Le 19 octobre 2026, NVIDIA a annoncé une simulation de calcul quantique tolérant aux fautes portant sur 104 qubits, exécutée avec 8 192 GPU GH200 sur le superordinateur JUPITER, en Allemagne. Ces 104 qubits désignent un système simulé par des GPU classiques, pas un processeur quantique physique. Le calcul portait sur la cultivation d’états magiques, une méthode de préparation d’états utiles à l’informatique quantique tolérante aux fautes, en tenant compte de bruit matériel réaliste.
Ce que NVIDIA a simulé sur JUPITER
Le Jülich Supercomputing Centre héberge JUPITER, qu’NVIDIA présente comme le premier superordinateur exascale d’Europe. Pour la simulation, l’entreprise indique avoir utilisé cuQuantum et la couche logique tolérante aux fautes de CUDA-Q.
La cultivation d’états magiques prépare des états quantiques particuliers nécessaires à certains calculs tolérants aux fautes. Selon des comptes rendus techniques, le modèle prenait notamment en compte des erreurs cohérentes de phase et des fuites. Une fuite survient lorsqu’un qubit supraconducteur quitte ses deux niveaux de calcul habituels pour passer à un troisième niveau d’énergie.
L’empreinte informatique rapportée
Quantum Computing Report décrit une représentation de l’état encodée sur 45 bits, correspondant à environ 35 200 milliards d’amplitudes complexes. Dans la configuration de 8 192 GPU, le calcul mobilisait 512 Tio de mémoire GPU distribuée, selon cette publication spécialisée.
Ces mesures décrivent la représentation et les ressources informatiques rapportées pour la simulation. Elles donnent une idée de la charge de calcul derrière le chiffre de 104 qubits, qui, à lui seul, ne décrit ni la mémoire nécessaire ni le bruit modélisé.
Comment situer les 104 qubits
NVIDIA qualifie son résultat de plus grande simulation complète d’un processeur quantique tolérant aux fautes à ce jour. L’entreprise le compare à une simulation antérieure de 50 qubits réalisée à Jülich dans des conditions idéales, sans bruit. Le calcul annoncé à 104 qubits modélisait, lui, un bruit matériel réaliste.
Unite.AI rapporte aussi des contrôles sur de petits circuits empaquetés : des calculs par vecteur d’état et par réseau tensoriel ont donné des probabilités de mesure concordant à environ 10⁻¹³ lorsque le seuil de troncature du calcul en réseau tensoriel était resserré. Ces contrôles portaient sur de petits circuits, tandis que le résultat annoncé concerne la simulation à grande échelle sur JUPITER.
