英偉達今日發布了全球首款開源量子 AI 模型系列 NVIDIA Ising,助力科研人員與企業打造可落地實用化應用的量子處理器。要實現規模化實用量子應用,必須在量子處理器校準與量子糾錯領域取得重大突破。AI 是將現有量子處理器升級為大規模、高可靠性計算系統的關鍵,而開源模型則讓開發者在構建高性能 AI 的同時,可完全自主掌控數據與基礎設施。
NVIDIA Ising 以一個大幅簡化復雜物理系統理解的里程碑式數學模型命名,為量子糾錯與校準提供高性能、可擴展的 AI 工具,這兩項也是構建量子 - 經典混合系統的核心難題。Ising 模型可實現業界頂尖水準的量子處理器校準,并將量子糾錯所需解碼流程速度提升最高 2.5 倍、準確率提升 3 倍,讓研究人員能用量子計算機解決規模更大、復雜度更高的問題。
英偉達創始人兼 CEO 黃仁勛表示:“AI 是讓量子計算走向實用化的核心。借助 Ising,AI 將成為控制中樞,也就是量子設備的操作系統,把脆弱的量子比特轉變為可規模化、高可靠的量子 - GPU 系統。”
調研機構 Resonance 預測,2030 年全球量子計算市場規模將突破 110 億美元。這一增長高度依賴于量子糾錯、可擴展性等關鍵工程難題的持續突破。
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NVIDIA Ising 包含一系列前沿可定制化模型、工具與數據集,可顯著加速量子處理器研發:
Ising Calibration(校準模型):多模態視覺語言模型,可快速解析并響應量子處理器測量數據,讓 AI 智能體實現全自動持續校準,將耗時從數天壓縮至數小時。
Ising Decoding(解碼模型):兩款 3D 卷積神經網絡變體,分別針對速度與精度優化,可實時執行量子糾錯解碼。相比當前行業開源標準 pyMatching,Ising 解碼模型速度最高快 2.5 倍、準確率高 3 倍。
生態落地情況眾多頭部企業、學術機構與科研實驗室已在量子計算研發中采用 Ising。Ising Calibration 已被 Atom Computing、中央研究院、EeroQ、Conductor Quantum、費米國家加速器實驗室、哈佛大學約翰?保爾森工程與應用科學學院、Infleqtion、IonQ、IQM Quantum Computers、勞倫斯伯克利國家實驗室先進量子測試平臺、Q-CTRL 以及英國國家物理實驗室(NPL)投入使用。Ising Decoding 已被康奈爾大學、EdenCode、Infleqtion、IQM Quantum Computers、Quantum Elements、桑迪亞國家實驗室、SEEQC、加州大學圣迭戈分校、加州大學圣巴巴拉分校、芝加哥大學、南加州大學及延世大學部署應用。
此外,英偉達還同步提供量子計算工作流程手冊與訓練數據,并結合 NVIDIA NIM?微服務,讓開發者僅需極簡配置即可針對特定硬件架構與場景微調模型。該系列模型也支持在研究人員本地設備運行,有效保護專有數據。
NVIDIA Ising 可與面向量子 - 經典混合計算的 CUDA-Q?軟件平臺互補,并與 NVQLink? QPU-GPU 硬件互聯方案深度集成,實現實時控制與量子糾錯,為科研與開發者提供全套工具,將現有量子比特升級為下一代加速量子超級計算機。
這一公告激發了人們對量子計算領域的關注,D-Wave Quantum股價上漲了15.84%。分析顯示,這一反應反映了人工智能與量子計算日益融合的趨勢,企業正尋求利用人工智能克服量子硬件的局限。
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