- 基于欧洲首台超算 JUPITER 完成 104 量子比特模拟
- 技术据称可将物理量子比特需求降低 90%
- 魔法状态蒸馏旨在缓解容错量子计算的硬件压力
Nvidia 研究团队利用德国尤利希超级计算中心（Jülich Supercomputing Centre）的 JUPITER 系统，成功模拟了包含 104 个量子比特的量子计算环境。此次实验验证了一种新型技术，该技术有望将实现容错量子计算所需的物理量子比特数量减少约 90%。
该研究聚焦于“魔法状态蒸馏”（Magic State Distillation），这是构建可靠容错量子计算机的关键环节。通过引入现实硬件噪声模型，研究人员评估了系统在非理想条件下的运行稳定性。
优化魔法状态蒸馏以降低硬件门槛
量子处理器极易受环境干扰影响，随着系统规模扩大，错误率上升使得高精度计算变得困难。为应对这一挑战，业界正致力于开发容错机制，确保量子计算机在个体物理元件存在误差的情况下仍能维持计算精度。
其中一种主流方案涉及生成被称为“魔法状态”的特殊量子资源，这些资源在执行容错量子计算所需的操作时会被消耗。由于制备这些资源需要巨大的算力支持，优化其生成过程对于降低实用化量子系统的硬件成本至关重要。
Nvidia 的模拟工作将现实硬件噪声纳入考量，弥补了以往仅在理想条件下进行模拟的不足，使研究人员能够更准确地调查错误传播情况。
Nvidia 创始人兼首席执行官 Jensen Huang 表示：“有用的量子计算依赖于极其复杂的故障容忍系统，理解它们在规模化下的行为是构建这些系统的关键。”他补充道，尤利希的研究成果展示了量子处理器与 GPU 超级计算机协同工作的潜力。
值得注意的是，尽管早期研究曾在理想条件下模拟过 50 个量子比特，但最新实验虽然包含了现实噪声模型，仍是基于经典计算基础设施进行的模拟，而非直接在运行中的量子处理器上测试该技术。
JUPITER 提供大规模量子模拟算力支撑
位于德国北莱茵-威斯特法伦州的 JUPITER 超级计算机提供了传统系统难以企及的计算能力，足以支撑复杂量子运算的模拟任务。本次实验采用了 Nvidia GH200 处理器，并将方法扩展至 8,192 个 GPU 集群。
在迁移至 JUPITER 之前，研发团队已在 Nvidia 加速量子研究中心使用 GB200 NVL72 系统完成了模拟方法的开发与测试。通过将初始测试从四个 GPU 逐步扩展至数百个，团队在部署到更大规模机器前对性能和准确性进行了充分评估。
这一准备流程将原本需耗时数周的模拟工作缩短至几天，显著提升了 JUPITER 计算资源的利用效率。此外，研究团队还利用了 Nvidia 的 cuQuantum 软件和 CUDA Q 平台来模拟量子电路及魔法状态蒸馏相关操作。
此类模拟结果有助于研究人员在硬件制造前评估量子处理器设计，从而减少开发过程中昂贵的物理实验需求。不过，Nvidia 强调这仍属于模拟阶段，后续仍需在实际量子硬件上进行实验，以确认该技术能否带来同等程度的效益。
