Nvidia выпустила открытую семейство ИИ-моделей Ising для задач квантовых вычислений
Компания Nvidia представила Ising — семейство открытых ИИ-моделей, предназначенных для калибровки квантовых процессоров и декодирования в режиме реального времени при коррекции ошибок. Модели интегрированы с квантовой программной платформой CUDA-Q и межсоединением NVQLink между квантовыми процессорами (QPU) и GPU, впервые анонсированным в октябре прошлого года. Релиз Ising доступен на GitHub, Hugging Face и build.nvidia.com.
Ising разработан специально для решения двух ключевых узких мест на пути от текущего квантового оборудования к отказоустойчивым вычислениям: калибровки и декодирования. Калибровка — это ручной процесс настройки QPU, при котором кубиты приводятся к согласованному поведению. Декодирование, в свою очередь, преобразует избыточные измерения логического кубита с коррекцией ошибок в сигнал коррекции, и работает только в том случае, если успевает за скоростью появления новых ошибок на процессоре.
Семейство Ising Decoding включает две версии трёхмерной свёрточной нейронной сети — с 0,9 млн и 1,8 млн параметров, оптимизированные соответственно на скорость и точность. Эти модели выполняют предварительное декодирование для коррекции ошибок по поверхностному коду. По данным Nvidia, декодер Ising работает в 2,5 раза быстрее и в три раза точнее, чем pyMatching — наиболее распространённый открытый декодер, используемый большинством исследовательских групп в области квантовых вычислений, при этом требуя в десять раз меньше обучающих данных.
Несмотря на открытость самих моделей Ising, стек, на котором они работают, остаётся проприетарным. Для передачи данных измерений на GPU в пределах временного окна декодирования требуется низколатентное межсоединение NVQLink. Рабочие процессы калибровки реализованы через CUDA-Q, а инструменты развёртывания ориентированы исключительно на оборудование Nvidia.
Такой подход — выпускать открытые модели, сохраняя платформу закрытой — Nvidia уже применяла в проектах Nemotron, Cosmos и GR00T. Это позволяет компании укреплять зависимость рабочих процессов от GPU Nvidia и сохранять глубокую интеграцию с индустрией квантовых вычислений, не производя при этом собственное квантовое оборудование.
Поделиться
