近期，英伟达宣布与德国于利希超级计算中心合作，在欧洲首台百亿亿次级超级计算机JUPITER上完成了一项创纪录的容错量子计算模拟。研究人员利用8192块英伟达GH200 GPU，成功对104个物理量子比特的容错量子计算系统进行了全面建模，并验证了一种名为“魔态培育”的技术方案，可将构建实用型容错量子计算机所需的物理量子比特数量减少约90%。
此前，于利希方面曾在理想无噪声条件下完成50量子比特的模拟。而本次研究在真实硬件噪声环境下，将规模推至104量子比特，首次对真实量子处理器在创纪录规模下执行容错计算的过程进行了建模。英伟达称，这是迄今针对容错量子计算系统规模最大、最全面的模拟。
模拟工作先在英伟达加速量子研究中心的一套GB200 NVL72系统上完成开发与测试，从4块GPU逐步扩展至数百块，最终迁移至JUPITER的8192块GPU上运行。这一开发流程将原本需要数周的模拟工作压缩至数天。
业界指出，这项模拟的技术焦点，是容错量子计算中一个关键的资源环节。量子比特在物理极限附近运行时，控制操作会引入不可避免的噪声，容错计算需要借助“魔态”这一特殊量子态来持续纠错。传统方案通常采用“魔态蒸馏”，通过一系列量子操作层层筛选来制备高质量魔态，但这一过程可能消耗大量物理量子比特，有分析指出其占用比例可达90%以上。
英伟达此次验证的“魔态培育”则走了一条不同的路径：先在较小的纠错码中制备并检查量子态，再逐步扩大编码规模，从而大幅压缩资源开销。模拟结果显示，该路线所需的物理量子比特数量比传统蒸馏方法减少约90%。对于长期受制于量子比特预算的实用化量子计算而言，这一降幅意味着可用于实际计算的有效资源将显著增加。
英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在声明中表示：“实用的量子计算需要极其复杂、容错性极强的系统，而了解这些系统在大规模运行下的表现，对于构建它们至关重要。”于利希超级计算中心主任Kristel Michielsen也指出，与英伟达的合作帮助科学家更有依据地判断哪些设计最有可能实现实用应用。
这种高保真模拟的价值在于，它让研究团队能够在大规模量子硬件建成之前，就对不同设计方案在噪声环境下的性能进行预测，减少对物理试错的依赖。英伟达认为，此类能力有望加速容错量子计算在药物研发、金融建模和材料科学等领域的实用化进程。JUPITER作为欧洲目前规模最大的超算系统，此次为量子-经典混合计算工作流提供了一个可参照的工程样本。
