NVIDIA mô phỏng giao thức chịu lỗi 104 qubit lập kỷ lục trên JUPITER

Ngày 19 tháng 10 năm 2026, NVIDIA công bố điều mà hãng mô tả là một mô phỏng điện toán lượng tử lập kỷ lục trên JUPITER, siêu máy tính exascale đầu tiên của châu Âu: một lần chạy 104 qubit trên 8.192 GPU NVIDIA GH200 tại Trung tâm Siêu máy tính Jülich, mô phỏng cách một bộ xử lý lượng tử thực tế thực hiện tính toán chịu lỗi.

NVIDIA cho biết lần chạy này kiểm chứng điều gì

NVIDIA mô tả mô phỏng 104 qubit là mô phỏng toàn diện lớn nhất từ trước đến nay về một bộ xử lý lượng tử chịu lỗi, đồng thời cho biết chưa có mô phỏng nào trước đây mô hình hóa bộ xử lý lượng tử với mức độ chi tiết đầy đủ như vậy. Theo công ty, lần chạy này kiểm chứng phương pháp nuôi cấy trạng thái ma thuật, một cách tiếp cận điện toán lượng tử chịu lỗi cần ít hơn 90% số qubit vật lý so với các phương pháp trước đây. NVIDIA cho biết các mô phỏng có độ trung thực như vậy cung cấp cho nhà nghiên cứu dữ liệu cần thiết để dự đoán hiệu năng của những thiết kế trong tương lai trước khi chế tạo chúng, qua đó giảm sự phụ thuộc vào việc thử nghiệm phần cứng theo phương pháp thử và sai; hãng cũng chỉ ra các ứng dụng được kỳ vọng trong khám phá thuốc, mô hình hóa tài chính và khoa học vật liệu.

“Điện toán lượng tử hữu ích sẽ đòi hỏi những hệ thống chịu lỗi cực kỳ phức tạp — và hiểu được cách chúng hoạt động ở quy mô lớn là điều thiết yếu để xây dựng nên chúng”, Jensen Huang, nhà sáng lập kiêm CEO của NVIDIA, cho biết trong thông báo của công ty. Huang nói rằng các kết quả tại Jülich cho thấy bộ xử lý lượng tử và siêu máy tính GPU có thể phối hợp trong những nghiên cứu vốn nằm ngoài khả năng nếu không có sự kết hợp này.

Kristel Michielsen, giám đốc Trung tâm Siêu máy tính Jülich thuộc Forschungszentrum Jülich, cho biết khoản đầu tư của châu Âu vào JUPITER giúp các nhà nghiên cứu khảo sát những câu hỏi trước đây vượt ngoài khả năng của họ, đồng thời sự hợp tác với NVIDIA đưa năng lực đó vào lĩnh vực điện toán lượng tử. Bà nói công trình này giúp các nhà khoa học đưa ra quyết định sáng suốt hơn về những thiết kế có nhiều khả năng tạo ra các ứng dụng hữu ích nhất.

Trạng thái ma thuật, mã lượng tử và mô hình nhiễu thực tế

Qubit hoạt động ở giới hạn của vật lý, và những tương tác cần thiết để điều khiển chúng tạo ra nhiễu không thể tránh khỏi, gây lỗi, theo giải thích trong thông báo của NVIDIA. Tính toán trong môi trường có nhiễu như vậy, được gọi là điện toán lượng tử chịu lỗi, đòi hỏi các trạng thái ma thuật — một cách sắp xếp qubit cụ thể liên tục bị tiêu hao trong quá trình tính toán chịu lỗi. Vì các máy tính chịu lỗi phải liên tục tạo ra trạng thái ma thuật, mọi cải tiến trong cách tạo ra chúng đều giúp giảm đáng kể độ khó khi xây dựng một máy tính lượng tử hữu ích.

Một bài viết kỹ thuật của nhóm CUDA-Q thuộc NVIDIA giải thích vì sao những mô phỏng như vậy khó thực hiện. Nhiều phép toán được dùng trong sửa lỗi lượng tử là phép toán Clifford, có thể được mô phỏng hiệu quả khi đáp ứng các giả định phù hợp về nhiễu; tuy nhiên, tính toán lượng tử phổ dụng cần ít nhất một phép toán bổ sung không tầm thường — yếu tố mà trạng thái ma thuật cung cấp. Giao thức được mô phỏng tạo ra một trạng thái trong một mã sửa lỗi nhỏ, kiểm tra lỗi rồi mở rộng mã đến khoảng cách lớn hơn: giao thức bắt đầu với mã màu khoảng cách 3, sử dụng các phép đo cờ mới được thiết kế để phát hiện lỗi nguy hại, rồi mở rộng thành cấu hình kết hợp mã màu và mã bề mặt khoảng cách 7 trước khi tiếp tục các vòng sửa lỗi và đọc kết quả. Con số 104 qubit bao gồm các qubit dữ liệu và qubit phụ được sử dụng xuyên suốt chuỗi này.

Theo bài viết kỹ thuật, mô hình chạy trên JUPITER bao gồm lỗi pha kết hợp, có thể tích lũy và giao thoa, cùng hiện tượng rò rỉ, trong đó qubit siêu dẫn rời khỏi hai mức tính toán thông thường. Một số vị trí vật lý được mô hình hóa với mức năng lượng thứ ba, làm tăng đáng kể độ phức tạp của mô phỏng. Những cơ chế này giúp các nhà nghiên cứu khảo sát hoạt động vượt ra ngoài mô hình lật bit và lật pha ngẫu nhiên, đồng thời vẫn giữ lại các phép toán phi-Clifford thực tế dùng để tạo trạng thái ma thuật.

Công trình này khác với nghiên cứu trước đây của Jülich, vốn mô phỏng 50 qubit trong điều kiện lý tưởng, không có nhiễu. Forschungszentrum Jülich công bố vào ngày 11 tháng 11 năm 2025 rằng một nhóm Jülich phối hợp với các chuyên gia NVIDIA đã mô phỏng hoàn chỉnh một máy tính lượng tử phổ dụng 50 qubit trên JUPITER. Siêu máy tính này được khánh thành tại Forschungszentrum Jülich vào tháng 9 năm 2025, vượt qua kỷ lục 48 qubit mà các nhà nghiên cứu Jülich lập năm 2019 trên máy tính K của Nhật Bản. Thông báo đó lưu ý rằng mỗi qubit bổ sung sẽ nhân đôi yêu cầu về năng lực tính toán và bộ nhớ, khiến một mô phỏng 50 qubit cần khoảng 2 petabyte bộ nhớ.

Từ cụm máy tính phát triển đến 8.192 GPU

NVIDIA cho biết do yêu cầu bộ nhớ tăng theo cấp số nhân cùng số lượng qubit, các mô phỏng quy mô lớn nằm ngoài khả năng của những hệ thống máy tính thông thường. Một hệ thống NVIDIA GB200 NVL72 tại Trung tâm Nghiên cứu Lượng tử Tăng tốc NVIDIA được dùng làm nền tảng phát triển cho dự án JUPITER, cho phép các nhà nghiên cứu mở rộng thử nghiệm từ 4 GPU lên hàng trăm GPU trước khi chuyển sang 8.192 GPU trên JUPITER, hệ thống do Bull xây dựng. Nhóm nghiên cứu sử dụng trung tâm này để hoàn thiện các phương pháp mô phỏng, so sánh kết quả với JUPITER và tìm hiểu độ chính xác thay đổi ra sao khi bổ sung tài nguyên tính toán; NVIDIA cho biết công việc này đã rút ngắn quá trình mô phỏng vốn kéo dài nhiều tuần xuống còn vài ngày.

Bài viết kỹ thuật mô tả những giải pháp kỹ thuật đứng sau lần chạy này. Trình mô phỏng sắp xếp lại các phép toán mà vẫn bảo toàn các mối phụ thuộc và thống kê đo lường, đồng thời tái sử dụng bộ nhớ khi các qubit được đo và giải phóng. Trình mô phỏng đóng gói các nhóm hệ ba mức thành dạng biểu diễn nhị phân mà thư viện cuStateVec của cuQuantum có thể thực thi: năm hệ ba mức có 243 trạng thái cơ sở và vừa với 8 bit lưu trữ nhị phân, có thể chứa 256 mục. Trong cấu hình 8.192 GPU, một thanh ghi được mã hóa bằng 45 bit biểu diễn khoảng 35,2 nghìn tỷ biên độ phức; riêng trạng thái ở độ chính xác kép chiếm 512 TiB bộ nhớ GPU phân tán, tương đương 64 GiB mỗi GPU.

Các mô phỏng được chạy bằng phần mềm NVIDIA cuQuantum và lớp logic chịu lỗi của nền tảng CUDA-Q để biểu diễn mạch trạng thái ma thuật. Dự án cũng phát triển các công cụ phân rã phân tán bằng NVIDIA cuBLASMp và cuSOLVERMp. Những công cụ này khảo sát các phân vùng được chọn trong trạng thái đã lưu trữ để tìm hiểu một cách biểu diễn gọn hơn cần giữ lại bao nhiêu thông tin, qua đó mở ra hướng kiểm thử các phương pháp mô phỏng gần đúng với một trạng thái tham chiếu dạng vectơ trạng thái chi tiết.

Theo nhóm nghiên cứu, trong các trường hợp kiểm chứng mạch đóng gói quy mô nhỏ tại trung tâm nghiên cứu, các phép tính độc lập bằng phương pháp vectơ trạng thái và mạng tensor cho kết quả xác suất đo lường nhất quán với sai khác khoảng 10⁻¹³ khi ngưỡng cắt tỉa mạng tensor được siết chặt. Các lần chạy nhỏ hơn làm cơ sở để ước tính nhu cầu GPU và ngân sách giờ GPU trước khi sử dụng thời gian trên siêu máy tính. Nhóm cho biết cách tiếp cận này cũng có thể hỗ trợ các nghiên cứu trong tương lai với những mô hình rò rỉ, lịch mạch và giao thức sửa lỗi khác nhau; mỗi nghiên cứu đều được kiểm tra ở quy mô vừa sức trước khi mở rộng lên các cấu hình lớn hơn.