Las acciones de NVIDIA (NVDA) subieron 1,54 % hasta los 217,43 dólares el lunes después de que la compañía informara de un importante hito en simulación de computación cuántica en Europa. Los títulos ganaron 3,30 dólares durante la sesión, aunque las ventas intradía recortaron las ganancias anteriores. El anuncio se centró en una prueba de 104 cúbits orientada a mejorar la computación cuántica tolerante a fallos.

Simulación histórica de 104 cúbits en JUPITER

Los investigadores de NVIDIA ejecutaron la simulación en JUPITER, la primera supercomputadora exaescala de Europa—una clase de máquina capaz de realizar al menos mil trillones de cálculos por segundo—en el Centro de Supercomputación de Jülich en Alemania. El proyecto utilizó procesadores NVIDIA GH200 para modelar operaciones cuánticas complejas bajo ruido de hardware realista. Según NVIDIA, el trabajo representa la simulación integral más grande de un procesador cuántico tolerante a fallos.

Este tipo de simulaciones cubre un vacío práctico: las máquinas cuicas tolerantes a fallos a esta escala aún no se han construido, por lo que las supercomputadoras clásicas ofrecen a los investigadores una forma de probar diseños de procesadores antes de comprometerse con hardware físico.

Los investigadores examinaron el cultivo de estados mágicos, un método que ayuda a los sistemas cuánticos a realizar cálculos fiables. Las computadoras cuánticas son vulnerables a errores porque sus cúbits responden al ruido durante el procesamiento, y la tolerancia a fallos describe la capacidad de una máquina para seguir produciendo resultados precisos a pesar de esos errores. Por ello, los científicos necesitan técnicas que limiten estos errores sin requerir hardware excesivo.

Un esfuerzo de investigación anterior en Jülich modeló 50 cúbits bajo condiciones ideales sin ruido. El nuevo proyecto amplió ese trabajo al examinar 104 cúbits en un entorno más realista, ayudando a los investigadores a evaluar cómo podrían funcionar las máquinas cuánticas propuestas fuera de simulaciones controladas.

El método de cultivo apunta a menores requisitos de hardware

NVIDIA indicó que el enfoque de cultivo podría requerir un 90 % menos de cúbits que los métodos anteriores. Esta reducción es importante porque las computadoras cuánticas útiles necesitan recursos sustanciales para corregir errores de procesamiento. Unos menores requisitos de hardware podrían simplificar los diseños futuros y reducir el costo de escalarlos.

Los estados mágicos respaldan cálculos que los métodos convencionales de corrección de errores no pueden completar por sí solos. Sin embargo, los procesadores cuánticos consumen continuamente estos estados durante operaciones tolerantes a fallos, razón por la cual los investigadores estudian formas más rápidas y eficientes de producirlos.

El equipo probó cómo el ruido afecta el cultivo e identificó formas de evaluar mejoras futuras. Sus hallazgos podrían orientar a los desarrolladores de hardware antes de comprometer recursos en prototipos físicos—la etapa en la que el ahorro proyectado de cúbits enfrentaría por primera vez condiciones más allá de la simulación. Los métodos de prueba también respaldan investigaciones en descubrimiento de fármacos, modelado financiero y materiales avanzados.

NVIDIA amplía su capacidad de simulación con GPU

El equipo desarrolló primero sus métodos utilizando el sistema GB200 NVL72 de NVIDIA en su Centro de Investigación Cuántica Acelerada. Los investigadores ampliaron las pruebas de cuatro GPU a cientos antes de pasar a JUPITER, donde finalmente utilizaron 8.192 GPU para realizar la simulación más grande.

Esa progresión ayudó al equipo a verificar la precisión y comparar el rendimiento general en distintos entornos de computación. También acortó un trabajo que antes requería semanas a un proceso de días, mientras preparaba el software para los recursos de computación mucho mayores de JUPITER.

NVIDIA utilizó su software cuQuantum para mejorar el rendimiento de la simulación en todo el sistema. Mientras tanto, su plataforma CUDA-Q proporcionó herramientas para describir circuitos cuánticos tolerantes a fallos. Juntas, las dos plataformas demostraron cómo las supercomputadoras convencionales con GPU pueden apoyar la investigación cuántica antes de que los ingenieros construyan procesadores físicos más grandes—un papel que permite que los productos actuales de GPU y software de NVIDIA sirvan al desarrollo cuántico mientras dicho hardware permanece en fase de investigación.

Este artículo fue publicado originalmente en Blockonomi.