CONFIRMÉCertitude de la date: CONFIRMÉAnnoncé comme fermeAvec quelle fermeté la source formule la date : confirmée, programmée, estimée, reportée ou non vérifiée.Voir toutes les épingles CONFIRMÉCONFIANCE 84 %Confiance globale: 84%Dans quelle mesure la source et les références du pin étayent ses dates.Moyenne pondérée de la fermeté avec laquelle 6 références, source comprise, étayent les heures de début et de fin de l’épingle ; une référence compte moitié moins pour chaque tranche de 180 jours d’ancienneté par rapport à la plus récenteAfficher toutes les épingles à 75 % de confiance ou plus
La salle de presse de NVIDIA[1][2][6] date la sortie du '14 septembre 2026' ('NVIDIA a annoncé aujourd'hui'), et l'article de SiliconANGLE[4], horodaté à 09h00 EDT ce jour-là, indique : « L'annonce a eu lieu lors de l'IEEE Quantum Week 2026 de cette semaine, qui s'est ouverte aujourd'hui à Toronto. »- Début
- 14 sept. 2026CONFIANCE 90 %source
NVIDIA lance CUDA-Q Logical pour l'informatique quantique tolérante aux pannes
Traduit automatiquement de l’original
Titre original: NVIDIA Launches CUDA-Q Logical for Fault-Tolerant Quantum Computing
Une couche d'orchestration open source ajoutée à CUDA-Q permet aux chercheurs de modéliser ensemble codes de correction d'erreurs, algorithmes et matériel de qubits ; le Fermilab a ainsi ramené un travail de conception tolérante aux pannes de cinq mois à trois semaines.
- NVIDIA a annoncé CUDA-Q Logical le 14 septembre 2026, une couche d'orchestration pour sa plateforme open source CUDA-Q destinée aux applications pour ordinateurs quantiques tolérants aux pannes fondés sur des qubits logiques[1]
- Le lancement a eu lieu lors de l'IEEE Quantum Week 2026, ouverte cette semaine au Metro Toronto Convention Centre et qui se tient du 13 au 18 septembre ; NVIDIA y tient un stand, des tutoriels et une keynote de Krysta Svore[2][3][4]
- Le Fermilab l'a utilisé pour ramener le développement d'algorithmes tolérants aux pannes de cinq mois à trois semaines, soit une accélération de 7x, et Iceberg Quantum a modélisé les qubits de Diraq atteignant 1 000 qubits logiques à partir de 150 000 qubits physiques, environ 10 fois moins que l'estimation précédente de Diraq[1]
- Il est déjà utilisé par le Fermilab, Infleqtion, IQM Quantum Computers, QCDesign, Quantum Motion et les Sandia National Laboratories[1]
- Infleqtion, travaillant avec une version en accès anticipé et sa bibliothèque qLDPC, a validé un code à haut rendement utilisant environ six qubits de données physiques par qubit logique, soit un gain de taux de codage d'environ cinq fois par rapport à un code de surface[5]
- Le nouveau benchmark QUOPS de Sandia, qui mesure les progrès vers des applications quantiques d'échelle utile, est disponible dans CUDA-Q ; les premiers résultats QUOPS ont porté sur des QPU de Google, IBM et Quantinuum[1]
- L'annonce détaille aussi les travaux de l'écosystème sur NVQLink (Anyon Computing, Quandela, Quantum Machines), NVIDIA Ising (Diraq) et des applications d'IonQ, MITRE, Phasecraft, UCLA et Caltech[1]
Principales fonctionnalités
- Permet aux chercheurs de concevoir et d'orchestrer les composants d'une application tolérante aux pannes et de passer d'un algorithme, d'un code de correction d'erreurs ou d'une architecture matérielle à l'autre pour trouver la meilleure configuration, quel que soit le type de qubit[1]
- Un compilateur extensible et reciblable qui abaisse les programmes logiques, via une machine virtuelle logique contrainte, vers du microcode QEC, des séquencements de portes physiques et des plans de contrôle en temps réel, en conservant la traçabilité à chaque couche[3][6]
- Chaque estimation de ressources est dérivée directement des artefacts du compilateur plutôt que de formules analytiques, ce qui permet de comparer les architectures sur une même base[6]
- Les codes QEC, modèles d'exécution, décodeurs et architectures matérielles s'intègrent comme extensions modulaires, et l'ensemble interopère avec CUDA-Q et d'autres front ends[6]
- Gratuit et open source, disponible sur GitHub, avec une implémentation de référence de QUOPS dans CUDA-Q[1]