EDA365电子论坛网
标题:
黄仁勋率先开源量子AI大模型
[打印本页]
作者:
fish1352
时间:
2026-4-16 13:55
标题:
黄仁勋率先开源量子AI大模型
英伟达最新AI开源，瞄准了量子计算：
% K* i( E; f& y* o
推出
全球首个开源量子AI模型家族
——
NVIDIA Ising
。
9 L& Z1 X; s' R; {5 S
( H8 f' W: w* P8 B8 T6 @: o
具体包括：
4 @8 K0 z% @ e" _
Ising Calibration（校准）
：一个350亿参数的视觉语言模型（VLM），能够快速解读并对来自量子处理器的测量结果做出反应。基于这一模型，
Agent能够把几天的校准工作缩短到几小时
。
) B3 L2 |* e( e5 G+ X# V. Y) k
Ising Decoding（解码）
：
用3D CNN做实时纠错
，包括分别针对速度和精度优化的两个版本。相比于当前开源行业标准pyMatching，Ising Decoding在速度上最多快
2.5
倍，精度高出
3
倍。
6 f+ {8 ^( W$ V) o& I" h8 U
用英伟达自己的话说，Ising系列模型极大地简化了对复杂物理系统的理解，为量子纠错和校准提供了高性能、可扩展的AI工具。
, [9 N( ], ?1 d( N( J: v
而量子纠错和校准，正是构建混合量子-经典系统时最关键的两大挑战。
) r+ x# k$ \0 G* K" i. i* i, H
老黄亦对Ising寄予厚望：
0 I" F8 }+ d% L) [
AI对量子计算的实用化至关重要。有了Ising，
AI将成为量子计算机的操作系统
，将脆弱的量子比特转变为可扩展且可靠的量子-GPU系统。
" t: M$ E- h1 E ~% ]. s" z- I
加速量子系统实用化
' x3 {0 K7 ~0 L7 l
/ l) @% i: f, O: r4 Z! R/ a p" \
说到量子计算的实用化，大家总开玩笑说存在“5年魔咒”：总是说下一个5年就能规模化，实则5年又5年，预期仍未实现。
$ Z. z( l) F4 q9 J8 s4 L* ~
其中很重要的一个原因是，量子计算机太容易出错了：
7 b/ t2 K, c% b2 j: }4 W1 x% `1 `/ q
当前最先进的量子处理器，
每进行1000次操作就可能出错一次
。而从规模化的角度来看，错误率必须降至
万亿分之一
甚至更低。
3 c2 x! _( ~" V
因此，对于量子计算而言，在错误累积前进行实时校准和纠错，非常关键。
# @5 @1 c) b7 N3 A1 ~1 q# |9 B
英伟达认为，AI最有希望突破这一难题。
; _* c7 u. A) U: @
此次开源，Ising正是在校准和量子纠错解码两方面发力。
: c0 v0 Z: U/ F( |8 A1 |& V
NVIDIA Ising Calibration
3 |& Y4 N2 V, n$ v% u) B
0 m) t/ E9 ^* K6 e! Z9 j/ W
Ising Calibration是一个大型视觉语言模型（VLM），能够理解量子计算科学实验的输出结果，以及结果与预期趋势的对比。
- E5 V2 l& S" [
Ising Calibration可以被用到Agent的工作流中，对量子处理器的测量结果作出相应，并进行主动校准。
; F5 ?' A( }+ |% j, H
用于训练Ising Calibration的数据涵盖多种量子比特模态，包括超导量子比特、量子点、离子、中性原子、氦上电子等等。
. G6 {/ ~ ], w1 ~& s
为了验证Ising Calibration的有效性，英伟达和包括费米实验室、哈佛在内的合作伙伴们一起，基于真实量子计算机的输出，共同开发了QcalEval基准——这是世界上首个用于评估Agent量子计算机校准的基准。
2 d2 @( e8 Z/ W6 l1 l( x, A
. ?! C3 y4 T/ x1 h
结果显示，350亿参数的Ising-Calibration-1在解释实验结果、分类结果、评估结果重要性、评估拟合质量和关键特征，以及生成可行性建议这六个评估维度上，平均得分达到SOTA，超过了Gemini 3.1 Pro、GPT 5.4、Claude Opus 4.6等顶级闭源模型。
+ C" @, [* i5 o$ {% G/ D
NVIDIA Ising Decoding
+ X, A5 ]( ^9 M( x. h; g3 ?3 Y
+ G% q2 x9 G5 ~7 M! ]* c# o
Ising Decoding则是基于3D CNN的AI训练框架和模型集合，专门用于量子纠错中要求极高的实时解码任务。
* ]. ?5 s7 u3 M! r" Y
作为“预解码器”，Ising Decoding可以在空间和时间上扩展，通过处理大量局部的综合征错误，来加速并提高全局解码器的准确性。
' X! T: Y8 R# m& t4 j' m
5 V" J [) p t" p
用户只需定义噪声模型、旋转表面码的方向和模型深度，Ising Decoding框架就能自动生成合成数据，并训练出针对任务优化解码性能的3D CNN。
D8 w% ~! }, R/ j. l$ e5 G4 H
英伟达在HuggingFace上开源了两个基础模型实例：
: K [& c- `7 b& u
针对速度优化的
Fast模型
. B7 |# K, Q/ O1 I; ^% c: k
模型参数量大约为91.2万，层数较少，体积较小。因此，Ising-Decoder-SurfaceCode-1-Fast可以在GPU上高效运行。
/ E" ^" S$ Q9 Q4 H3 I
相比于单独的PyMatching方案，Fast模型能带来
2.5倍
加速，同时将准确率提升至原来的
1.11倍
。
+ C8 e. n0 u* `% C
针对准确率优化的
Accurate模型
# J7 s. {4 h. r
模型参数量大约为179万。相比于Fast，Accurate模型能纠正更长的错误链，同时运行时间也会变长。
2 b' i, U, h* H9 R
相比于单独使用PyMatching，Ising-Decoder-SurfaceCode-1-Accurate + PyMatching的方案是前者的
2.25倍
，准确率能达到
1.53倍
。
' g5 D N/ B) g2 s" k- k
9 p+ P9 K7 `8 I5 L4 `. s$ x k
值得一提的是，Ising系列模型采用的是Apache-2.0协议，这是一个较为宽松、商用友好的开源许可。
5 P5 z, ~+ V4 h& L) Y- Z
另外，Ising这个名字也有点说法：
& X7 h4 K* ^1 Q ^6 w: I
伊辛模型（Ising Model）是统计物理学中一个非常经典且重要的数学模型，最初由物理学家Wilhelm Lenz在1920年提出，并由他的学生Ernst Ising在1925年对其一维情况进行了详细研究。
9 G, S; m" b- |# a7 Z5 d/ W
现在，伊辛模型已经成为研究相变和临界现象的最基本模型，并被广泛应用于物理、化学、生物、计算机科学甚至社会学领域。
3 v7 S3 _. A2 n# ~# A
One More Thing
2 P$ U: i' Q* h7 X6 }
8 M$ g, x& Q' P9 [3 l
英伟达突然在量子计算领域大手笔开源，股价也迎来一波超过6%的涨幅。
( ^8 p. a" d8 Z0 e! v- h' D
) R$ h" H3 A5 e. o% i( q
就有网友辣评：英伟达发布量产量子工具链，等不到5年以后，大家伙又要开始手忙脚乱了。
/ }1 z% S& A, z8 R% O9 N* Z& w
, v" A8 E1 e# o9 R
回到老黄那句话上，“AI将成为量子计算机的操作系统”，那么率先用开源在量子生态中占据一席之地，就是英伟达为这盘未来棋局投下的重要一子。
6 @1 R6 H- D$ B$ `' B& `1 F: ~4 l
依旧不止于硬件，而是从软件底层逻辑的层级上，就开始埋下影响力的伏笔。
! c! E" A4 D" w, U. p$ G
开源地址：
; Y. [/ N. i0 u9 }! r+ d. }
https://huggingface.co/collections/nvidia/nvidia-ising
4 V' Q7 ]+ b3 j/ ]% B
参考链接：
# R3 o1 Y) D, M7 X0 m* @; s
[1]https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-ising-the-worlds-first-open-ai-models-to-accelerate-the-path-to-useful-quantum-computers
' ] F* @4 N. C% ?& s* F$ { Z0 S% i
[2]https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-ising-introduces-ai-powered-workflows-to-build-fault-tolerant-quantum-systems/
# F! _4 n/ u! d( O
本文来自微信公众号“量子位”，作者：鱼羊 ，36氪经授权发布。
$ e) f$ E( n; G. z W8 H; V6 Q
$ `9 j7 p( t9 @* _8 X. {
『本文转载自网络,版权归原作者所有,如有侵权请联系删除』
欢迎光临 EDA365电子论坛网 (https://bbs.eda365.com/)
Powered by Discuz! X3.2