Jensen Huang, dirigeant de Nvidia, avait jeté un froid sur le secteur du quantiqueen début d'année en estimant qu'il faudrait encore une grosse décennie avant d'arriver à des ordinateurs quantiques pratiques, faisant chuter le cours en Bourse des pionniers du secteur.
L'entreprise reste cependant au coeur des développements du monde quantique en apportant les composants nécessaires aux supercalculateurs préparant l'avènement des ordinateurs et applications utilisant les capacités des différents types de qubits.
ABCI-Q, le supercalculateur IA qui doit accélérer le quantique
Pour le salon Computex 2025, Nvidia annonce avoir contribué à la construction du plus grand supercalculateur dédié au quantique, baptisé ABCI-Q, intégré au programme G-QuAT (Global Research and Development Center for Business by Quantum-AI Technology) et piloté par l'Institut national des sciences et technologies (AIST) du Japon.
ABCI-Q est alimenté par 2020 GPU Nvidia H100 (architecture Hopper) et une plate-forme réseau Nvidia Quantum-2 InfiniBand. Le système peut ainsi exploiter l'environnement open source CUDA-Q combinant hardware et software pour faire tourner de grandes applications quantiques.
Les technologies de Nvidia permettent ainsi une approche hybride combinant équipement quantique et puissance de supercalculateurs IA pour faire avancer le domaine et atteindre plus rapidement la promesse d'ordinateurs quantiques.
Cap sur les ordinateurs quantiques pratiques
La partie quantique utilise un processeur qubit de Fujitsu, un processeur à atomes neutres de QuEra et un processeur photonique d'OptQC. Avec cet ensemble quantique / supercalculateur IA, le Japon se dote d'un outil puissant qui doit permettre de sortir du champ expérimental pour tester se rapprocher de scénarios d'utilisation pratique, notamment en améliorant la stabilité des systèmes, garante de la précision des résultats apportés par les ordinateurs quantiques.
Les premiers systèmes quantiques sont déjà là mais ils servent avant tout à réaliser des expérimentations scientifiques et à valider des algorithmes quantiques encore loin des réalités de problèmes concrets.
Avec l'amélioration de la précision des résultats, il deviendra possible de résoudre des problèmes concrets dans des temps bien courts qu'avec l'informatique traditionnelle.
La recherche par modélisation de systèmes très complexes a beaucoup à gagner dans l'émergence des ordinateurs quantiques qui résoudront des problèmes nécessitant des centaines ou des milliers d'années de calcul avec les meilleurs supercalculateurs actuels.
