量子計(jì)算機(jī)在材料科學(xué)、物流優(yōu)化和金融建模等領(lǐng)域具備巨大的加速潛力，但前提是需要解決可靠性問題。英偉達(dá)認(rèn)為，其AI模型正是解決這一瓶頸的關(guān)鍵所在。

周二，這家GPU巨頭發(fā)布了一批新的開放權(quán)重模型，專門面向量子硬件開發(fā)者，旨在幫助他們大幅降低處理器錯誤率。

英偉達(dá)指出，即便是目前最優(yōu)秀的量子計(jì)算系統(tǒng)，每執(zhí)行約一千次運(yùn)算就會產(chǎn)生一次錯誤。而要使量子計(jì)算真正具備實(shí)用價(jià)值，這一錯誤率必須再降低十億倍。

Ising Calibration：量子系統(tǒng)的自動調(diào)校引擎

首款量子模型代號為Ising Calibration，其功能正如名稱所暗示。英偉達(dá)表示，這是一個(gè)擁有350億參數(shù)的視覺語言模型，基于合作伙伴系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠幫助開發(fā)者精準(zhǔn)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，將噪聲干擾降至最低。

英偉達(dá)稱，該模型可以集成到智能體框架中，實(shí)現(xiàn)全流程自動化——持續(xù)采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)，并動態(tài)調(diào)整配置，直到錯誤率降至預(yù)設(shè)閾值以下。從功能上看，它有點(diǎn)像量子系統(tǒng)專用的"自動修音"工具。

與許多大語言模型不同，Ising Calibration體量相對輕巧，可在RTX Pro 6000 Blackwell顯卡或搭載英偉達(dá)GB10芯片的DGX Spark等系統(tǒng)上流暢運(yùn)行。

Ising Decoding：實(shí)時(shí)檢測與糾錯的利器

Ising Calibration雖然能降低錯誤發(fā)生的頻率，卻無法完全消除錯誤。為此，英偉達(dá)推出了Ising Decoding系列模型，提供兩種規(guī)格版本，經(jīng)過訓(xùn)練后可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)錯誤檢測與糾正。

為了滿足低延遲的運(yùn)行需求，英偉達(dá)采用了較為傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)。與Ising Calibration相比，這兩款模型體積極為精簡：Ising-Decoder-SurfaceCode-1參數(shù)量僅為91.2萬，較大的"高精度"版本也只有179萬參數(shù)。得益于此，與基于PyMatching等框架的傳統(tǒng)方案相比，這些模型的錯誤捕獲速度提升了2.25至2.5倍。

開放資源與生態(tài)布局

Ising Calibration 1和Ising Decoder SurfaceCode 1的模型權(quán)重已在Hugging Face平臺上線；Ising Calibration 1還同步登陸英偉達(dá)Build平臺，并以推理微服務(wù)（NIM）的形式提供。除模型本身外，英偉達(dá)還配套推出了訓(xùn)練框架和推理藍(lán)圖，幫助開發(fā)者生成合成數(shù)據(jù)、針對各自系統(tǒng)進(jìn)行微調(diào)，并快速落地部署。

此次發(fā)布的系列模型，是英偉達(dá)近年來持續(xù)深耕量子計(jì)算領(lǐng)域的最新成果。此前，該公司在這一賽道的投入已涵蓋硬件研發(fā)、軟件庫構(gòu)建，乃至建立配備Blackwell超算集群的專項(xiàng)研究中心。

Q&A

Q1：英偉達(dá)發(fā)布的Ising Calibration模型是什么？它能解決量子計(jì)算中的哪些問題？

A：Ising Calibration是英偉達(dá)推出的一款擁有350億參數(shù)的視覺語言模型，專為量子硬件開發(fā)者設(shè)計(jì)。它的核心功能是通過分析量子系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，自動調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)以降低噪聲，從而減少運(yùn)算錯誤率。該模型還可集成到智能體框架中，實(shí)現(xiàn)全自動校準(zhǔn)流程，持續(xù)監(jiān)測并優(yōu)化系統(tǒng)，直到錯誤率低于設(shè)定閾值，相當(dāng)于為量子系統(tǒng)提供了一套"自動調(diào)校"機(jī)制。

Q2：Ising Decoding模型與Ising Calibration模型有什么區(qū)別？

A：兩者分工不同。Ising Calibration側(cè)重于在運(yùn)算前降低錯誤發(fā)生的概率，屬于"預(yù)防"手段；而Ising Decoding系列模型則專注于運(yùn)算過程中的實(shí)時(shí)錯誤檢測與糾正，屬于"補(bǔ)救"手段。Ising Decoding采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，參數(shù)量極?。ㄗ钚“姹緝H91.2萬參數(shù)），運(yùn)行速度比傳統(tǒng)方案快2.25至2.5倍，可在低延遲環(huán)境下高效運(yùn)行。

Q3：英偉達(dá)的量子AI模型目前在哪里可以獲??？

A：Ising Calibration 1和Ising Decoder SurfaceCode 1的模型權(quán)重已在Hugging Face平臺公開發(fā)布。此外，Ising Calibration 1還可通過英偉達(dá)Build平臺獲取，并提供推理微服務(wù)（NIM）形式的部署選項(xiàng)。英偉達(dá)同步開放了配套的訓(xùn)練框架和推理藍(lán)圖，方便開發(fā)者生成合成數(shù)據(jù)、進(jìn)行模型微調(diào)并落地應(yīng)用。