智東西
作者 ZeR0
編輯 漠影

智東西4月15日報道，昨夜，英偉達宣布推出全球首個開源量子AI模型NVIDIA Ising，旨在加速邁向實用量子計算機的進程，幫助研究人員和企業(yè)構建能運行實用應用程序的量子芯片。

據英偉達披露，NVIDIA Ising開放模型系列提供全球最佳的基于AI的量子芯片校準功能，以及比傳統(tǒng)方法快2.5倍、準確度高3倍的量子糾錯解碼功能。

要實現大規(guī)模實用的量子應用、構建混合量子經典系統(tǒng)，量子處理器校準和量子糾錯方面需取得重大突破。AI是把當今的量子處理器轉變?yōu)榇笠?guī)模、可靠的計算機的關鍵。

NVIDIA Ising系列以一個具有里程碑意義的數學模型命名。該模型極大地簡化了對復雜物理系統(tǒng)的理解，提供高性能、可擴展的AI工具，用于量子糾錯和校準。

英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛談道：“AI對于實現量子計算的實用化至關重要。借助Ising模型，AI將成為控制平面——量子機器的操作系統(tǒng)——將脆弱的量子比特轉化為可擴展且可靠的量子GPU系統(tǒng)。”

NVIDIA Ising包含先進的可定制模型、工具和數據，可加速量子處理器：

（1）Ising calibration（校準）：一種預訓練視覺語言模型，350億個參數，能快速解讀并響應來自量子芯片的測量數據。這使得AI智能體可自動進行連續(xù)校準，將所需時間從數天縮短至數小時。

（2）Ising decoding（解碼）：兩種用于預解碼的3D CNN模型，分別針對速度或精度進行了優(yōu)化，用于量子糾錯的實時解碼，分別擁有90萬和180萬個參數）。Ising解碼模型的速度比當前開源行業(yè)標準pyMatching快2.5倍，準確度高3倍。

論文地址：https://research.nvidia.com/publication/2026-04_fast-ai-based-pre-decoders-surface-codes

GitHub項目地址：github.com/nvidia/ising-decoding

Hugging Face項目地址：huggingface.co/collections/nvidia/nvidia-ising

Ising校準已被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量子計算機、勞倫斯伯克利國家實驗室先進量子測試平臺、Q-CTRL和英國國家物理實驗室（NPL）等機構采用。

Ising解碼技術目前由康奈爾大學、 EdenCode、Infleqtion、IQM量子計算機公司、Quantum Elements、桑迪亞國家實驗室、SEEQC、加州大學圣地亞哥分校、加州大學圣巴巴拉分校、芝加哥大學、南加州大學和延世大學等機構部署。

此外，英偉達還提供了一套量子計算工作流程和訓練數據的操作指南，以及NVIDIA NIM微服務，使開發(fā)人員能夠以最少的設置針對特定的硬件架構和用例微調模型。這些模型還能在研究人員的系統(tǒng)上本地運行，從而保護專有數據。

NVIDIA Ising可與NVIDIA CUDA-Q軟件平臺配合使用，實現混合量子-經典計算，并與NVIDIA NVQLink QPU-GPU 硬件互連集成，實現實時控制和量子糾錯，為研究人員和開發(fā)人員提供將當今的量子比特轉化為未來加速量子超級計算機所需的一整套工具。

據分析公司Resonance預測，量子計算市場規(guī)模預計到2030年將超過110億美元。這一增長軌跡高度依賴于在解決關鍵工程挑戰(zhàn)方面取得的持續(xù)進展，例如量子糾錯和可擴展性。