助力量子计算实用化：英伟达发布全球首个开源量子AI模型Ising

一、前言

2026年4月14日，英伟达正式发布全球首个开源量子AI模型NVIDIA Ising。其核心目标在于助力研究人员与企业高效构建可运行实用应用的量子处理器，打破量子计算实用化的技术壁垒。

有些朋友可能不理解“Ising”的含义，以及英伟达的模型为什么要取这个名字？下面小编做一简要科普。

简单来说，它来源于物理学中著名的伊辛模型（Ising Model），这是统计物理学中经典且重要的模型。该模型最初由德国物理学家威廉·楞次于1920年提出，后由其学生恩斯特·伊辛（Ernst Ising）对其一维情况进行了详细研究，由此得名。

英伟达将开源量子AI模型命名为Ising，既是对这一物理学经典模型的纪念和致敬，也暗合其在量子系统中描述自旋相互作用、探寻基态解的本质内涵。

NVIDIA Ising提供高性能、高可扩展性的AI工具套件，精准聚焦量子纠错与量子处理器校准这两大量子计算领域的核心瓶颈，其主要包括以下几个核心组件和特征。

二、Ising核心组件

NVIDIA Ising包含一系列先进的、可定制的模型、工具和数据，用于加速量子处理器的开发，核心组件包括以下两部分：

1. Ising Calibration（Ising 校准）

一款专为量子处理器设计的视觉语言模型，能够快速、精准解读并响应量子处理器的测量数据与反馈结果。借助内置的AI代理，可实现量子处理器的连续自动校准，将原本需要数天才能完成的校准时间大幅压缩至数小时。

2. Ising Decoding（Ising 解码）

提供两种经过专项优化的3D卷积神经网络模型变体，分别侧重速度优先与准确率优先，专门用于量子纠错的实时解码任务。与当前开源行业标准工具pyMatching相比，其性能最高可获得2.5倍的速度提升与3倍的准确率增益。

此外，英伟达还配套提供了详细的量子计算工作流指南、高质量训练数据，以及NVIDIA NIM微服务，帮助开发者能够便捷地针对特定硬件架构和应用场景对模型进行定制化微调。

三、Ising模型的性能优势

NVIDIA Ising模型凭借创新算法，实现了全球领先的量子处理器校准能力，更关键的是，将量子纠错解码过程的性能提升至传统方法的最高2.5倍速度与3倍准确率。

四、完整技术生态

NVIDIA Ising与NVIDIA CUDA-Q混合量子-经典计算软件平台实现深度协同互补，同时无缝集成NVIDIA NVQLink QPU-GPU硬件互连技术，可实现量子处理器（QPU）的实时控制与高效量子纠错。

五、获取方式

目前，NVIDIA Ising已正式加入NVIDIA开源模型组合，该组合已涵盖用于智能体系统的NVIDIA Nemotron、用于物理AI的NVIDIA Cosmos、用于自动驾驶的NVIDIA Alpamayo、用于机器人的NVIDIA Isaac GR00T，以及用于生物医学研究的NVIDIA BioNeMo等前沿模型。

以上所有开源模型、训练数据及相关框架，均可在GitHub、Hugging Face以及build.nvidia.com三大平台免费获取。

六、总结展望

总的来看，NVIDIA Ising的发布，标志着量子计算领域正式迈入AI驱动的全新发展阶段。通过开源模式共享前沿量子AI技术，英伟达不仅显著加速了全球量子研究的进程，更为构建实用化、可扩展的量子计算机奠定了坚实的技术基础。

随着Ising模型在全球顶尖科研机构与企业中的广泛应用，量子计算从实验室走向产业落地的愿景正日益清晰。小编将在第一时间分享更多与之相关的最新动态和爆料，敬请关注。