NVIDIA simuló en la supercomputadora europea JUPITER un protocolo cuántico tolerante a fallas de 104 qubits físicos

NVIDIA informó el lunes 19 de octubre que simuló en JUPITER, la supercomputadora del Centro de Supercomputación de Jülich, en Alemania, un protocolo de computación cuántica tolerante a fallas que abarca 104 qubits físicos, con hasta 8.192 GPU GH200 de la propia compañía^[1][2]. La empresa lo presentó como la simulación integral más grande hasta la fecha de un procesador cuántico tolerante a fallas; es una caracterización de NVIDIA, que el comunicado no compara con trabajos de otros grupos^[1]. Lo simulado fue el “cultivo de estados mágicos”, una técnica para preparar uno de los ingredientes que una computadora cuántica necesita para hacer cálculos útiles sin que los errores los arruinen^[1][2].

La simulación en cifras

Qubits del protocolo

104 físicos (datos y auxiliares)

Código

Color, distancia 3 → híbrido color/superficie, distancia 7

GPU en la corrida mayor

8.192 NVIDIA GH200

Mayor registro a la vez

45 bits codificados; 35,2 billones de amplitudes; 512 TiB

Ahorro que afirma NVIDIA

90% menos qubits físicos (el paper original: un orden de magnitud menos de qubit-rondas)

Fecha del anuncio

19 de octubre de 2026

Qubits físicos y qubits lógicos

Los qubits físicos son los componentes reales del hardware, propensos a errores; agrupados en un código de corrección, muchos de ellos forman un qubit lógico, más confiable. Los 104 de esta simulación son físicos: según el blog técnico de los investigadores de NVIDIA, incluyen los qubits de datos y los auxiliares de medición que intervienen a lo largo del protocolo, que arranca con un código de color de distancia 3 y crece hasta una configuración híbrida de código de color y de superficie de distancia 7^[2]. El protocolo prepara un estado lógico; no es un procesador completo que ejecute programas^[2].

Los “estados mágicos” se consumen continuamente durante un cálculo tolerante a fallas, y prepararlos es uno de los procesos más costosos del método, según NVIDIA^[1]. El cultivo fue propuesto en septiembre de 2024 por Craig Gidney, Noah Shutty y Cody Jones, que estimaron que usa un orden de magnitud menos de “qubit-rondas” (qubits por rondas de corrección) que los métodos previos y que podría volver innecesaria la llamada destilación de estados mágicos^[3]. NVIDIA lo resume como un enfoque que requiere 90% menos qubits físicos^[1]. En 2025, un equipo de Google con Gidney entre los autores reportó una demostración experimental en un procesador superconductor, con una fidelidad de 0,9999 y conservando 8% de los intentos^[6].

Ruido realista y 512 TiB de memoria

La novedad, según la compañía, es haber simulado el cultivo con ruido de hardware realista y sin quitar las operaciones que lo vuelven difícil de calcular^[1][2]. El modelo incluye errores de fase coherentes y “fugas”, en las que un qubit superconductor abandona sus dos niveles de cálculo, por lo que algunos sitios se representan con un tercer nivel de energía^[2]. La simulación siguió el vector de estado completo, pero el programa reordena las operaciones y libera memoria a medida que se miden y descartan qubits: en la corrida de 8.192 GPU, el registro más grande guardado a la vez fue de 45 bits codificados, unos 35,2 billones de amplitudes complejas, que en doble precisión ocupan 512 TiB, 64 GiB por GPU^[2]. El blog no publica tasas de error lógico ni tiempos de cómputo; el comunicado afirma que el trabajo redujo un esfuerzo de semanas a días, sin detallar cifras^[1][2].

Las pruebas escalaron de cuatro GPU a cientos en un sistema GB200 NVL72 de NVIDIA antes de pasar a JUPITER^[1][2]; el blog técnico lo firman cuatro investigadores de NVIDIA, que mencionan la colaboración de científicos de Jülich^[2].

JUPITER, la primera supercomputadora de exaescala de Europa, tiene en su módulo Booster unos 24.000 superchips GH200 y alcanza cerca de 1 exaflop por segundo en doble precisión; su financiamiento suma 500 millones de euros, la mitad aportada por la empresa común europea EuroHPC^[5]. En noviembre de 2025, el mismo centro había simulado en ella por completo una computadora cuántica universal de 50 qubits, con cerca de 2 petabytes de memoria y más de 16.000 superchips^[4]. La simulación de NVIDIA involucra más qubits pero menos memoria a la vez, porque no guarda el estado de los 104 al mismo tiempo^[2][4].

“La computación cuántica útil requerirá sistemas tolerantes a fallas fantásticamente complejos, y entender cómo se comportan a escala es esencial para construirlos”, dijo Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de NVIDIA^[1].

Kristel Michielsen, directora del Centro de Supercomputación de Jülich, dijo que, con NVIDIA, la capacidad de JUPITER llega a la computación cuántica para “ayudar a los científicos a tomar decisiones mejor informadas sobre los diseños con más probabilidades de dar aplicaciones útiles”^[1].