Na conferência GTC 2025, a Nvidia anunciou seus planos para um novo centro de pesquisas, o Nvidia Accelerated Quantum Research Center, ou NVAQC, projetado para integrar hardware quântico com supercomputadores de IA. Previsto para entrar em operação ainda este ano, a instituição terá como foco acelerar a transição da computação quântica experimental para a computação quântica prática.
“Enxergamos isso como uma oportunidade de longo prazo”, diz Tim Costa, diretor sênior de Engenharia Assistida por Computador, Computação Quântica e CUDA-X da Nvidia. “Nossa visão é que chegará o momento em que adicionar um elemento de computação quântica aos supercomputadores heterogêneos e complexos que já temos permitirá que esses sistemas resolvam problemas importantes que hoje não conseguimos solucionar.”
A capacidade da Nvidia de se “diversificar” para além do foco inicial no processamento gráfico (inicialmente voltado para acelerar a renderização de vídeo games 3D) se deve ao desenvolvimento, em meados dos anos 2000, do software CUDA — Compute Unified Device Architecture. Essa linguagem de programação para processamento paralelo permite que desenvolvedores aproveitem a potência das GPUs para aplicações de uso geral.
A chave para a rápida adoção do CUDA por desenvolvedores e usuários de uma ampla variedade de aplicações científicas e comerciais foi uma decisão do CEO Jensen Huang. Essa decisão — e o investimento necessário — fez com que a margem bruta da empresa caísse de 45,6% no ano fiscal de 2008 para 35,4% no ano fiscal de 2010.
“Estávamos convencidos de que a computação acelerada resolveria problemas que os computadores tradicionais não conseguiam. Precisávamos fazer esse sacrifício. Eu tinha uma crença profunda no potencial do [CUDA]”, disse Huang a Tae Kim, autor do recém-lançado The Nvidia Way.
Essa crença continua a impulsionar a busca da Nvidia por oportunidades onde “possamos realizar muito trabalho de uma só vez”, diz Costa. “Acreditamos que a computação acelerada se tornará, em última instância, o modo padrão, o que irá acelerar todos os setores. Essa é a estratégia CUDA-X.”
Costa tem trabalhado nessa estratégia nos últimos seis anos, levando o software CUDA a novas áreas da ciência e engenharia. Isso inclui a computação quântica, ajudando desenvolvedores de computadores quânticos e seus usuários a simular algoritmos quânticos. Agora, a Nvidia está investindo ainda mais na aplicação de sua expertise em IA à computação quântica.
A empresa mais valiosa do mundo
A Nvidia se tornou uma das empresas mais valiosas do mundo porque o desempenho das redes neurais artificiais — que estão no coração da IA atual — depende do paralelismo do hardware onde elas rodam, em especial da capacidade das GPUs de realizar muitas multiplicações de álgebra linear simultaneamente. De forma semelhante, as unidades básicas de informação na computação quântica, os qubits, interagem entre si, permitindo que muitos cálculos diferentes sejam executados ao mesmo tempo.
A combinação de computação quântica e IA promete melhorar os processos e práticas da própria IA e, ao mesmo tempo, acelerar o desenvolvimento de aplicações práticas da computação quântica. O foco do novo centro de pesquisa em Boston será “usar IA para tornar os computadores quânticos mais úteis e mais capazes”, diz Costa. “Hoje, os computadores quânticos têm entre cinquenta e cem qubits. Já é amplamente aceito que a computação quântica realmente útil virá com um milhão de qubits ou mais, corrigidos por erros até alcançar dezenas ou centenas de milhares de qubits lógicos ou livres de erros. Esse processo de correção de erros é um grande desafio computacional que precisa ser realizado em tempo real. Acreditamos que os métodos que permitirão isso em larga escala serão métodos baseados em IA.”
Erros quânticos
A computação quântica é um processo delicado, sujeito a interferências do “ruído” do ambiente, resultando em pelo menos uma falha a cada mil operações. Aumentar o número de qubits amplia as chances de erros.
“Todo mundo na indústria quântica sabe que o grande jogo nos próximos cinco anos será a correção de erros quânticos”, diz Doug Finke, diretor de conteúdo da Global Quantum Intelligence. “O cargo mais cobiçado na computação quântica atualmente é o de cientista de correção de erros quânticos, porque é algo extremamente complexo.”
A natureza efêmera dos qubits — eles “permanecem vivos” por cerca de 300 microssegundos — exige decisões rápidas e cálculos muito complexos. Uma proporção de mil qubits físicos para um qubit lógico resultaria em muitas possibilidades de erro. A IA pode ajudar a descobrir “quais são os erros mais comuns e quais são as reações mais eficazes a eles”, afirma Finke.
Pesquisadores da Harvard Quantum Initiative in Science and Engineering e do grupo Engineering Quantum Systems do MIT vão testar e aprimorar esses modelos de IA para correção de erros no NVAQC. Outros colaboradores incluem as startups quânticas Quantinuum, Quantum Machines e QuEra Computing. Eles se juntarão à equipe de pesquisa de correção de erros quânticos da Nvidia e ao supercomputador mais avançado da empresa.
