Las dos versiones están alineadas bloque a bloque, en el orden del texto: titular, lo esencial y después párrafo a párrafo. Cuando la traducción ha fusionado o dividido un párrafo, la casilla correspondiente queda vacía — nunca emparejamos dos pasajes a ojo.
On a supercomputer in Jülich, Germany, the quantum chip does not exist. What exists is a copy of it, running on classical processors, that makes the same kinds of mistakes a real chip would make. NVIDIA reports that JUPITER, Europe's first exascale supercomputer, has completed a simulation of 104 qubits, the basic units of quantum information, with realistic hardware noise. NVIDIA describes it as the largest comprehensive simulation of a fault-tolerant quantum computing system to date.
En un supercomputador de Jülich, Alemania, el chip cuántico no existe. Lo que existe es una copia, que funciona en procesadores clásicos y comete los mismos tipos de errores que cometería un chip real. NVIDIA informa de que JUPITER, el primer supercomputador exaescala de Europa, ha completado la simulación de 104 qubits, las unidades básicas de información cuántica, con ruido de hardware realista. NVIDIA la describe como la mayor simulación completa de un sistema de computación cuántica tolerante a fallos hasta la fecha.
The target of the run is a step that fault-tolerant machines cannot skip: producing magic states. These special quantum states are essential for complex calculations, but making them with low enough error rates remains a major challenge. Traditional methods need heavy hardware, and some estimates suggest that up to 95 percent of a quantum computer's physical qubits could be dedicated to producing these states, leaving relatively few for the calculations themselves.
El objetivo de la prueba es un paso que las máquinas tolerantes a fallos no pueden saltarse: producir estados mágicos. Estos estados cuánticos especiales son esenciales para los cálculos complejos, pero fabricarlos con tasas de error lo bastante bajas sigue siendo un gran desafío. Los métodos tradicionales requieren hardware muy pesado y algunas estimaciones sugieren que hasta el 95 % de los qubits físicos de un ordenador cuántico podrían dedicarse a producir estos estados, lo que dejaría relativamente pocos para los propios cálculos.
The difference with the earlier JUPITER work is the noise. Last year the machine simulated a full 50-qubit universal quantum computer under ideal, noiseless conditions, beating the 48-qubit record set by Jülich researchers in 2019 on Japan's K computer. The new simulation models the disturbances real processors suffer during calculations. That makes it a more honest test: it shows whether a proposed method still works under practical conditions, and NVIDIA says its team used it to validate an advanced magic state cultivation approach.
La diferencia con el trabajo anterior en JUPITER está en el ruido. El año pasado, la máquina simuló un ordenador cuántico universal completo de 50 qubits en condiciones ideales, sin ruido, superando el récord de 48 qubits que los investigadores de Jülich establecieron en 2019 en el K computer de Japón. La nueva simulación modela las perturbaciones que sufren los procesadores reales durante los cálculos. Eso la convierte en una prueba más honesta: muestra si un método propuesto sigue funcionando en condiciones prácticas, y NVIDIA afirma que su equipo la utilizó para validar un enfoque avanzado de cultivo de estados mágicos.
The approach is different from Google's. Days before NVIDIA's announcement, Google reported that its Willow processor achieved a 40-fold reduction in errors while preparing specialized quantum states, this time on an actual quantum chip. The two efforts address different problems: simulations let researchers evaluate designs before testing them on physical hardware, while experiments like Google's measure what the hardware really does.
El enfoque es distinto al de Google. Días antes del anuncio de NVIDIA, Google informó de que su procesador Willow logró una reducción de errores de 40 veces al preparar estados cuánticos especializados, esta vez en un chip cuántico real. Los dos esfuerzos abordan problemas distintos: las simulaciones permiten a los investigadores evaluar diseños antes de probarlos en hardware físico, mientras que experimentos como el de Google miden lo que el hardware hace realmente.
The project was built in stages. NVIDIA's researchers first developed their methods on a GB200 NVL72 system at the company's Accelerated Quantum Research Center, scaled from four GPUs to hundreds, then ran on 8,192 GPUs at JUPITER. The team relied on NVIDIA's cuQuantum software to optimize performance and on its CUDA-Q platform to model the fault-tolerant circuit. According to NVIDIA, this work cut simulation time from weeks to days.
El proyecto se desarrolló por etapas. Los investigadores de NVIDIA primero desarrollaron sus métodos en un sistema GB200 NVL72 del Centro de Investigación Cuántica Acelerada de la compañía, escalando de cuatro GPU a cientos, y después ejecutaron la simulación en 8.192 GPU de JUPITER. El equipo se apoyó en el software cuQuantum de NVIDIA para optimizar el rendimiento y en su plataforma CUDA-Q para modelar el circuito tolerante a fallos. Según NVIDIA, este trabajo redujo el tiempo de simulación de semanas a días.
For researchers, the gain is fewer blind rounds of building and testing hardware. NVIDIA says such simulations could help accelerate quantum applications in drug discovery, financial modeling and materials science, but the company gives no date for when useful quantum machines will exist, and the simulation itself does not provide one. As Jensen Huang put it, "understanding how they behave at scale is essential to building them." What is established is a more realistic test bed: a simulated machine that now carries its own errors.
Para los investigadores, la ganancia son menos rondas a ciegas de construcción y prueba de hardware. NVIDIA afirma que este tipo de simulaciones podría ayudar a acelerar las aplicaciones cuánticas en el descubrimiento de fármacos, el modelado financiero y la ciencia de materiales, pero la compañía no ofrece ninguna fecha para cuándo existirán máquinas cuánticas útiles, y la simulación en sí tampoco la proporciona. Como expresó Jensen Huang, «entender cómo se comportan a escala es esencial para construirlas». Lo que queda establecido es un banco de pruebas más realista: una máquina simulada que ahora lleva consigo sus propios errores.