英伟达研究人员近日利用德国于利希超级计算中心的JUPITER超算，动用8192颗GH200 GPU，完成了104量子比特的容错量子计算模拟。这是迄今针对容错量子计算系统规模最大的综合模拟。
量子比特极易受环境噪声干扰，增加数量并不等于系统就能稳定运行。此次模拟的核心价值，在于首次在接近真实硬件的噪声条件下，验证了一种名为“魔态培育”的容错技术路线。
魔态是执行通用量子计算所需的关键资源，传统“魔态蒸馏”方案消耗的物理量子比特可占总量的90%以上。
魔态培育则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。英伟达称，该路线所需物理量子比特比此前方法减少约90%。
JUPITER是欧洲首台百亿亿次级超算，核心搭载约24000颗英伟达GH200超级芯片（集成Grace CPU与Hopper GPU）。研究团队先在GB200 NVL72系统上将方法从4颗GPU扩展至数百颗，再迁移至JUPITER的8192颗GPU，将原本数周的模拟压缩至数天。
需要明确的是，这仍是经典超算上的量子计算模拟，不等于英伟达造出了104量子比特的实体量子计算机。减少90%针对的是魔态制备环节的物理量子比特需求，而非整机成本。
但这一结果让研究人员能在投入昂贵硬件制造之前，提前筛选更有希望的设计。黄仁勋表示，理解复杂容错系统在大规模下的行为，是实现实用量子计算的关键。
