研究人員運用歐洲首台 Exascale（百億億次級）超級電腦 JUPITER，瞭解量子運算中最複雜且關鍵的運算過程
- 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。
此次 104 量子位元模擬運用於利希超級運算中心（Jülich Supercomputing Centre）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。
如此高的模擬保真度，為研究人員提供所需的資料與工具，協助他們在實際建置前預測未來設計的效能表現，減少對硬體反覆試驗的依賴，並加速量子運算朝藥物探索、金融建模及材料科學等領域的實際應用邁進。
NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳表示：「實用的量子運算需要極為複雜且容錯的系統，而瞭解這些系統在規模擴大時的運作方式至關重要。我們在於利希取得的成果，展現量子處理器與 GPU 超級電腦如何協同運作，觸及過去難以企及的研究，並加速探索具有變革性的量子運算應用。」
德國於利希研究中心（Forschungszentrum Jülich）的於利希超級運算中心總監 Kristel Michielsen 表示：「歐洲對 JUPITER 的投資，讓研究人員得以探索過去難以觸及的研究課題。透過與 NVIDIA 合作，我們正將這項能力應用於量子運算領域，協助科學家在評估哪些設計最有可能實現具實用價值的應用時，做出更有依據的決策。」
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。
先前，於利希的突破性研究已在理想且無雜訊的條件下，完成 50 個量子位元的模擬。此次研究則進一步在真實硬體雜訊條件下模擬魔術態培育過程，協助研究人員瞭解錯誤所造成的影響。
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（NVIDIA Accelerated Quantum Research Center，NVAQC）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。
研究人員運用該中心加速開發與測試模擬方法、將測試結果與 JUPITER 的模擬結果進行比較，並探索隨著運算資源增加，模擬精確度如何提升。這項工作協助團隊將原本需要數週的模擬工作縮短至數天，同時為有效運用 JUPITER 的百億億次級運算能力做好準備。
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。同時也凸顯 NVIDIA 加速量子研究中心等加速運算叢集的價值，讓研究人員能在運用世界級超級電腦執行最具挑戰性的運算工作前，先行開發並驗證模擬方法。
此次模擬採用 NVIDIA cuQuantum 軟體，以實現高度最佳化的效能與規模擴展能力，並透過 NVIDIA CUDA-Q™ 平台的容錯邏輯層（Fault-Tolerant Logical Layer）來描述魔術態量子電路。
歡迎閱讀 GitHub 部落格，進一步瞭解 JUPITER 模擬專案。
歡迎觀看黃仁勳在 GTC Berlin 的主題演講，並探索更多議程。
