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量子コンピュータ関連銘柄 更新: 10/12 15:15(日本時間)
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ハードウェア

ユーリッヒ・スーパーコンピューティング・センターがJUPITERエクサスケール・ハードウェアを活用して50量子ビット量子シミュレーション・ベンチマークを達成

要約

ドイツのユーリッヒ研究センターが、エクサスケール・スーパーコンピュータJUPITERを使い、50量子ビットの量子コンピュータの完全シミュレーションに成功し、従来記録の48量子ビットを更新しました。CPU-GPU統合メモリ技術により従来のメモリ制約を克服し、実際の量子コンピュータ開発前のアルゴリズム検証環境として活用されます。この成果は量子超越性を評価する新たな基準となります。

ユーリッヒ・スーパーコンピューティング・センター(JSC)は、50量子ビットの汎用量子コンピュータの完全シミュレーションを実行することで、古典的量子エミュレーションにおける運用基準を確立した。ドイツのユーリッヒ研究センターに設置されたヨーロッパ初のエクサスケール・スーパーコンピュータであるJUPITER上で実施されたこの成果は、共同運営されているNVIDIAアプリケーション・ラボとともに開発されたJUQCS-50(ユーリッヒ量子コンピュータ・シミュレータ)フレームワークを利用している。エミュレーションの閾値を50量子ビットに拡張することで、このプロジェクトは従来の古典シミュレーション記録である48量子ビットを上回り、物理的な量子ハードウェアが計算量子超越性を実証するために凌駕しなければならない高精度の検証基準を提供している。

古典的量子シミュレーションにおける主要なボトルネックは、量子状態ベクトルの指数関数的スケーリング(O(2n))に起因しており、拡大する量子ビット配列の複素振幅を格納することで、標準的なグラフィックスハードウェアのオンボードメモリ容量が急速に枯渇する。JSCは、JUPITERのNVIDIA GH200 Grace Hopperスーパーチップと、NVIDIA Quantum-X800 InfiniBandネットワーキング・ファブリックの一貫した密結合CPU-GPUメモリアーキテクチャを活用することで、この構造的メモリウォールを解決した。相互接続されたハードウェア層により、GPUメモリの物理的境界を超えるデータを、最小限の性能損失で中央処理装置(CPU)のメモリバンクに溢れさせることができ、540ノードのクラスターが独立したグラフィックスノードよりも大規模な量子状態表現を保持することを可能にしている。

中規模の物理的量子プロセッサは環境ノイズやゲート実行エラーの影響を受けやすいため、大規模な古典エミュレーションは新しい量子コード層の検証とデバッグのための主要なユーティリティとして機能する。JUQCS-50プラットフォームは、研究チームが実際の物理システムに展開する前に、ハイブリッド量子-GPUアルゴリズムをテスト、分析、最適化できるノイズフリーのテストベッドとして機能する。オープンアクセス研究を促進するため、この50量子ビット・シミュレータは、Kristel Michielsen教授が指揮するヨーロッパおよび国際的なソフトウェアコンパイル・ワークフローを支援する集中型ハードウェアユーザー施設であるJUNIQ(ユーリッヒ統合量子コンピューティング基盤)に直接統合される予定である。

この量子エミュレーション・プロジェクトは、JUPITERエクサスケール・フレームワーク上での広範な本番規模のワークロード展開の一部として運用されており、このフレームワークは複数の計算分野にわたる多変量科学データセットを処理している。Thomas Lippertを含む機関責任者によって監督されている並行研究パイプラインの下で、スーパーコンピュータのNVIDIA BlackwellおよびHopperプロセッシング階層は、3つの追加的な高密度イニシアチブを推進している:

  • CytoNet Brain Mapping: 神経科学者Katrin Amuntsとコンピュータ科学者Christian SchifferがINM-1で開発した、細胞スケールの基盤モデル。4,096個のGrace Hopper Superchipsを使用して6.5ペタバイトの死後解剖学的データを処理し、860億のニューロンとその内部微細構造経路をマッピングする。
  • ICON Climate Simulation: 大気、陸地、海洋、炭素循環の相互作用を全球1キロメートルの空間解像度で結合する、共同地球システムモデリング構成。20,480個のGPUで実行され、24時間の計算サイクル内で現実世界の環境動態146日分をシミュレートすることで世界気候記録を樹立している。
  • 6G AI Infrastructure: 通信事業者Ericssonとの長期エンジニアリング協力により、エネルギーコストを削減しながら高密度・低高度エッジルーティングプロトコルを管理するために設計された、脳にヒントを得たニューロモルフィックネットワーク最適化モデルの訓練とテストを行う。

技術的なハードウェア配置パラメータ、ソフトウェア最適化フレームワーク、および分野横断的なシミュレーション報告書は、NVIDIAコンピューテーショナル・サイエンス・レビューの公式ページで確認できる。

2026年6月24日

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