加州圣塔克拉拉 — 2026 年 4 月 14 日 — NVIDIA 今日发表了开源量子 AI 模型家族 NVIDIA Ising，旨在协助研究人员和企业建构可运行实际应用程序的量子处理器。 要大规模实现实际的量子应用程序，需要在量子处理器的校准和量子错误纠正方面取得重大突破。AI 是将现今的量子处理器发展成大规模、可靠电脑的关键。开源模型让开发者能够在完全掌控其数据和基础设施的同时，建构高性能的 AI。 NVIDIA Ising 家族以一种极大地简化了复杂物理系统理解的突破性数学模型命名，提供了高性能且可扩展的 AI 工具，以应对建构混合式量子经典系统中最关键的两大挑战：量子错误纠正和校准。 Ising 模型能够运行世界顶尖的量子处理器校准，并在量子错误纠正所需的解码处理方面，实现高达 2.5 倍的速度提升和 3 倍的精确度增强，从而让研究人员能够利用量子电脑处理更大、更复杂的问题。 NVIDIA 创办人兼首席执行官黄仁勋 (Jensen Huang) 表示：「AI 对于实现量子运算至关重要。通过 Ising，AI 将成为量子机器的控制平面，也就是操作系统，将脆弱的量子比特转变为可扩展且可靠的量子 GPU 系统。」 根据分析公司 Resonance 的数据，量子运算市场预计到 2030 年将超过 110 亿美元。此成长轨迹在很大程度上取决于持续解决量子错误纠正和扩展性等关键工程挑战。 NVIDIA Ising 包含加速量子处理器的最先进、可自订的模型、工具和数据。 Ising Calibration：一个视觉语言模型，能够快速解读量子处理器的测量值并做出反应。这使得 AI 代理能够自动化持续校准，将所需时间从数天缩短至数小时。 Ising Decoding：两个针对速度或精确度进行优化的 3D 卷积神经网络模型，用于运行量子错误纠正的即时解码。与目前的开源产业标准 pyMatching 相比，Ising Decoding 模型速度最高可提升 2.5 倍，精确度则可提高 3 倍。 生态系统中的采用情况 主要的企业、学术机构和研究机构正在采用 Ising 来开发量子运算。 Ising Calibration 已在 Atom Computing、中央研究院、EeroQ、Conductor Quantum、费米国家加速器实验室、哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院、Infleqtion、IonQ、IQM Quantum Computers、劳伦斯柏克莱国家实验室先进量子测试平台、Q-CTRL 以及英国国家物理实验室 (NPL) 等处获得应用。 Ising Decoding 已在康乃尔大学、EdenCode、Infleqtion、IQM Quantum Computers、Quantum Elements、桑迪亚国家实验室、SEEQC、加州大学圣地牙哥分校、加州大学圣塔芭芭拉分校、芝加哥大学、南加州大学以及延世大学等处导入。 此外，NVIDIA 还提供量子运算工作流程的指南和训练数据，以及 NVIDIA NIM™ 微服务，让开发者能够以最少的设置，针对特定的硬件架构和使用案例微调模型。这些模型也可以在本机研究人员的系统上运行，保护机密数据。 NVIDIA Ising 补充了用于混合式量子与经典运算的 NVIDIA CUDA-Q™ 软件平台，并与实现即时控制和量子错误纠正的 NVIDIA NVQLink™ QPU-GPU 硬件互连集成，为研究人员和开发者提供了全面的工具集，以将现今的量子比特转变为未来的高速量子超级电脑。 开始使用 NVIDIA 开源模型 NVIDIA Ising 加入了 NVIDIA 的开源模型组合。此组合包括用于代理系统的 NVIDIA Nemotron™、用于实体 AI 的 NVIDIA Cosmos™、用于自动驾驶汽车的 NVIDIA Alpamayo、用于机器人的 NVIDIA Isaac™ GR00T，以及用于生物医学研究的 NVIDIA BioNeMo™。 这些开源模型、数据和框架可在 GitHub、Hugging Face 和 build.nvidia.com 上取得。 观看 NVIDIA Quantum Day 的特别演讲，并收听 NVIDIA AI Podcast 的节目。 ※本发布数据为美国时间 2026 年 4 月 14 日发布的原始新闻稿之翻译摘要。