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NVIDIAがJUPITERのGPU8192基で104量子ビットの耐故障性量子計算をシミュレーション
量子計算の耐故障性プロトコルをJUPITERの8,192基のGPUでシミュレーション
NVIDIAは2026年10月19日、ドイツのJülich Supercomputing Centreに設置されたスーパーコンピューターJUPITERを使用し、104量子ビットの耐故障性量子計算プロトコルをシミュレーションしたと発表した。8,192基のNVIDIA GH200 GPUを使用した計算では、量子誤り訂正に関連する処理と現実的なノイズの影響をモデル化した。[1]
シミュレーションでは、耐故障性量子計算に用いるマジック状態の生成と処理を対象とし、符号距離3のカラー符号から符号距離7のハイブリッド符号へ拡張する過程を再現した。NVIDIAによると、検証対象となった手法は従来の方法と比較して必要な物理量子ビットを90%削減できるものであり、104量子ビットにはデータ量子ビットと補助量子ビットが含まれる。
計算モデルには、位相誤差の蓄積による影響や量子ビットが通常の計算準位から外れるリーケージを組み込み、NVIDIA cuQuantumとCUDA-Qを使用して処理を実行した。開発段階ではNVIDIA GB200 NVL72システムを利用し、GPU 4基から数百基への検証を経てJUPITERに移行した結果、NVIDIAは従来数週間を要したシミュレーションを数日で完了できるようになったと説明している。
104量子ビットの計算構成と検証手法の概要
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 発表日 | 2026年10月19日 |
| 実施主体 | NVIDIA、Jülich Supercomputing Centreとの協力 |
| 計算環境 | JUPITER、NVIDIA GH200 GPU 8,192基 |
| シミュレーション対象 | 104量子ビットの耐故障性量子計算プロトコル |
| 誤り訂正方式 | 符号距離3のカラー符号から符号距離7のカラー符号と表面符号を組み合わせた構成へ拡張 |
| ノイズモデル | コヒーレントな位相誤差、リーケージ、選択した物理サイトの3準位モデル |
| 使用ソフトウェア | NVIDIA cuQuantum、CUDA-Q、cuStateVec、cuBLASMp、cuSOLVERMp |
| 分散メモリー使用量 | 倍精度の状態データで512 TiB、GPU 1基あたり64 GiB |
| 計算時間 | NVIDIAによると、従来の数週間から数日へ短縮 |
| 過去の関連実績 | 2025年11月11日に発表されたJUPITER上での50量子ビットのシミュレーション |
Fuel Connect編集部の整理
今回の発表は、量子コンピューターの実機による104量子ビットの計算結果ではなく、GPUを用いた大規模シミュレーションによって耐故障性プロトコルの動作を検証した事例として位置づけられる。2025年に発表された50量子ビットのシミュレーションが理想的なノイズのない条件を対象としていたのに対し、今回の104量子ビットの計算では位相誤差やリーケージを含むモデルを扱っている。
量子コンピューティングの研究開発担当者や計算基盤の設計・運用担当者にとって、GPUの使用規模、分散メモリーの構成、誤り訂正方式、ノイズモデルの設定は、今回のシミュレーションの技術的な範囲を把握するための情報となる。創薬、金融モデリング、材料科学への応用についてはNVIDIAが将来の対象領域として挙げている段階であり、今回発表された実績は耐故障性量子計算の設計に関するシミュレーションと検証である。
References
- ^ Unite.AI. 「NVIDIAがJUPITERで104量子ビットの耐故障性プロトコルをシミュレーション」. https://www.unite.ai/ja/nvidia-simulates-record-104-qubit-fault-tolerant-protocol-on-jupiter/.
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