NVIDIA ha ejecutado una simulación de 104 cúbits de un procesador cuántico tolerante a fallos en JUPITER , la primera supercomputadora de exaescala de Europa, ubicada en el Centro de Supercomputación de Jülich, utilizando 8,192 GPU GH200. Anunciada antes de la GTC de Berlín, la simulación modela el cultivo de estados mágicos, un método para producir los estados no Clifford que una computadora tolerante a fallos consume durante las operaciones lógicas, bajo un ruido de hardware realista. NVIDIA la denomina la mayor simulación integral de un procesador cuántico tolerante a fallos hasta la fecha y afirma que el cultivo requiere un 90 % menos de cúbits que los métodos anteriores, una comparación que la compañía no detalla.
Modelado tolerante a fallos de 104 cúbits bajo ruido realista
En trabajos anteriores de Jülich se simularon 50 cúbits en condiciones ideales y sin ruido, mientras que en esta ejecución se mantiene el ruido. Los 104 cúbits físicos abarcan los cúbits de datos y auxiliares a lo largo de todo el protocolo, que comienza con un estado mágico en un código de color de distancia 3, añade mediciones de indicadores para detectar fallos perjudiciales, lo expande a un código híbrido de color y superficie de distancia 7 y finaliza con rondas adicionales de corrección de errores y lectura. El modelo de ruido va más allá de los cambios aleatorios de bits y fase, incluyendo errores de fase coherentes que pueden acumularse e interferir, y algunos sitios seleccionados poseen un tercer nivel de energía para que la simulación capture las fugas de los estados computacionales.
El estado es un vector de estado completo, sin atajos de Clifford para las operaciones que no son de Clifford y que preparan el estado mágico. El registro codificado tiene 45 bits, aproximadamente 35.2 billones de amplitudes complejas, que ocupan 512 TiB de memoria GPU distribuida en doble precisión, o 64 GiB en cada una de las 8,192 GPU, con espacio restante para la comunicación y el análisis.
El simulador de NVIDIA reordena las operaciones conservando las dependencias y las estadísticas de medición, reutiliza el almacenamiento a medida que se miden y liberan los cúbits, y empaqueta los sitios de tres niveles en almacenamiento binario, de modo que cinco de ellos (243 estados base) caben en ocho bits. En casos pequeños, los cálculos independientes de redes tensoriales coincidieron con los resultados del vector de estado con una precisión de aproximadamente una parte en 10 billones.
Desarrollo en GB200 NVL72 y la pila cuQuantum
Un sistema GB200 NVL72 en el Centro de Investigación Cuántica Acelerada de NVIDIA sirvió como plataforma de desarrollo. Los investigadores ampliaron las pruebas de cuatro GPU a cientos allí, compararon los resultados con JUPITER y estudiaron cómo cambiaba la precisión con más computación antes de comprometer la asignación completa de 8,192 GPU, lo que según NVIDIA redujo un esfuerzo de simulación de una semana a días. La ejecución utiliza la biblioteca cuStateVec de cuQuantum para la evolución del vector de estado, con cuBLASMp y cuSOLVERMp factorizando particiones seleccionadas del estado almacenado para que los métodos aproximados puedan verificarse con la referencia completa. El circuito de cultivo se expresa a través de la capa lógica tolerante a fallos de CUDA-Q.
Kristel Michielsen, directora del Centro de Supercomputación de Jülich en el Centro de Investigación de Jülich, declaró: «La inversión europea en JUPITER permite a los investigadores abordar cuestiones que antes eran inaccesibles». El objetivo declarado de NVIDIA para este proyecto es relacionar la propagación de errores observada con la calidad y el coste de las operaciones lógicas, de modo que los equipos de hardware puedan evaluar los diseños antes de su fabricación. Hasta el momento, no se han publicado datos sobre las tasas de error lógico, la fidelidad ni el tiempo de ejecución de la prueba.
Amazon