2026 年柏林 GTC 大会上，NVIDIA 与德国于利希研究中心（Forschungszentrum Jülich）旗下于利希超级计算中心（JSC）宣布，在欧洲首台百亿亿次级超级计算机 JUPITER 上，成功执行了一项涉及 104 量子比特的容错量子计算模拟。
根据 NVIDIA 发布的技术报告《利用 GPU 加速仿真推进容错量子计算》，此次模拟研究了真实硬件噪声环境下的“魔态制备”（Magic State Cultivation），并验证了一种容错协议, 与传统级联魔态蒸馏工厂相比，该协议有望将物理量子比特开销降低多达 90%。
模拟真实量子硬件噪声
魔态制备是容错量子计算的重要环节。由于 Clifford 操作无法单独实现通用量子计算，系统需要借助魔态等辅助资源实现非 Clifford 操作，例如 T 门。
传统魔态蒸馏工厂通常需要多级操作来提高魔态质量，带来较高的物理量子比特开销。魔态培育则探索通过特定纠错结构和量子操作，以更高效的方式获得高质量魔态。
此次模拟的技术难点在于，非 Clifford 操作及非马尔可夫噪声无法通过传统稳定子表方法进行有效简化，必须追踪更复杂的量子态演化。
为模拟超导量子比特从计算子空间 |0⟩、|1⟩ 泄露至第三能级 |2⟩ 的现象，研究团队采用三能级量子比特（Qutrit）编码。例如，5 个三能级量子比特对应 243 个基态，可通过 8 个二进制位进行编码。
8192 个 GPU 支撑大规模模拟
根据 NVIDIA 技术报告，此次相关模拟涉及约 45 位编码态矢量，对应约 35.2 万亿个复振幅。JUPITER 超级计算机共调用 8192 个 GPU，总计使用约 512 TiB GPU 内存。
在正式运行前，相关开发、验证及代码扩展工作在 NVIDIA 加速量子研究中心（NVAQC）基于 GB200 NVL72 架构完成。据 NVIDIA 介绍，这一流程将模拟开发周期从数周缩短至数天，随后再部署至 JUPITER 执行大规模计算。
Anne's Insight
此次进展的意义，不仅在于模拟规模，更在于利用经典超级计算机验证容错量子计算协议。
Google Quantum AI 此前通过 Willow 量子处理器开展魔态培育实验，展示了相关机制在量子硬件上的潜力。NVIDIA 与于利希的研究则从经典超级计算角度，进一步探索复杂噪声条件下的量子系统模拟。
两者研究路径不同，但具有互补性：量子硬件实验验证实际纠错表现，经典超级计算模拟则支持更广泛的参数探索和机制分析。
值得注意的是，模拟结果并不等同于真实量子硬件实现。未来仍需通过实际量子处理器验证协议的可靠性、资源节省幅度及工程可扩展性。
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