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英伟达推出开源AI模型 瞄准量子计算纠错与校准难题
英伟达近日发布了名为“Ising”的开源人工智能模型系列，旨在应对量子计算领域公认的核心挑战——“错误校正”与“校准”。这家以GPU为核心发展起来的AI企业，此次将目光投向了构建量子计算机迈向实用化所必需的“控制层”。
英伟达表示，Ising将助力量子计算研究机构与企业开发更精密、更稳定的系统。量子计算机要大规模运行实际有用的应用程序，必须能够可靠地操控数百万个量子比特。然而，量子比特对外部环境变化和噪声极为敏感，极易产生错误，这是其发展面临的主要瓶颈。
AI成为量子计算的“操作系统”
英伟达CEO黄仁勋指出：“AI对于量子计算实现实用化至关重要。通过Ising，AI将扮演类似于量子机器‘操作系统’控制板的角色。”他强调，这或将成为一个转折点，将脆弱的量子比特转变为可扩展且可靠的量子-GPU系统。
Ising这一名称源于物理学中用于简化描述复杂相互作用的经典数学模型——“伊辛模型”。英伟达本次发布了两款模型：其一是用于实时错误校正的“Ising解码”，其二是用于微调设备与信号的“Ising校准”。
实现高速高精度错误校正
Ising解码是执行量子纠错所需实时读取工作的模型。它基于三维卷积神经网络构建，提供速度优化和精度优先两种版本。英伟达称，该模型相比目前开源领域广泛采用的标准方案，速度最高可提升2.5倍，精度提高3倍。
错误校正是将充满噪声的量子系统转化为有意义输出的过程。随着量子计算机规模扩大，这项工作从可选项变为必需品。要从实验室水平的实验设备迈向商用系统，必须依靠实时检测并修正错误的能力。
自动化校准优化系统性能
Ising校准帮助物理学家通过调整和测量微波或激光等控制信号来优化系统。其目标是即使硬件随时间推移出现不稳定、噪声或参数变化，仍能保持高精度输出。英伟达解释，该模型利用视觉-语言模型架构，能快速解读量子处理器的测量值，并可驱动自动化执行连续校准任务的AI智能体。
英伟达量子产品主管表示，公司优先选择解码与校准作为切入点，正是因为它们是“当前最紧迫的可扩展性障碍”。他认为这两大领域均属于能立即展现AI效能的“AI友好型工作负载”。
构建大规模量子-GPU系统第一步
英伟达的长期规划不止于此。公司预计未来AI还将应用于量子电路设计与优化。解码与校准被视为通往大规模量子-GPU超级计算机道路上的第一步。
实际应用也已展开。Ising解码已被多所研究机构采用，Ising校准则正在多家量子计算公司及实验室中投入应用。
英伟达同时发布了包含量子计算工作流程与学习数据的指南合集，以及相关的微服务。开发者可借此针对不同的硬件环境对模型进行定制化训练与微调。该方案支持在研究机构内部系统中直接运行，有利于保护敏感数据。
此次发布表明，英伟达正超越AI基础设施公司的定位，将其影响力扩展至量子计算生态核心平台运营商。虽然量子计算机全面商用仍前路漫漫，但利用AI攻克“错误校正”与“实时校准”两大瓶颈的思路，已被市场视为值得关注的重要进展。
