NVIDIA simule un protocole tolérant aux fautes de 104 qubits sur JUPITER

Ce que NVIDIA a fait tourner, et où

NVIDIA présente cette exécution comme la plus grande simulation complète d'un processeur quantique tolérant aux fautes réalisée à ce jour. L'entreprise indique l'avoir lancée sur 8 192 GPU de JUPITER, au centre de calcul de Jülich.

NVIDIA affirme qu'aucune exécution antérieure n'avait modélisé un processeur quantique avec un tel niveau de détail. Dans une note technique de son équipe CUDA-Q, la société explique que la simulation reproduit les erreurs de phase cohérentes, qui s'accumulent et interfèrent, ainsi que les fuites, lorsqu'un qubit supraconducteur quitte ses deux niveaux de calcul. Certains sites physiques ont reçu un troisième niveau d'énergie, ce qui augmente la complexité du calcul. JUPITER est le premier supercalculateur exascale d'Europe et se trouve au Forschungszentrum Jülich.

Pourquoi les états magiques décident de la facture en qubits

Les machines tolérantes aux fautes doivent produire en continu des états magiques, un agencement précis de qubits consommé pendant le calcul. Les protocoles de distillation classiques consacrent 90 % à 95 % du budget total de qubits physiques d'un ordinateur quantique à la seule fabrication des T-states dont le calcul universel a besoin. La culture d'états magiques remplace cette surcharge par une technique de commutation de code plus petite et localisée. NVIDIA affirme que l'approche de culture qu'il a simulée exige 90 % de qubits physiques en moins que les méthodes précédentes. L'entreprise estime que l'écart compte, car le matériel actuel reste limité en nombre de qubits, si bien que toute technique qui réduit la surcharge aide.

Le protocole simulé part d'un code couleur de distance 3, un petit code correcteur d'erreurs, et utilise des mesures de drapeau pour détecter les fautes nuisibles.

Il fait ensuite croître l'état vers une configuration hybride de code couleur et de code de surface de distance 7, avant d'autres cycles de correction d'erreurs et la lecture. La note technique de CUDA-Q précise que les 104 qubits comptés incluent les qubits de données et les qubits auxiliaires mobilisés dans cette séquence, et non 104 qubits physiques.

De 50 qubits à 104, et ce qui a changé

La simulation précédente de Jülich, sur 50 qubits, tournait dans des conditions idéales, sans bruit, et modélisait un ordinateur quantique universel. Elle dépassait un record de 48 qubits établi en 2019 sur le K computer japonais par des chercheurs de Jülich et leurs homologues japonais. L'exécution sur 104 qubits modélise pour sa part la culture d'états magiques sous le bruit réaliste du matériel. Simuler 50 qubits demandait environ 2 pétaoctets de mémoire, soit à peu près deux millions de gigaoctets. Chaque qubit supplémentaire double la puissance de calcul et la mémoire nécessaires, et un ordinateur portable ordinaire peut encore en traiter une trentaine.

NVIDIA indique que le travail a commencé sur un système NVIDIA GB200 NVL72 au NVIDIA Accelerated Quantum Research Center.

L'équipe y a fait passer les tests de 4 GPU à plusieurs centaines avant de confier les charges de travail à la configuration de 8 192 GPU de JUPITER. Selon le billet de blog de NVIDIA, cette préparation a ramené à quelques jours un travail de simulation qui prenait auparavant des semaines. L'entreprise affirme que cette étape a aidé l'équipe à exploiter efficacement la capacité exascale de JUPITER.

Ce qu'en disent ceux qui l'ont mené

« L'informatique quantique utile exigera des systèmes tolérants aux fautes d'une complexité folle, et comprendre comment ils se comportent à grande échelle est indispensable pour les construire », a déclaré Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, dans l'annonce.

« L'investissement de l'Europe dans JUPITER donne aux chercheurs les moyens d'explorer des questions qui étaient hors de portée auparavant », a déclaré Kristel Michielsen, directrice du centre de calcul de Jülich, dans l'annonce de NVIDIA. Elle ajoute que la collaboration avec NVIDIA aide les scientifiques à décider en meilleure connaissance de cause des conceptions les plus susceptibles de déboucher sur des applications utiles.

Ce qui vient ensuite

NVIDIA affirme que cette exécution fournit aux chercheurs des données pour prévoir les performances des futures conceptions avant leur construction, ce qui réduit la dépendance aux essais matériels par tâtonnement. L'entreprise cite la découverte de médicaments, la modélisation financière et la science des matériaux parmi les domaines d'application visés. La simulation a utilisé le logiciel cuQuantum de NVIDIA et la couche logique tolérante aux fautes de la plateforme CUDA-Q. Aucun calendrier n'a été annoncé pour rendre les outils de simulation accessibles publiquement aux partenaires externes en matériel quantique.