助力量子計算實用化：英偉達發布全球首個開源量子AI模型Ising

一、前言

2026年4月14日，英偉達正式發布全球首個開源量子AI模型NVIDIA Ising。其核心目標在于助力研究人員與企業高效構建可運行實用應用的量子處理器，打破量子計算實用化的技術壁壘。

有些朋友可能不理解“Ising”的含義，以及英偉達的模型為什么要取這個名字？下面小編做一簡要科普。

簡單來說，它來源于物理學中著名的伊辛模型（Ising Model），這是統計物理學中經典且重要的模型。該模型最初由德國物理學家威廉·楞次于1920年提出，后由其學生恩斯特·伊辛（Ernst Ising）對其一維情況進行了詳細研究，由此得名。

英偉達將開源量子AI模型命名為Ising，既是對這一物理學經典模型的紀念和致敬，也暗合其在量子系統中描述自旋相互作用、探尋基態解的本質內涵。

NVIDIA Ising提供高性能、高可擴展性的AI工具套件，精準聚焦量子糾錯與量子處理器校準這兩大量子計算領域的核心瓶頸，其主要包括以下幾個核心組件和特征。

二、Ising核心組件

NVIDIA Ising包含一系列先進的、可定制的模型、工具和數據，用于加速量子處理器的開發，核心組件包括以下兩部分：

1. Ising Calibration（Ising 校準）

一款專為量子處理器設計的視覺語言模型，能夠快速、精準解讀并響應量子處理器的測量數據與反饋結果。借助內置的AI代理，可實現量子處理器的連續自動校準，將原本需要數天才能完成的校準時間大幅壓縮至數小時。

2. Ising Decoding（Ising 解碼）

提供兩種經過專項優化的3D卷積神經網絡模型變體，分別側重速度優先與準確率優先，專門用于量子糾錯的實時解碼任務。與當前開源行業標準工具pyMatching相比，其性能最高可獲得2.5倍的速度提升與3倍的準確率增益。

此外，英偉達還配套提供了詳細的量子計算工作流指南、高質量訓練數據，以及NVIDIA NIM?微服務，幫助開發者能夠便捷地針對特定硬件架構和應用場景對模型進行定制化微調。

三、Ising模型的性能優勢

NVIDIA Ising模型憑借創新算法，實現了全球領先的量子處理器校準能力，更關鍵的是，將量子糾錯解碼過程的性能提升至傳統方法的最高2.5倍速度與3倍準確率。

四、完整技術生態

NVIDIA Ising與NVIDIA CUDA-Q混合量子-經典計算軟件平臺實現深度協同互補，同時無縫集成NVIDIA NVQLink QPU-GPU硬件互連技術，可實現量子處理器（QPU）的實時控制與高效量子糾錯。

五、獲取方式

目前，NVIDIA Ising已正式加入NVIDIA開源模型組合，該組合已涵蓋用于智能體系統的NVIDIA Nemotron、用于物理AI的NVIDIA Cosmos、用于自動駕駛的NVIDIA Alpamayo、用于機器人的NVIDIA Isaac GR00T，以及用于生物醫學研究的NVIDIA BioNeMo等前沿模型。

以上所有開源模型、訓練數據及相關框架，均可在GitHub、Hugging Face以及build.nvidia.com三大平臺免費獲取。

六、總結展望

總的來看，NVIDIA Ising的發布，標志著量子計算領域正式邁入AI驅動的全新發展階段。通過開源模式共享前沿量子AI技術，英偉達不僅顯著加速了全球量子研究的進程，更為構建實用化、可擴展的量子計算機奠定了堅實的技術基礎。

隨著Ising模型在全球頂尖科研機構與企業中的廣泛應用，量子計算從實驗室走向產業落地的愿景正日益清晰。小編將在第一時間分享更多與之相關的最新動態和爆料，敬請關注。