NVIDIA、ユーリッヒ スーパーコンピューティング センターで誤り耐性量子コンピューティングの記録的なシミュレーションを実行

ニュース概要：

• NVIDIA の研究者は、ユーリッヒ スーパーコンピューティング センターに構築された欧州最大のスーパーコンピューター JUPITER を使用し、誤り耐性量子コンピューティングの記録的なシミュレーションを実施

• 104 量子ビットのシミュレーションは、誤り耐性量子コンピューティング システムの包括的なシミュレーションとして過去最大規模となり、量子プロセッサをこれまでにないほど詳細にモデル化

• シミュレーションにより、従来の手法よりも物理量子ビット数を 90% 削減できる量子コンピューティングの手法を検証し、創薬、金融モデリング、材料科学における実用的なアプリケーションの実現に向けた進展を加速

• JUPITER のシミュレーションは、誤り耐性量子コンピューティングに対するノイズの影響について、量子業界に実践的な知見を提供。研究者はハードウェアの構築前に設計を改良でき、実用的な量子コンピューターの実現までの期間を数年短縮

NVIDIA は本日、欧州初のエクサスケール スーパーコンピューター JUPITER で、記録的な量子コンピューティングのシミュレーションを実行したと発表しました。これにより、研究者は、従来の手法よりも必要な量子ビット数を 90% 削減する、誤り耐性量子コンピューティングの有力な手法である魔法状態栽培(magic state cultivation) を、詳細に探究、検証できるようになります。

ユーリッヒ スーパーコンピューティング センターに設置された、NVIDIA GH200 スーパーチップを搭載するシステムで実行された 104 量子ビットのシミュレーションは、誤り耐性量子プロセッサの包括的なシミュレーションとして過去最大規模です。現実的な量子プロセッサが誤り耐性計算をどのように実行するかを、記録的な規模でモデル化しています。

この高い再現性により、研究者は、将来の設計を実際に構築する前にその性能を予測するために必要なデータとツールを得られます。これにより、ハードウェアでの試行錯誤への依存を減らし、創薬、金融モデリング、材料科学などの分野で実用的な量子アプリケーションを実現するまでの道のりを短縮します。

NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang) は、次のように述べています。「実用的な量子コンピューティングには、極めて複雑な誤り耐性システムが必要であり、それらを構築するには、大規模化した際の挙動を理解することが不可欠です。ユーリッヒでの成果は、量子プロセッサと GPU スーパーコンピューターが連携することで、従来は手の届かなかった研究にどのように取り組めるかを示し、変革をもたらす量子アプリケーションの発見を加速するものです」

ユーリッヒ研究センター内にあるユーリッヒ スーパーコンピューティング センターのディレクターである Kristel Michielsen 氏は、次のように述べています。「欧州の JUPITER への投資により、研究者は以前は手の届かなかった課題を探究できるようになります。NVIDIA と協力することで、この能力を量子コンピューティングにも広げ、実用的なアプリケーションを提供できる可能性が最も高い設計について、科学者がより十分な情報に基づいて判断できるよう支援しています」

実用的な量子コンピューティングに必要なリソースを削減

量子ビットは物理法則の限界に近い条件で動作するため、その制御に必要な相互作用によって、誤りの原因となるノイズは避けられません。こうしたノイズがある中で計算を行う、誤り耐性量子コンピューティングには、魔法状態を使用する必要があります。魔法状態は量子ビットの特定の状態であり、誤り耐性量子計算の過程で継続的に消費されます。

誤り耐性量子コンピューターにとって、魔法状態を繰り返し生成することは極めて重要です。つまり、その生成方法を最適化することで、実用的な量子コンピューターの構築の難しさを大幅に軽減できます。

NVIDIA の研究者は、このプロセスを現実的なノイズの下でシミュレーションすることで、最先端の魔法状態の栽培手法を検証し、今後の改良を開発、テストするために必要なツールを研究者に提供しました。

ユーリッヒで行われた画期的な先行研究では、ノイズのない理想的な条件下で 50 量子ビットをシミュレーションしました。今回の研究は、現実的なハードウェア ノイズの下で魔法状態の栽培をシミュレーションし、研究者が誤りの影響を理解できるよう支援します。

研究開発からエクサスケール シミュレーションへ

魔法状態栽培をシミュレーションすることで、研究者は量子ハードウェアを構築する前に設計を評価し、改善できます。しかし、必要なメモリは量子ビット数に応じて指数関数的に増加する可能性があり、従来のコンピューティング システムでは大規模なシミュレーションに対応できません。

NVIDIA Accelerated Quantum Research Center (NVAQC) の NVIDIA GB200 NVL72 システムは、JUPITER プロジェクトの開発プラットフォームとして機能し、研究者がテストの規模を 4 基から数百基の GPU へと拡張できるようにしました。その後、JUPITER 上で 8,192 基の GPU へと移行しました。

研究者は同センターを活用して、シミュレーション手法の開発とテストを加速し、JUPITER での結果と比較するとともに、計算リソースの追加に伴って精度がどのように変化するかを調べました。この取り組みは、数週間を要していたシミュレーションの作業を数日に短縮するとともに、チームが JUPITER のエクサスケールの計算能力を効果的に活用するための準備に役立ちました。

本プロジェクトは、量子コンピューティング システムの規模が拡大するにつれて、シミュレーションの重要性と複雑さが一層増していくことを示しています。また、NVAQC のようなアクセラレーテッド コンピューティング クラスターを活用することで、研究者が最も負荷の高い計算のために世界最高クラスのスーパーコンピューターを利用する前に、シミュレーション手法を開発、検証できることの有用性も示しています。

シミュレーションには、高度に最適化された性能と規模を実現するために NVIDIA cuQuantum ソフトウェアを使用するとともに、魔法状態を生成する回路を表現するために NVIDIA CUDA-Q™ プラットフォームの誤り耐性論理レイヤーを使用しました。

JUPITER のシミュレーションに関する GitHub ブログをご覧ください。

ジェンスン フアン (Jensen Huang) による GTC Berlin 基調講演をご覧いただき、各セッションもご確認ください。

※本発表資料は米国時間 2026年10 月19 日に発表されたプレスリリースの抄訳です。

NVIDIA について

NVIDIA (NASDAQ: NVDA) は AI とアクセラレーテッド コンピューティングの世界的なリーダーです。