NVIDIA Ising
將開放式 AI 模型、訓練架構、資料集與工作流程導入 NVIDIA 平台，進行量子 GPU 超級運算。
概覽
利用 AI 加速量子運算的突破
擴充量子運算需要最先進的 AI，但量子運算圈仍然無法取得專用模型。
NVIDIA Ising 將這些原本缺乏的工具導入 NVIDIA 量子平台，讓整個量子生態系都能使用。這個開源 AI 模型系列涵蓋多項關鍵量子運算工作負載，從 Ising Calibration 開始，用於自動化快速調校量子處理器，以及 Ising Decoding，用於加速量子錯誤修正所需的即時解碼。所有模型皆提供預先訓練版本，並附有重新訓練、微調與部署所需的指引、資料及工具。
影片
量子 GPU 超級運算所缺的關鍵工具組
NVIDIA Ising 為 NVIDIA 量子 GPU 超級運算平台導入專用 AI，與 NVIDIA® CUDA-Q™ 軟體平台及 NVQLink™ 硬體互連相輔相成。
瞭解 AI 如何推動關鍵量子工作負載的突破，以及 NVIDIA Ising 如何將這些能力帶入量子運算生態系。
模型
量子處理器開發專用的 AI
NVIDIA Ising Calibration
這款首創的開源 350 億參數視覺語言模型，已針對從 QPU 實驗資料推論校準動作進行微調。在六項衡量校準效能的測試中全面超越其他模型，並可與代理系統搭配，實現 QPU 校準的全自動化。
NVIDIA Ising Decoding
一組開源 3D CNN 模型，用於執行預解碼，並針對速度與準確性進行最佳化 (參數規模為 0.9M 或 1.8M)。Ising Decoding 提供可搭配退極化雜訊模型運作的模型，適用於任意距離的表面碼，並包含全新訓練架構，支援透過 PyTorch 與 CUDA-Q 對任何雜訊模型進行訓練。
優勢
量子運算期待許久的 AI 工具
高效能
在維持高效能的同時，相較傳統求解器實現大幅加速。Ising Calibration 在六項測試中全面優於其他方法，而 Ising Decoding 則以速度提升 2.5 倍、準確度提升 3 倍，超越現有最先進技術。閱讀模型架構論文以瞭解詳情。
開放
NVIDIA Ising 採用寬鬆授權釋出，並完整記錄資料來源、訓練方法、資料集，以及模型微調與量化所需的工具。方便開發人員依自身硬體需求與專有資料，進行訓練或微調。
可靠且經過基準測試
NVIDIA Ising 模型具備穩健的驗證機制、物理一致性，以及不確定性量化 (UQ) 能力。所有模型皆以透明且可重現的基準測試進行評估，並與具公信力的基準進行對照。請參閱基準測試文件，瞭解相關定義與結果。
易於使用
模型已針對常見應用情境完成預先訓練，並提供工作流程指南，協助領域專家以簡單步驟針對特定需求進行訓練或微調。此外，NVIDIA NIM™ 微服務也能提供即時部署與快速啟用。
使用案例
關鍵量子工作負載的 AI 解決方案
NVIDIA Ising 模型系列以 AI 加速兩項關鍵工作負載，支援量子處理器的大規模開發與運作。
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量子錯誤修正
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控制與校準
量子錯誤修正
為了讓量子處理器能正常運作，必須持續透過量子錯誤修正碼來修正量子位元錯誤。這需要在每秒數千次的頻率下，處理數 TB 等級的量測資料，並執行高負載的 (傳統) 解碼演算法。NVIDIA Ising 透過即用型 AI 解決方案，讓解碼流程得以實現。
控制與校準
維持量子處理器穩定運作，需持續調校以修正硬體缺陷或偏移。現有校準方法不僅難以擴展，速度也不足，且高度依賴人工介入或簡單演算法。NVIDIA Ising Calibration 提供開放式模型，可快速判讀量子硬體狀態，並與代理系統串接，自動完成校正。
後續步驟
善用 NVIDIA Ising 建置
運用 NVIDIA Ising 的工具、模型與資料集，實現所需的突破，將量子位元擴展至實用的量子應用。
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