NVIDIA simuliert auf JUPITER einen fehlertoleranten Quantenprozessor mit 104 Qubits

Über Quantencomputer wird meist als Maschinen der Zukunft gesprochen. Die Arbeit, die NVIDIA am 19. Oktober 2026 vorgestellt hat, handelt von der Gegenwart: davon, wie man erfährt, was ein fehlertoleranter Quantenprozessor leisten wird, bevor ihn jemand gebaut hat. Forscher von NVIDIA haben dafür JUPITER genutzt, den Supercomputer im Jülich Supercomputing Centre und den größten Europas, und einen solchen Prozessor mit 104 Qubits simuliert. Nach Angaben des Unternehmens hat keine frühere Simulation einen Quantenprozessor so detailliert abgebildet.

Warum das Rauschen das eigentliche Problem ist

Qubits arbeiten an der Grenze dessen, was die Physik erlaubt. Jede Operation, mit der man sie steuert, bringt ein wenig Rauschen hinein, und aus Rauschen werden Fehler. Ein Quantenrechner, der trotz dieser Fehler richtig weiterrechnet, heißt fehlertolerant, und ihn zu bauen ist die zentrale Ingenieursaufgabe des Fachs. Unser Langtext Quantenrechner: was davon echt ist erklärt, warum die Lücke zwischen einem physischen und einem nutzbaren logischen Qubit so groß ist.

Fehlertolerante Maschinen sind auf sogenannte Magic States angewiesen: besondere Anordnungen von Qubits, die während einer Rechnung laufend verbraucht werden und deshalb immer wieder neu hergestellt werden müssen. Jedes Verfahren, das sie günstiger herstellt, senkt die Schwierigkeit der ganzen Maschine. Das Verfahren, das NVIDIA untersucht hat, heißt Magic State Cultivation. Es gilt als einer der führenden Ansätze und braucht nach Angaben von NVIDIA 90 Prozent weniger physische Qubits als frühere Methoden.

Was die Simulation hinzufügt

Frühere Forschung in Jülich hatte 50 Qubits unter idealen Bedingungen simuliert, ganz ohne Rauschen. Der neue Lauf bildet die Magic State Cultivation unter realistischem Hardware-Rauschen ab. Das ist der Unterschied zwischen einem Lehrbuchergebnis und einem Entwurfswerkzeug: Ingenieure sehen, wie sich Fehler auf einen Prozessor auswirken, und können Entwürfe vergleichen, bevor sie gebaut werden, statt sich auf Versuch und Irrtum in der Hardware zu verlassen. NVIDIA zufolge liefern die Ergebnisse der Quantenbranche verwertbare Erkenntnisse über die Wirkung des Rauschens und könnten den Weg zu brauchbaren Quantencomputern um Jahre verkürzen. Als Felder, die davon profitieren, nennt das Unternehmen die Wirkstoffforschung, Finanzmodelle und die Materialwissenschaft.

Die Hardware dahinter

Das Hindernis bei der Simulation von Qubits auf klassischen Rechnern ist der Speicher. Der Bedarf kann mit der Zahl der Qubits exponentiell wachsen, und damit liegen große Simulationen außerhalb der Reichweite herkömmlicher Systeme. Das Team arbeitete deshalb in Stufen. Ein NVIDIA GB200 NVL72 System im NVIDIA Accelerated Quantum Research Center, kurz NVAQC, diente als Entwicklungsplattform. Dort skalierten die Forscher ihre Tests von vier GPUs auf mehrere hundert, bevor sie auf 8.192 GPUs von JUPITER umzogen, der mit NVIDIA GH200 Superchips arbeitet. Die Vorbereitung verkürzte einen Simulationsaufwand von mehreren Wochen auf Tage.

Auf der Softwareseite nutzte der Lauf NVIDIA cuQuantum für Leistung und Skalierung sowie die fehlertolerante logische Ebene der Plattform NVIDIA CUDA-Q, um die Magic-State-Schaltung zu beschreiben.

Zwei Stimmen aus dem Projekt

Jensen Huang, Gründer und Vorstandschef von NVIDIA, sagte, nützliches Quantenrechnen werde „fantastisch komplexe, fehlertolerante Systeme“ erfordern, und ihr Verhalten im großen Maßstab zu verstehen sei die Voraussetzung, um sie zu bauen. Kristel Michielsen, Direktorin des Jülich Supercomputing Centre, verwies auf die europäische Investition in JUPITER, die es Forschern erlaube, Fragen zu untersuchen, die bisher außer Reichweite lagen.

Was das für unsere Leser bedeutet

Die Meldung erinnert daran, dass der Fortschritt beim Quantenrechnen derzeit über klassische Supercomputer läuft. GPUs werden hier nicht von Qubits abgelöst, sie sind der Prüfstand, auf dem die Qubits des nächsten Jahrzehnts entworfen werden. Die NVIDIA-Aktie auf unserer Märkteseite wird vor allem über die KI bewertet, und Simulationsarbeit dieser Art ist eine zweite Verwendung für dieselben Chips. Ob die Magic State Cultivation ihr Versprechen auf echter Hardware hält, bleibt offen. Die Simulation grenzt die Frage ein, beantworten kann sie sie nicht.