Op 19 oktober 2026 kondigde NVIDIA een klassieke GPU-simulatie aan van een fouttolerante quantumcomputer met 104 qubits. De berekening draaide op supercomputer JUPITER met 8.192 GH200-GPU’s en modelleerde magic-state cultivation, een methode om toestanden voor fouttolerante quantumcomputatie voor te bereiden. Er draaide dus geen fysieke quantumprocessor met 104 qubits.
Wat de simulatie modelleerde
NVIDIA beschreef de simulatie als een model van magic-state cultivation onder realistische hardwareruis. Bij fouttolerante quantumcomputatie helpen zulke voorbereide toestanden om berekeningen betrouwbaar uit te voeren ondanks fouten in qubits.
Technische berichtgeving van Quantum Computing Report noemt twee gemodelleerde ruismechanismen: coherente fasefouten en lekkage. Bij lekkage verlaat een qubit de twee gebruikelijke rekenniveaus en raakt die in een derde energieniveau.
NVIDIA zegt dat de berekening gebruikmaakte van cuQuantum voor de simulatie en van de fouttolerante logische laag van CUDA-Q om het circuit te beschrijven.
De gerapporteerde rekenomvang
Quantum Computing Report beschrijft voor de configuratie met 8.192 GPU’s een gecodeerde toestand van 45 bits, die ongeveer 35,2 biljoen complexe amplitudes vertegenwoordigde. De verdeling over de GPU’s gebruikte volgens de technische berichtgeving 512 TiB geheugen. Complexe amplitudes zijn wiskundige waarden waarmee de mogelijke toestanden van het gesimuleerde systeem worden beschreven.
Die cijfers gaan over de omvang van de klassieke berekening. De 104 qubits verwijzen naar het gesimuleerde quantumwerk, niet naar qubits in een fysiek apparaat.
Een eerdere simulatie en de recordclaim
NVIDIA omschreef de JUPITER-run als de grootste uitgebreide simulatie tot dan toe van een fouttolerante quantumprocessor. Het bedrijf zette die af tegen een eerdere simulatie van 50 qubits bij Jülich, die onder ideale, ruisvrije omstandigheden was uitgevoerd. De JUPITER-simulatie modelleerde juist realistische hardwareruis.
Unite.AI meldde dat kleine, compact samengestelde circuits waren gecontroleerd met twee rekenmethoden: state-vector- en tensor-netwerkberekeningen. Bij een aangescherpte afkapdrempel kwamen de berekende meetkansen volgens die berichtgeving tot ongeveer 10⁻¹³ met elkaar overeen.
