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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.
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.
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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.