผลได้ โดยระบบสามระดับห้าระบบมีสถานะฐาน 243 สถานะ และจัดเก็บได้ด้วยบิตฐานสอง 8 บิต ซึ่งรองรับข้อมูลได้ 256 รายการ ในการกำหนดค่าที่ใช้ GPU 8,192 ตัว รีจิสเตอร์ที่เข้ารหัสด้วย 45 บิตแทนแอมพลิจูดเชิงซ้อนได้ประมาณ 35.2 ล้านล้านค่า และเมื่อใช้ความแม่นยำแบบสองเท่า สถานะเพียงอย่างเดียวก็ใช้หน่วยความจำ GPU แบบกระจาย 512 TiB หรือ 64 GiB ต่อ GPU

การจำลองทำงานด้วยซอฟต์แวร์ NVIDIA cuQuantum และชั้นตรรกะแบบทนต่อความผิดพลาดของแพลตฟอร์ม CUDA-Q เพื่อแสดงวงจรเมจิกสเตต โครงการนี้ยังพัฒนาเครื่องมือแยกตัวประกอบแบบกระจายโดยใช้ NVIDIA cuBLASMp และ cuSOLVERMp ซึ่งตรวจสอบส่วนย่อยที่เลือกจากสถานะที่จัดเก็บไว้ เพื่อศึกษาว่าการแทนข้อมูลแบบกะทัดรัดจำเป็นต้องเก็บข้อมูลไว้มากเพียงใด แนวทางนี้เปิดทางให้ทดสอบวิธีจำลองแบบประมาณค่าโดยเทียบกับสถานะอ้างอิงแบบเวกเตอร์สถานะที่มีรายละเอียดครบถ้วน

ทีมวิจัยรายงานว่า ในกรณีตรวจสอบความถูกต้องของวงจรแบบแพ็กขนาดเล็กที่ศูนย์วิจัย การคำนวณแบบเวกเตอร์สถานะและแบบโครงข่ายเทนเซอร์ที่ดำเนินการแยกจากกันให้ค่าความน่าจะเป็นของการวัดตรงกันในระดับประมาณ 10⁻¹³ เมื่อปรับเกณฑ์การตัดทอนของโครงข่ายเทนเซอร์ให้เข้มงวดขึ้น การจำลองขนาดเล็กใช้เป็นเกณฑ์อ้างอิงในการประเมินความต้องการ GPU และงบประมาณชั่วโมงการใช้งาน GPU ก่อนจัดสรรเวลาประมวลผลซูเปอร์คอมพิวเตอร์ และทีมระบุว่าแนวทางเดียวกันนี้รองรับการศึกษาในอนาคตที่ใช้แบบจำลองการรั่วไหล ตารางการทำงานของวงจร และโพรโทคอลแก้ไขข้อผิดพลาดที่แตกต่างกันได้ โดยตรวจสอบแต่ละกรณีในขนาดที่จัดการได้ก่อนขยายไปสู่การกำหนดค่าที่ใหญ่ขึ้น