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QunaSys simula un circuito per la chimica da 319 milioni di gate
QunaSys afferma di aver simulato, con 1.024 GPU NVIDIA H100, un circuito di stima quantistica della fase da 28 qubit e 319 milioni di gate per un modello a quattro atomi di idrogeno. La simulazione è durata circa 1,5 ore e ha prodotto una s
Quantum.world Team · Scritto con l’IA · verificato ·
Il 27 ottobre QunaSys ha dichiarato di aver simulato un circuito quantistico da 28 qubit e circa 319 milioni di gate per stimare l’energia dello stato fondamentale di un modello a quattro atomi di idrogeno. Il calcolo ha impiegato 1.024 GPU NVIDIA H100 sulla piattaforma di computazione quantistico-classica giapponese ABCI-Q e ha richiesto circa 1,5 ore per generare all’incirca un milione di risultati di misura. Secondo l’azienda, la stima dell’energia più frequente si discostava di 0,53 millihartree dalla soluzione esatta del modello, rientrando nella soglia di 1,6 millihartree che usa per l’accuratezza chimica.
Da 1,78 miliardi di gate a 319 milioni
Il circuito implementa la stima quantistica della fase, o QPE, basata sulla qubitizzazione, un metodo per ricavare un valore di energia da una rappresentazione quantistica di una molecola. Il progetto iniziale di QunaSys era stimato in 99 qubit e circa 1,78 miliardi di gate. Ottimizzazioni del circuito e della preparazione dello stato hanno ridotto la configurazione a 28 qubit e circa 319 milioni di gate, rendendo possibile una simulazione classica completa sul cluster di GPU.
L’azienda ha usato il software QURI SDK Enterprise per costruire e compilare il circuito, poi ha eseguito la simulazione con NVIDIA cuQuantum. QunaSys afferma di aver distribuito i dati dello stato quantistico tra le GPU, ridotto la quantità di dati scambiati tra loro e privilegiato i collegamenti veloci tra le GPU dello stesso nodo di calcolo. Descrive il risultato come la più grande simulazione classica pubblica, dall’inizio alla fine, di un circuito QPE basato sulla qubitizzazione che avesse individuato al 2026: è un confronto circoscritto formulato dall’azienda, non un’affermazione relativa a ogni tipo di simulazione di circuiti quantistici.
Un risultato verifica l’accuratezza, un altro la dimensione
La simulazione di H₄ ha verificato più della semplice possibilità di eseguire un circuito. QunaSys ha analizzato sia i valori di energia ottenuti sia la frequenza con cui ciascuno compariva nei risultati di misura, mettendo alla prova il processo dalla costruzione del circuito all’analisi dell’output. Lo scarto di 0,53 mHa dalla soluzione esatta è inferiore al benchmark di 1,6 mHa per l’accuratezza chimica citato nel comunicato.
Separatamente, QunaSys ha esteso un modello di catena di idrogeno da due a dieci atomi, ammettendo un errore maggiore nella stima dell’energia. In queste condizioni meno stringenti, ha simulato un circuito QPE per H₁₀ con 42 qubit e circa 490.000 gate. Il risultato dimostra che è possibile simulare un circuito con più qubit a condizioni di accuratezza diverse; non è lo stesso calcolo della simulazione di H₄ da 319 milioni di gate.
Con più GPU emerge un limite nelle comunicazioni
Un terzo test ha misurato l’effetto del numero di GPU sul tempo di esecuzione di un circuito QPE da 32 qubit per H₂. In questo test a carico di lavoro fisso, il tempo di elaborazione è sceso da circa 4.155 secondi con una GPU a circa 24 secondi con 512 GPU, un’accelerazione dichiarata di circa 173 volte. Oltre le 512 GPU, i miglioramenti si sono attenuati perché le comunicazioni tra i processori hanno comportato un maggiore sovraccarico.
La distinzione tra i test è importante: il calcolo su H₄ dimostra l’accuratezza chimica per un piccolo modello molecolare, quello su H₁₀ esplora la larghezza del circuito con un obiettivo di errore meno stringente, mentre il benchmark su H₂ misura le prestazioni in parallelo. Nessuno dei test è stato eseguito su un processore quantistico. L’annuncio presenta la simulazione classica come un modo per verificare che l’intero flusso di lavoro di un futuro algoritmo tollerante agli errori produca i risultati attesi e per generare dati di riferimento per confronti successivi, non come prova di un’accelerazione quantistica o di un calcolo molecolare di utilità pratica.
ABCI-Q consente una verifica del software prima dell’hardware
Il progetto ha utilizzato risorse di calcolo fornite tramite il programma ABCI-Q Grand Challenge del National Institute of Advanced Industrial Science and Technology. QunaSys ha inoltre attribuito un ruolo nella simulazione multi-GPU a quri-parts-cuquantum, software sviluppato con AIST nell’ambito del programma giapponese Strategic Innovation Promotion Program. L’azienda prevede di presentare il lavoro a SC26 a Chicago, in programma dal 15 al 20 novembre 2026.
Per ora, il risultato più chiaro è una verifica del sistema: QunaSys ha collegato progettazione del circuito, compilazione, simulazione su GPU su larga scala e analisi delle misure, quindi ha confrontato l’output con l’energia esatta per lo stesso modello. Il circuito principale aveva 28 qubit; il risultato separato a 42 qubit è stato ottenuto con una condizione di errore meno stringente e un numero di gate molto più basso.