NVIDIA 推出開源 AI 模型 Ising，加速邁向實用量子電腦之路
NVIDIA Ising 開源模型系列，除了具備世界頂尖的 AI 基礎量子處理器校準功能外，還能實現比傳統方法快 2.5 倍、精確度高 3 倍的量子錯誤糾正解碼。採用 Ising 的主要量子相關企業、學術機構和研究機構包括中央研究院、費米國家加速器實驗室、哈佛大學約翰·A·保爾森工程與應用科學學院、Infleqtion、IQM Quantum Computers、勞倫斯柏克萊國家實驗室先進量子測試平台以及英國國家物理實驗室 (NPL) 等。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月15日 21:40
- 🔍 收集: 2026年4月15日 13:01
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月15日 18:50（收集後5小時48分鐘）
加州聖塔克拉拉 — 2026 年 4 月 14 日 — NVIDIA 今日發表了開源量子 AI 模型家族 NVIDIA Ising，旨在協助研究人員和企業建構可執行實際應用程式的量子處理器。
要大規模實現實際的量子應用程式，需要在量子處理器的校準和量子錯誤糾正方面取得重大突破。AI 是將現今的量子處理器發展成大規模、可靠電腦的關鍵。開源模型讓開發者能夠在完全掌控其資料和基礎設施的同時，建構高效能的 AI。
NVIDIA Ising 家族以一種極大地簡化了複雜物理系統理解的突破性數學模型命名，提供了高效能且可擴展的 AI 工具，以應對建構混合式量子經典系統中最關鍵的兩大挑戰：量子錯誤糾正和校準。
Ising 模型能夠執行世界頂尖的量子處理器校準，並在量子錯誤糾正所需的解碼處理方面，實現高達 2.5 倍的速度提升和 3 倍的精確度增強，從而讓研究人員能夠利用量子電腦處理更大、更複雜的問題。
NVIDIA 創辦人兼執行長黃仁勳 (Jensen Huang) 表示：「AI 對於實現量子運算至關重要。透過 Ising，AI 將成為量子機器的控制平面，也就是作業系統，將脆弱的量子位元轉變為可擴展且可靠的量子 GPU 系統。」
根據分析公司 Resonance 的數據，量子運算市場預計到 2030 年將超過 110 億美元。此成長軌跡在很大程度上取決於持續解決量子錯誤糾正和擴展性等關鍵工程挑戰。
NVIDIA Ising 包含加速量子處理器的最先進、可自訂的模型、工具和資料。
Ising Calibration：一個視覺語言模型，能夠快速解讀量子處理器的測量值並做出反應。這使得 AI 代理能夠自動化持續校準，將所需時間從數天縮短至數小時。
Ising Decoding：兩個針對速度或精確度進行優化的 3D 卷積神經網路模型，用於執行量子錯誤糾正的即時解碼。與目前的開源產業標準 pyMatching 相比，Ising Decoding 模型速度最高可提升 2.5 倍，精確度則可提高 3 倍。
生態系統中的採用情況
主要的企業、學術機構和研究機構正在採用 Ising 來開發量子運算。
Ising Calibration 已在 Atom Computing、中央研究院、EeroQ、Conductor Quantum、費米國家加速器實驗室、哈佛大學約翰·A·保爾森工程與應用科學學院、Infleqtion、IonQ、IQM Quantum Computers、勞倫斯柏克萊國家實驗室先進量子測試平台、Q-CTRL 以及英國國家物理實驗室 (NPL) 等處獲得應用。
Ising Decoding 已在康乃爾大學、EdenCode、Infleqtion、IQM Quantum Computers、Quantum Elements、桑迪亞國家實驗室、SEEQC、加州大學聖地牙哥分校、加州大學聖塔芭芭拉分校、芝加哥大學、南加州大學以及延世大學等處導入。
此外，NVIDIA 還提供量子運算工作流程的指南和訓練資料，以及 NVIDIA NIM™ 微服務，讓開發者能夠以最少的設定，針對特定的硬體架構和使用案例微調模型。這些模型也可以在本機研究人員的系統上執行，保護機密資料。
NVIDIA Ising 補充了用於混合式量子與經典運算的 NVIDIA CUDA-Q™ 軟體平台，並與實現即時控制和量子錯誤糾正的 NVIDIA NVQLink™ QPU-GPU 硬體互連整合，為研究人員和開發者提供了全面的工具集，以將現今的量子位元轉變為未來的高速量子超級電腦。
開始使用 NVIDIA 開源模型
NVIDIA Ising 加入了 NVIDIA 的開源模型組合。此組合包括用於代理系統的 NVIDIA Nemotron™、用於實體 AI 的 NVIDIA Cosmos™、用於自動駕駛汽車的 NVIDIA Alpamayo、用於機器人的 NVIDIA Isaac™ GR00T，以及用於生物醫學研究的 NVIDIA BioNeMo™。
這些開源模型、資料和框架可在 GitHub、Hugging Face 和 build.nvidia.com 上取得。
觀看 NVIDIA Quantum Day 的特別演講，並收聽 NVIDIA AI Podcast 的節目。
※本發布資料為美國時間 2026 年 4 月 14 日發布的原始新聞稿之翻譯摘要。
要大規模實現實際的量子應用程式，需要在量子處理器的校準和量子錯誤糾正方面取得重大突破。AI 是將現今的量子處理器發展成大規模、可靠電腦的關鍵。開源模型讓開發者能夠在完全掌控其資料和基礎設施的同時，建構高效能的 AI。
NVIDIA Ising 家族以一種極大地簡化了複雜物理系統理解的突破性數學模型命名，提供了高效能且可擴展的 AI 工具，以應對建構混合式量子經典系統中最關鍵的兩大挑戰：量子錯誤糾正和校準。
Ising 模型能夠執行世界頂尖的量子處理器校準，並在量子錯誤糾正所需的解碼處理方面，實現高達 2.5 倍的速度提升和 3 倍的精確度增強，從而讓研究人員能夠利用量子電腦處理更大、更複雜的問題。
NVIDIA 創辦人兼執行長黃仁勳 (Jensen Huang) 表示：「AI 對於實現量子運算至關重要。透過 Ising，AI 將成為量子機器的控制平面，也就是作業系統，將脆弱的量子位元轉變為可擴展且可靠的量子 GPU 系統。」
根據分析公司 Resonance 的數據，量子運算市場預計到 2030 年將超過 110 億美元。此成長軌跡在很大程度上取決於持續解決量子錯誤糾正和擴展性等關鍵工程挑戰。
NVIDIA Ising 包含加速量子處理器的最先進、可自訂的模型、工具和資料。
Ising Calibration：一個視覺語言模型，能夠快速解讀量子處理器的測量值並做出反應。這使得 AI 代理能夠自動化持續校準，將所需時間從數天縮短至數小時。
Ising Decoding：兩個針對速度或精確度進行優化的 3D 卷積神經網路模型，用於執行量子錯誤糾正的即時解碼。與目前的開源產業標準 pyMatching 相比，Ising Decoding 模型速度最高可提升 2.5 倍，精確度則可提高 3 倍。
生態系統中的採用情況
主要的企業、學術機構和研究機構正在採用 Ising 來開發量子運算。
Ising Calibration 已在 Atom Computing、中央研究院、EeroQ、Conductor Quantum、費米國家加速器實驗室、哈佛大學約翰·A·保爾森工程與應用科學學院、Infleqtion、IonQ、IQM Quantum Computers、勞倫斯柏克萊國家實驗室先進量子測試平台、Q-CTRL 以及英國國家物理實驗室 (NPL) 等處獲得應用。
Ising Decoding 已在康乃爾大學、EdenCode、Infleqtion、IQM Quantum Computers、Quantum Elements、桑迪亞國家實驗室、SEEQC、加州大學聖地牙哥分校、加州大學聖塔芭芭拉分校、芝加哥大學、南加州大學以及延世大學等處導入。
此外，NVIDIA 還提供量子運算工作流程的指南和訓練資料，以及 NVIDIA NIM™ 微服務，讓開發者能夠以最少的設定，針對特定的硬體架構和使用案例微調模型。這些模型也可以在本機研究人員的系統上執行，保護機密資料。
NVIDIA Ising 補充了用於混合式量子與經典運算的 NVIDIA CUDA-Q™ 軟體平台，並與實現即時控制和量子錯誤糾正的 NVIDIA NVQLink™ QPU-GPU 硬體互連整合，為研究人員和開發者提供了全面的工具集，以將現今的量子位元轉變為未來的高速量子超級電腦。
開始使用 NVIDIA 開源模型
NVIDIA Ising 加入了 NVIDIA 的開源模型組合。此組合包括用於代理系統的 NVIDIA Nemotron™、用於實體 AI 的 NVIDIA Cosmos™、用於自動駕駛汽車的 NVIDIA Alpamayo、用於機器人的 NVIDIA Isaac™ GR00T，以及用於生物醫學研究的 NVIDIA BioNeMo™。
這些開源模型、資料和框架可在 GitHub、Hugging Face 和 build.nvidia.com 上取得。
觀看 NVIDIA Quantum Day 的特別演講，並收聽 NVIDIA AI Podcast 的節目。
※本發布資料為美國時間 2026 年 4 月 14 日發布的原始新聞稿之翻譯摘要。