NVIDIA研究人員運用於利希超級運算中心建置的歐洲最大超級電腦JUPITER，創下容錯量子運算模擬的新紀錄。此次模擬涵蓋104個量子位元，是迄今規模最大且全面的容錯量子運算系統模擬，此前尚無其他模擬能如此詳盡地對量子處理器進行建模。此次模擬驗證一項量子運算方法，所需的實體量子位元數量較先前方法減少90%，加速推動量子運算在藥物探索、金融建模及材料科學等領域的實際應用。JUPITER模擬為量子運算產業提供可付諸實行的研究洞察，協助瞭解雜訊對容錯量子運算的影響，讓研究人員得以在建置硬體前改進設計，將實現可行量子電腦的時程縮短數年。
突破性的104量子位元模擬
NVIDIA於2026年10月19日宣布，歐洲首台百億億次級超級電腦JUPITER創下量子運算模擬的新紀錄，讓研究人員得以全面探索並驗證魔術態培育技術。這項技術是實現容錯量子運算的主要方法之一，所需的量子位元數量較先前方法減少90%。此次104量子位元模擬運用於利希超級運算中心搭載NVIDIA GH200 GPU超級晶片的系統執行，是迄今規模最大、最全面的容錯量子處理器模擬，以創紀錄的規模模擬真實量子處理器如何執行容錯量子運算。
降低實用量子運算所需的資源
由於量子位元在物理極限下運作，控制量子位元所需的交互作用會產生無法避免且會導致錯誤的雜訊。在這類雜訊環境下進行運算，即所謂的容錯量子運算，需要使用魔術態。魔術態是量子位元的一種特定組態，並會在容錯量子運算過程中持續被消耗。容錯量子電腦高度仰賴持續產生魔術態，因此，任何針對魔術態生成方式的最佳化措施，都能大幅降低建置實用量子電腦的難度。NVIDIA研究人員透過在真實雜訊條件下模擬此過程，驗證一項先進的魔術態培育方法，並為研究人員提供開發及測試未來改良技術所需的工具。
從研究開發邁向百億億次級模擬
模擬魔術態培育過程，有助於研究人員在建構量子硬體之前，評估並改進設計。然而，模擬所需的記憶體容量可能隨著量子位元數量呈指數成長，使傳統運算系統難以執行大規模模擬。一套位於NVIDIA加速量子研究中心的NVIDIA GB200 NVL72系統是JUPITER專案的開發平台，讓研究人員能先將測試規模從4顆GPU擴展至數百顆GPU，再進一步於JUPITER上使用8,192顆GPU執行模擬。此專案顯示，隨著量子運算系統規模持續擴大，模擬的重要性與複雜度也將日益提升。
玩家總結
NVIDIA與德國於利希超級運算中心合作，利用歐洲首台百億億次級超級電腦JUPITER成功完成104個量子位元的容錯量子運算模擬。這項創紀錄的模擬驗證了魔術態培育技術，使所需實體量子位元減少90%，大幅降低雜訊帶來的影響。此成果不僅加速了量子電腦在藥物探索、金融建模及材料科學等領域的實際應用時程，也展現了GPU超級電腦在推動次世代量子運算發展中的關鍵核心價值。
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