英伟达突破了新的量子计算里程碑，使用量子比特减少了90%，现在它可能提升药物发现、财务建模等更多方面

英伟达研究人员在欧洲首台艾克斯级超级计算机JUPITER上模拟了一个104量子比特的量子计算系统，验证了这一技术需要减少90%的物理量子比特数。

该实验在德国于利希超级计算中心进行，研究人员研究量子计算系统如何可靠运行。

团队研究了魔态培养，这是一种容错量子计算方法，能够减少复杂计算所需的物理资源。

新技术降低了量子计算硬件的需求

量子处理器容易受到环境干扰的影响，这会引入误差，并使得随着系统规模扩大，精确计算变得越来越困难。

研究人员正在开发容错方法来解决这些问题，使量子计算机即使在单个物理组件受到误差影响的情况下，仍能保持计算准确性。

一种方法是产生专门准备的量子资源，称为魔态，这些资源在容错量子计算所需的操作中被消耗。

生产这些资源需要大量的计算能力，因此改进其制备对于降低有用量子系统的硬件需求至关重要。

英伟达的模拟研究了魔态培养，融入了真实的硬件噪声，使研究人员能够探究早期理想条件下模拟无法充分表现的错误。

英伟达首席执行官兼创始人黄仁森表示：“有用的量子计算需要极其复杂且容错的系统——理解它们在大规模的表现是构建它们的关键。”

“我们来自Jülich的研究结果展示了量子处理器和GPU超级计算机如何协同合作，推动原本难以实现的研究——加速发现具有变革性的量子应用。”

Jülich早期的研究在理想条件下模拟了50个量子比特，而最新的实验则采用了真实的硬件噪声。

然而，该实验仍使用经典计算基础设施来模拟量子运算，而非在正常工作的量子处理器上测试该技术。

JUPITER 支持大规模量子模拟

JUPITER位于德国北莱茵-威斯特法伦州，提供了建模复杂量子操作所需的计算能力，这些操作是传统系统难以模拟的。

这台超级计算机使用了Nvidia GH200处理器进行实验，研究人员将方法扩展到8192块GPU。

在加入JUPITER之前，团队曾在公司加速量子研究中心使用英伟达GB200 NVL72系统开发并测试了仿真方法。

研究人员将最初的测试范围从四个图形处理器扩展到数百个，评估性能和准确性，然后将这些方法部署到更大的机器上。

这些准备将此前需要数周的模拟缩短到仅数天，帮助研究人员更高效地利用JUPITER的计算资源。

团队还使用了英伟达的cuCuumum软件和CUDA Q平台来模拟量子电路，并表示魔态培养中的操作。

这些结果有助于研究人员在构建硬件前评估量子处理器设计，从而可能减少开发过程中昂贵的物理实验需求。

然而，英伟达的结果仍属于模拟，进一步的实验工作必须确定该技术是否能在实际量子硬件上实现类似的效益。