英伟达在欧洲最大超算上杀青量子计较模拟新记载，诈欺8192块GPU完成104量子比特容错量子计较模拟，并考据了一种有望将关联决策所需物理量子比特数目减少约90%的时候阶梯。这一马虎有望匡助磋议东说念主员诽谤量子纠错的资源支拨，加速实用量子计较系统的研发。

好意思东时候10月19日周一，英伟达布告，其磋议东说念主员依托德国于利希超等计较中心的“木星”（JUPITER）超算，开展了创记载的容错量子计较模拟。这次磋议责任的要点不单是将模拟限制擢升至创记载的104个量子比特，更在于对量子处理器在践诺噪声环境下践诺容错计较的过程进行建模，匡助磋议东说念主员在果然制造硬件之前评估和优化策画。

这项磋议也突显了英伟达在量子计较产业中的另一条布局旅途：除了向东说念主工智能（AI）和高性能计较提供GPU基础设施，公司还在推进GPU超算与量子处理器协同责任，诈欺经典计较系统模拟、考据和优化改日的量子硬件。

英伟达CEO黄仁勋暗示，意会复杂容错系统在大限制启动时的推崇，是杀青实用量子计较的要道，而GPU超算不祥匡助磋议东说念主员处理此前难以企及的磋议问题。

从理念念环境走向真实噪声，模拟限制进一步扩大

量子计较的后劲在于诈欺量子比特的换取、纠缠等特质，处理某些经典计较机难以高效惩办的问题。但量子比特极易受到外界干豫，铁心和操作过程中产生的噪声会激励诞妄。要让量子计较机果然践诺复杂、万古候的计较任务，必须惩办诞妄蕴蓄的问题。

容错量子计较恰是派遣这一挑战的要路门道。其中枢是通过量子纠错等时候，诽谤物理量子比特的诞妄对计较收尾的影响，使系统不祥可靠地践诺更复杂的运算。

英伟达这次模拟的勤劳性，在于它不再局限于理念念、无噪声环境下的量子计较，而是模拟了践诺硬件噪声对容错计较过程的影响。

字据公司公告，此前德国于利希磋议团队曾在“木星”上完成50个量子比特通用量子计较机的完满模拟，但其时是在理念念、无噪声条目下进行。这次104量子比特模拟则针对容错计较中的要道要领伸开，磋议限制和模拟场景均进一步拓展。

这一互异具有实质兴致：表面上可行的量子计较决策，并不一定能在真实硬件的噪声环境中判辨启动。通过经典超算提前模拟量子处理器的作为，磋议东说念主员不错更早发现诞妄开端、评估纠错决策的推崇，并在干预本钱昂贵的量子硬件制造与实验之前，筛选更有但愿的策画。

魔态耕种挑战传统决策，诽谤量子纠错资源支拨

这次磋议的另一项中枢后果，是考据了名为“魔态耕种”（magic state cultivation）的容错量子计较时候阶梯。

在容错量子计较中，魔态是践诺通用量子计较所需的一类特殊量子态。由于关联计较过程会抓续破钞魔态，系统必须接续制备新的魔态，因此，怎样故更低的资源本钱生成魔态，径直影响构建实用量子计较机所需的硬件限制。

传统决策时常接管“魔态提纯”（magic state distillation），通过一系列量子操作制备高质料魔态，但这一过程可能破钞多数物理量子比特。英伟达称，魔态耕种是一种有望显赫诽谤资源需求的替代决策，这次模拟考据的时候阶梯所需物理量子比特数目比此前线法减少约90%。

需要留神的是，减少九成指的是关联魔态制备决策的物理量子比特需求，并不虞味着通盘量子计较系统的通盘硬件需求齐能和洽减少九成，也不代表实用量子计较机照旧杀青交易化。

但要是这一时候阶梯能在不同量子硬件架构和实质启动条目下抓续得到考据，其潜在价值扼制小觑。物理量子比特资源越充足，系统就越有契机构建填塞数目的逻辑量子比特，并启动更复杂的算法。诽谤魔态制备的资源支拨，意味着不错将更多硬件资源用于实质计较，而非只是用于纠错和保管计较所需的量子态。

8192块GPU协同，数周模拟压缩至数天

这次后果背后，是英伟达加速计较软硬件体系与欧洲超算基础设施的协同。

英伟达透露，这次模拟启动于“木星”超算的8192块英伟达GH200 GPU之上。该系统位于德国于利希超等计较中心，是欧洲首台百亿亿次级超算。

磋议团队并非径直在整套超算上开展通盘开荒责任。技俩早期先在英伟达加速量子磋议中心（NVAQC）的NVIDIA GB200 NVL72系统上进行测试，将限制从4块GPU安适扩大至数百块GPU，考据模拟门径、精度和计较资源之间的相关，再将任务扩张至“木星”的8192块GPU设置。

英伟达暗示，这一分阶段开荒历程将正本需要数周的模拟责任压缩至数天。

软件方面，磋议使用了英伟达的cuQuantum软件，以及CUDA-Q平台中的容错逻辑计较层。前者为量子计较模拟提供加速器用，后者维持磋议东说念主员对容错量子计较系统进行建模与开荒。

这也体现了英伟达在量子计较领域的互异化定位：公司并不需要仅靠自研量子处理器参与竞争，还不错凭借GPU、互连网罗、模拟软件和开荒平台，成为量子计较磋议及改日硬件策画的勤劳基础设施提供者。

跟着量子系统复杂度擢升，经典计较机模拟量子系统的内存和计较需求会赶紧增长，单纯依靠传统计较资源越来越难以袒护更大限制、更高精度的模拟。GPU加速计较与超算的纠合，有望匡助磋议东说念主员在真实量子硬件建成前完成更多考据责任。

药物研发、材料科学等应用仍待硬件考据

英伟达称，更高保真度的模拟不祥匡助磋议东说念主员在制造硬件之前算计改日量子处理器的推崇，减少对反复硬件试验的依赖，并有望裁减实用量子计较系统的研发周期。

潜在应用包括药物发现、金融建模和材料科学等领域。这些领域触及复杂的分子、物理系统或优化问题，是量子计较遥远受到照应的原因之一。

不外，模拟获得马虎与量子计较果然产生交易价值之间仍有距离。这次后果考据的是特定容错计较时候阶梯在模拟环境中的推崇，并不等同于照旧制造出不祥判辨启动相应限制通用算法的量子计较机。改日仍需纠合实质料子处理器的硬件实验，考试关联门径在不同建设、噪声水温情计较任务中的适用性。

于利希超等计较中心主任Kristel Michielsen暗示，JUPITER让磋议东说念主员不祥探索此前难以触及的问题，与英伟达合作有助于科学家更有依据地判断哪些策画最有可能杀青实用应用。

从产业角度看，这次马虎也标明，量子计较的发展并非经典计较与量子计较之间的简单替代相关。至少在研发阶段，GPU超算不错成为量子硬件的勤劳协调器用：经典计较妥当模拟、考据和优化，量子处理器则在安适老到后承担特定计较任务。

对英伟达而言，这一布局有望将公司的竞争鸿沟从AI教师与推理、高性能计较进一步延迟至量子计较研发基础设施。但其遥远交易价值，仍取决于量子计较产业的老到速率、CUDA-Q与cuQuantum等器用的接管情况，以及这些时候能否抓续改变为实质应用。

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