JUPITER simule 104 qubits quantiques, erreurs matérielles incluses

Sur un supercalculateur installé à Jülich, en Allemagne, la puce quantique n'existe pas. Ce qui existe, c'est une copie de cette puce, qui tourne sur des processeurs classiques et commet les mêmes types d'erreurs qu'une puce réelle. NVIDIA annonce que JUPITER, le premier supercalculateur exascale européen, a achevé la simulation de 104 qubits, les unités de base de l'information quantique, avec un bruit matériel réaliste. NVIDIA la décrit comme la plus vaste simulation complète d'un système informatique quantique tolérant aux fautes réalisée à ce jour.

L'objectif de ce calcul est une étape que les machines tolérantes aux fautes ne peuvent pas contourner : la production d'états magiques. Ces états quantiques particuliers sont indispensables aux calculs complexes, mais les fabriquer avec des taux d'erreur suffisamment faibles reste un défi majeur. Les méthodes traditionnelles exigent un matériel très lourd, et certaines estimations suggèrent que jusqu'à 95 % des qubits physiques d'un ordinateur quantique pourraient être consacrés à la production de ces états, ne laissant que relativement peu de qubits pour les calculs eux-mêmes.

La différence avec les travaux précédents menés sur JUPITER tient au bruit. L'an dernier, la machine a simulé un ordinateur quantique universel complet de 50 qubits dans des conditions idéales, sans bruit, battant au passage le record de 48 qubits établi en 2019 par des chercheurs de Jülich sur l'ordinateur K, au Japon. La nouvelle simulation modélise les perturbations que subissent les processeurs réels pendant les calculs. Il s'agit donc d'un test plus honnête : il permet de vérifier si une méthode proposée fonctionne encore dans des conditions concrètes, et NVIDIA affirme que son équipe s'en est servie pour valider une approche avancée de culture d'états magiques.

L'approche diffère de celle de Google. Quelques jours avant l'annonce de NVIDIA, Google a indiqué que son processeur Willow avait permis une réduction des erreurs d'un facteur 40 lors de la préparation d'états quantiques spécialisés, cette fois sur une puce quantique réelle. Les deux démarches répondent à des problèmes différents : les simulations permettent aux chercheurs d'évaluer des architectures avant de les tester sur du matériel physique, tandis que des expériences comme celle de Google mesurent ce que fait réellement le matériel.

Le projet a été mené par étapes. Les chercheurs de NVIDIA ont d'abord mis au point leurs méthodes sur un système GB200 NVL72 du Centre de recherche quantique accélérée de l'entreprise, en passant de quatre GPU à plusieurs centaines, avant d'exécuter le calcul sur 8 192 GPU de JUPITER. L'équipe s'est appuyée sur le logiciel cuQuantum de NVIDIA pour optimiser les performances, et sur sa plateforme CUDA-Q pour modéliser le circuit tolérant aux fautes. Selon NVIDIA, ce travail a réduit le temps de simulation de plusieurs semaines à quelques jours.

Pour les chercheurs, le gain réside dans moins de cycles aveugles de conception et de test de matériel. NVIDIA affirme que de telles simulations pourraient accélérer les applications quantiques dans la découverte de médicaments, la modélisation financière ou la science des matériaux, mais l'entreprise ne donne aucune date pour l'apparition de machines quantiques utiles, et la simulation elle-même n'en fournit pas. Comme l'a formulé Jensen Huang : « comprendre leur comportement à grande échelle est essentiel pour les construire. » Ce qui est établi, c'est un banc d'essai plus réaliste : une machine simulée qui porte désormais ses propres erreurs.