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时间:2026-04-18 22:08:40 来源:网络整理 编辑:时尚
作者 | ZeR0编辑 | 漠影智东西4月15日报道,昨夜,英伟达宣布推出全球首个开源量子AI模型NVIDIA Ising,旨在加速迈向实用量子计算机的进程,帮助研究人员和企业构建能运行实用应用程序的
作者 | ZeR0
编辑 | 漠影
智东西4月15日报道,英伟源量昨夜,达推英伟达宣布推出全球首个开源量子AI模型NVIDIA Ising,出全旨在加速迈向实用量子计算机的球首进程,帮助研究人员和企业构建能运行实用应用程序的个开量子芯片。
据英伟达披露,模型NVIDIA Ising开放模型系列提供全球最佳的助攻基于AI的量子芯片校准功能,以及比传统方法快2.5倍、量芯准确度高3倍的英伟源量量子纠错解码功能。
要实现大规模实用的达推量子应用、构建混合量子经典系统,出全量子处理器校准和量子纠错方面需取得重大突破。球首AI是个开把当今的量子处理器转变为大规模、可靠的模型计算机的关键。
NVIDIA Ising系列以一个具有里程碑意义的助攻数学模型命名。该模型极大地简化了对复杂物理系统的理解,提供高性能、可扩展的AI工具,用于量子纠错和校准。
英伟达创始人兼CEO黄仁勋谈道:“AI对于实现量子计算的实用化至关重要。借助Ising模型,AI将成为控制平面——量子机器的操作系统——将脆弱的量子比特转化为可扩展且可靠的量子GPU系统。”
NVIDIA Ising包含先进的可定制模型、工具和数据,可加速量子处理器:
(1)Ising calibration(校准):一种预训练视觉语言模型,350亿个参数,能快速解读并响应来自量子芯片的测量数据。这使得AI智能体可自动进行连续校准,将所需时间从数天缩短至数小时。
(2)Ising decoding(解码):两种用于预解码的3D CNN模型,分别针对速度或精度进行了优化,用于量子纠错的实时解码,分别拥有90万和180万个参数)。Ising解码模型的速度比当前开源行业标准pyMatching快2.5倍,准确度高3倍。
论文地址:
GitHub项目地址:github.com/nvidia/ising-decoding
Hugging Face项目地址:huggingface.co/collections/nvidia/nvidia-ising
Ising校准已被Atom Computing、中央研究院、EeroQ、Conductor Quantum、费米国家加速器实验室、哈佛大学约翰·保尔森工程与应用科学学院、 Infleqtion、IonQ、IQM量子计算机、劳伦斯伯克利国家实验室先进量子测试平台、Q-CTRL和英国国家物理实验室(NPL)等机构采用。
Ising解码技术目前由康奈尔大学、 EdenCode、Infleqtion、IQM量子计算机公司、Quantum Elements、桑迪亚国家实验室、SEEQC、加州大学圣地亚哥分校、加州大学圣巴巴拉分校、芝加哥大学、南加州大学和延世大学等机构部署。
此外,英伟达还提供了一套量子计算工作流程和训练数据的操作指南,以及NVIDIA NIM微服务,使开发人员能够以最少的设置针对特定的硬件架构和用例微调模型。这些模型还能在研究人员的系统上本地运行,从而保护专有数据。
NVIDIA Ising可与NVIDIA CUDA-Q软件平台配合使用,实现混合量子-经典计算,并与NVIDIA NVQLink QPU-GPU 硬件互连集成,实现实时控制和量子纠错,为研究人员和开发人员提供将当今的量子比特转化为未来加速量子超级计算机所需的一整套工具。
据分析公司Resonance预测,量子计算市场规模预计到2030年将超过110亿美元。这一增长轨迹高度依赖于在解决关键工程挑战方面取得的持续进展,例如量子纠错和可扩展性。
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