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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.
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.
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'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.
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 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.
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'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.
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.
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.
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.
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.