NVIDIA simuló en JUPITER un procesador cuántico de 104 cúbits con ruido realista para validar el cultivo de estados mágicos con 90% menos cúbits.
NVIDIA realizó en el supercomputador JUPITER una simulación de un procesador cuántico de 104 cúbits que reproduce el ruido y los errores presentes en el hardware real. El experimento, realizado en el Centro de Supercomputación de Jülich, permitió estudiar el comportamiento de un sistema de computación cuántica tolerante a fallos a una escala que, según la compañía, no se había alcanzado con este nivel de detalle.
La simulación se realizó mediante GPU, sin utilizar un procesador cuántico físico de 104 cúbits, y permitió analizar cómo respondería una arquitectura antes de construirla. Para ello, los investigadores emplearon JUPITER, el primer supercomputador a exaescala de Europa, equipado con superchips NVIDIA GH200.
Los cúbits son extremadamente sensibles a las perturbaciones que aparecen durante su manipulación, por lo que las operaciones necesarias para realizar cálculos pueden introducir errores. La computación cuántica tolerante a fallos busca mantener la fiabilidad de esos cálculos pese al ruido, aunque para conseguirlo necesita recursos adicionales y procedimientos especializados.
Uno de esos recursos son los estados mágicos (magic states), configuraciones especiales de cúbits que se producen repetidamente y se consumen durante determinadas operaciones cuánticas tolerantes a fallos. Su generación representa una parte importante de los recursos necesarios para construir estos sistemas, especialmente cuando aumenta la cantidad de cúbits involucrados.
NVIDIA utilizó una técnica denominada magic-state cultivation, o cultivo de estados mágicos, que busca reducir la cantidad de cúbits físicos necesarios para producir esos estados. Según la compañía, el método requiere un 90% menos de cúbits físicos que los procedimientos anteriores, una reducción que fue estudiada mediante la simulación realizada en JUPITER.
La diferencia también está en las condiciones utilizadas para comprobar su funcionamiento, porque investigaciones anteriores desarrolladas en Jülich habían conseguido simular 50 cúbits bajo condiciones ideales, sin ruido. El nuevo trabajo consideró 104 cúbits e incorporó errores realistas, permitiendo observar cómo afectan las perturbaciones al proceso de generación de estados mágicos.
La ejecución a gran escala requirió 8.192 GPU de JUPITER, además del software NVIDIA cuQuantum y la capa lógica tolerante a fallos de CUDA-Q, utilizada para representar el circuito de estados mágicos. El principal obstáculo de estas simulaciones es que la memoria requerida puede crecer exponencialmente con el número de cúbits, lo que deja los casos de gran escala fuera del alcance de los sistemas de cómputo convencionales.
Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, detalló el resultado con la escala que tendrán que alcanzar los sistemas tolerantes a fallos para ser útiles.
“La computación cuántica útil requerirá sistemas tolerantes a fallos extraordinariamente complejos, y entender cómo se comportan a escala es esencial para construirlos. Nuestros resultados en Jülich muestran cómo los procesadores cuánticos y los supercomputadores con GPU pueden trabajar juntos para abordar investigaciones que de otro modo estarían fuera de alcance, acelerando el descubrimiento de aplicaciones cuánticas transformadoras”.
Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA
Antes de utilizar JUPITER, los investigadores desarrollaron y probaron sus métodos en un sistema NVIDIA GB200 NVL72 del NVIDIA Accelerated Quantum Research Center. Las pruebas comenzaron con cuatro GPU y posteriormente pasaron a cientos de unidades, un proceso que permitió contrastar resultados y reducir de semanas a días el trabajo de simulación durante la preparación del proyecto.
Kristel Michielsen, directora del Centro de Supercomputación de Jülich en el Forschungszentrum Jülich, explicó que disponer de una infraestructura de esta capacidad permite estudiar diseños cuánticos que antes resultaban demasiado complejos de analizar. La investigadora destacó la utilidad de estas simulaciones para seleccionar arquitecturas con mejores perspectivas antes de pasar a su construcción física.
“La inversión de Europa en JUPITER permite a los investigadores estudiar cuestiones que anteriormente estaban fuera de su alcance. Al trabajar con NVIDIA, estamos llevando esa capacidad a la computación cuántica y ayudando a los científicos a tomar decisiones mejor fundamentadas sobre los diseños con mayores posibilidades de ofrecer aplicaciones útiles”.
Kristel Michielsen, directora del Centro de Supercomputación de Jülich en el Forschungszentrum Jülich
Según NVIDIA, a medida que crezcan los sistemas cuánticos, las simulaciones cobrarán mayor importancia y también aumentarán su complejidad. Clústeres como el del NVAQC permiten desarrollar y validar los métodos antes de realizar los cálculos más exigentes en supercomputadores de primer nivel.
En una simulación clásica, cada cúbit adicional duplica la cantidad de estados que deben mantenerse en memoria. Esto explica por qué representar 104 cúbits con ruido realista exigió utilizar 8192 GPU de un supercomputador a exaescala.
Esta exigencia crece tan rápido que unos pocos cúbits más dejarían la simulación fuera del alcance de cualquier computador existente. El problema es que las aplicaciones útiles en química o materiales requieren bastante más de un centenar de cúbits lógicos.
Un procesador cuántico contiene físicamente su estado, por lo que agregar cúbits no exige aumentar la memoria clásica de esa misma manera. Las GPU permiten probar y ajustar el diseño mientras todavía puede simularse, antes de fabricar el hardware cuántico.
