NVIDIA於4/14宣布，推出全球首個開源量子人工智慧（AI）系列模型NVIDIA Ising，旨在協助研究人員與企業打造能夠執行實用應用的量子處理器。Ising系列開放模型提供全球最頂尖、基於AI的量子處理器校準能力，以及量子錯誤修正解碼，其解碼效能最高可達傳統方法的2.5倍，準確度更提升至3倍，為量子運算發展帶來突破性進展。
若要實現大規模的實用量子應用，量子處理器校準與量子錯誤修正必須取得重大突破。AI是將當今量子處理器轉變為大規模、可靠電腦系統的關鍵。NVIDIA表示，開放模型可讓開發者在完全掌控其資料與基礎設施的同時，建構高效能的AI。
NVIDIA Ising系列以一項具有里程碑意義的數學模型命名，該模型大幅簡化了對複雜物理系統的理解。此系列提供高效能且可擴展的AI工具，用於量子錯誤修正與校準，這兩者皆是建構混合量子-經典系統最關鍵的挑戰之一。Ising模型驅動著全球最頂尖的量子處理器校準技術，並透過將量子錯誤修正所需的解碼效能提升達2.5倍、精確度提高達3倍，使研究人員得以運用量子電腦解決規模更大且更複雜的問題。
NVIDIA執行長黃仁勳表示：「AI是讓量子運算變得實用的關鍵。透過Ising，AI成為控制平面，也就是量子機器的作業系統，將脆弱的量子位元轉變為可擴展且可靠的量子-GPU系統。」
據分析機構Resonance預測，量子運算市場規模預計將在2030年突破110億美元。這條成長曲線高度仰賴在克服關鍵工程挑戰方面的持續進展，例如量子錯誤修正與可擴展性。
NVIDIA Ising模型特色
NVIDIA Ising包括最先進、可客製化的模型、工具與資料，可加速量子處理器：
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Ising Calibration：一款視覺語言模型，能夠快速解讀並回應量子處理器的測量結果。這使AI代理得以自動化執行持續校準，將所需時間從數天縮短至數小時。
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Ising Decoding：3D卷積神經網路模型（convolutional neural network model）的兩種版本，分別針對速度或準確度進行最佳化，用於執行量子錯誤修正的即時解碼。Ising Decoding模型相較於當前的開源產業標準pyMatching，速度最高可提升2.5倍，準確度最高可提升3倍。
生態系廣泛採用
領先企業、學術機構與研究實驗室正採用Ising推動量子運算開發。Ising Calibration已獲得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台、Q-CTRL，以及英國國家物理實驗室（NPL）的採用。
Ising Decoding則正由康乃爾大學、EdenCode、Infleqtion、IQM Quantum Computers、Quantum Elements、桑迪亞國家實驗室、SEEQC、加州大學聖地牙哥分校、加州大學聖塔芭芭拉分校、芝加哥大學、南加州大學與延世大學部署。
此外，NVIDIA亦提供包含量子運算工作流程與訓練資料的實作指南，並搭配NVIDIA NIM微服務，讓開發者能以最少的設定，針對特定硬體架構與使用情境微調模型。這些模型亦可於研究人員的本地系統上執行，以保護專有資料。
NVIDIA Ising和用於混合量子-經典運算的NVIDIA CUDA-Q軟體平台相輔相成，並整合NVIDIA NVQLink QPU-GPU硬體互連技術，以支援即時控制與量子錯誤修正，為研究人員與開發者提供一套完整的工具組合，協助將當今的量子位元轉化為未來的加速量子超級電腦。
NVIDIA開放模型家族
NVIDIA Ising已加入NVIDIA開放模型產品組合，其中包括用於代理型系統的NVIDIA Nemotron、用於物理AI的NVIDIA Cosmos、用於自駕車的NVIDIA Alpamayo、用於機器人的NVIDIA Isaac GR00T，以及用於生物醫學研究的NVIDIA BioNeMo。這些開放模型、資料與框架皆可在GitHub、Hugging Face與build.nvidia.com上取得。
玩家總結
NVIDIA這次推出的Ising AI模型，無疑是量子運算領域的一大步。過去量子電腦在校準和錯誤修正上耗時費力，是阻礙其發展的關鍵瓶頸。Ising透過AI的導入，將這些複雜的過程大幅簡化並加速，不僅能將校準時間從數天縮短到數小時，錯誤修正的效率和準確度也顯著提升。這意味著量子電腦將有機會從實驗室走向更實際的應用層面，未來在醫學、材料科學、金融建模等領域的潛力將更被釋放。對於追求科技前沿的玩家來說，NVIDIA的Ising模型讓量子運算不再是遙不可及的理論，而是有望在未來實現的強大工具，值得持續關注其發展。
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