JUPITER simula un computer quantistico da 104 qubit, errori inclusi

In un supercomputer di Jülich, in Germania, il chip quantistico non esiste. Esiste una copia, che gira su processori classici e commette gli stessi tipi di errori che commetterebbe un chip reale. NVIDIA riferisce che JUPITER, il primo supercomputer exascale d'Europa, ha completato una simulazione di 104 qubit, le unità base dell'informazione quantistica, con un rumore hardware realistico. NVIDIA la descrive come la più grande simulazione completa di un sistema di calcolo quantistico tollerante ai guasti finora realizzata.

L'obiettivo dell'esecuzione è una fase che le macchine tolleranti ai guasti non possono saltare: la produzione di stati magici. Questi speciali stati quantistici sono essenziali per i calcoli complessi, ma produrli con tassi di errore abbastanza bassi resta una sfida importante. I metodi tradizionali richiedono hardware pesante e alcune stime suggeriscono che fino al 95% dei qubit fisici di un computer quantistico potrebbe essere dedicato alla produzione di questi stati, lasciandone relativamente pochi per i calcoli stessi.

La differenza rispetto al precedente lavoro su JUPITER sta nel rumore. L'anno scorso la macchina ha simulato un computer quantistico universale completo da 50 qubit in condizioni ideali, senza rumore, superando il record di 48 qubit stabilito nel 2019 dai ricercatori di Jülich sul supercomputer giapponese K. La nuova simulazione modella i disturbi che i processori reali subiscono durante i calcoli. Questo la rende una prova più onesta: mostra se un metodo proposto funziona ancora in condizioni pratiche e NVIDIA afferma che il suo team lo ha usato per convalidare un approccio avanzato di coltivazione degli stati magici.

L'approccio è diverso da quello di Google. Pochi giorni prima dell'annuncio di NVIDIA, Google ha riferito che il suo processore Willow ha ottenuto una riduzione degli errori di 40 volte nella preparazione di stati quantistici specializzati, questa volta su un vero chip quantistico. I due lavori affrontano problemi diversi: le simulazioni permettono ai ricercatori di valutare i progetti prima di testarli sull'hardware fisico, mentre esperimenti come quello di Google misurano ciò che l'hardware fa davvero.

Il progetto è stato costruito per fasi. I ricercatori di NVIDIA hanno prima sviluppato i metodi su un sistema GB200 NVL72 presso l'Accelerated Quantum Research Center dell'azienda, scalando da quattro GPU a centinaia, e poi hanno eseguito il calcolo su 8.192 GPU di JUPITER. Il team si è affidato al software cuQuantum di NVIDIA per ottimizzare le prestazioni e alla piattaforma CUDA-Q per modellare il circuito tollerante ai guasti. Secondo NVIDIA, questo lavoro ha ridotto il tempo di simulazione da settimane a giorni.

Per i ricercatori, il vantaggio sta in meno tentativi alla cieca di costruire e testare l'hardware. NVIDIA afferma che simulazioni di questo tipo potrebbero contribuire ad accelerare le applicazioni quantistiche nella scoperta di farmaci, nella modellazione finanziaria e nella scienza dei materiali, ma l'azienda non indica una data in cui esisteranno macchine quantistiche utili, e la simulazione stessa non ne fornisce una. Come ha detto Jensen Huang, «capire come si comportano su larga scala è essenziale per costruirli». Ciò che è acquisito è un banco di prova più realistico: una macchina simulata che ora porta con sé i propri errori.