輝達 Ising 系列模型引領業界 助力量子電腦解決更複雜問題

輝達宣布，推出全球首個開源量子AI系列模型NVIDIA Ising，以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。

輝達表示，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。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，可大幅簡化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。

輝達也提到，Ising模型驅動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。

輝達執行長黃仁勳指出，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。

輝達表示，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，其中Ising Calibration是一款視覺語言模型，能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。而Ising Decoding是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。同時，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。

輝達強調，包括中央研究院、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均已採用 Ising Calibration。

Ising Decoding則正由康乃爾大學、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等部署。