Mi az NVIDIA Ising, és hogyan hajtja előre a kvantumszámítástechnikát?

A kvantumszámítástechnika az egyik legígéretesebb technológiai területté vált, de egyben az egyik legbonyolultabban gyártható területté is. Bár olyan cégek, mint a Google, a sajátjukkal Fűzfaforgácsvagy az IBM jelentős előrelépést tett, fizikai szűk keresztmetszetek, zaj és mérnöki kihívások Továbbra is hatalmasak, és akadályozzák a tényleges elterjedésüket az iparágban.

Ebben az összefüggésben jelenik meg az NVIDIA Ising, egy nyílt forráskódú mesterséges intelligencia modellekből álló új család, amely közvetlenül a kevésbé csillogó, de kritikus problémákat célozza meg: a kvantumprocesszorok kalibrálása és a hibák szisztematikus javításaNem egy elszigetelt kísérletről beszélünk, hanem egy stratégiai vállalásról, amelynek célja, hogy a mesterséges intelligenciát a kvantumgépek „vezérlősíkjává” tegyük, és végleg közelebb hozzuk a gyakorlati kvantum-számítástechnikát.

Mi az NVIDIA Ising és miért hívják így?

Az NVIDIA Ising egy nyílt forráskódú mesterséges intelligencia modellek családja. A kvantumprocesszorokkal (QPU-kkal) és a hibrid kvantumklasszikus rendszerekkel párhuzamosan való működésre tervezett rendszer fő célja két olyan feladat automatizálása és optimalizálása, amelyek jelenleg rengeteg időt és emberi erőforrást igényelnek: a QPU-k folyamatos kalibrálása és a valós idejű kvantumhiba-korrekció dekódolása.

Az Ising név nem marketing szeszély: arra utal, hogy Ising-modellAz Ising-modell egy klasszikus matematikai modell, amelyet Ernst Ising fejlesztett ki 1925-ben a mágneses kölcsönhatásokkal rendelkező részecskerendszerek tanulmányozására. Ez a modell alapvető fontosságú a statisztikus fizikában a fázisátmenetek és az összetett anyagok viselkedésének megértéséhez, és kulcsfontosságú eszközzé vált a ... kezelésében is. nehéz optimalizálási problémák a kvantumszámítástechnikábanAz NVIDIA ezt a koncepciót metaforaként használja: nagyon összetett fizikai rendszerek egyszerűsítése jól megtervezett modelleken keresztül.

A gyakorlatban az Ising nem egyetlen modell, hanem modellek, eszközök, adatok és munkafolyamatok teljes készlete amely különböző típusú kvantum hardverekhez adaptálható. Természetesen integrálódik az NVIDIA verembe, különösen a CUDA-Q (szoftverplatform hibrid kvantumklasszikus számítástechnikához) és az összekapcsolással NVQLink, amely közvetlenül összekapcsolja a QPU-kat és a GPU-kat a hibakezelés és -javítás késleltetésének minimalizálása érdekében.

Továbbá az NVIDIA Ising nyílt és újrafelhasználható technológiaként is elérhető: A modellek nyílt forráskódúak és engedékeny licenccel rendelkeznek.hogy a laboratóriumok, vállalatok és kutatóközpontok letölthessék, helyben futtathassák, saját architektúrájukhoz igazíthassák őket, és teljes mértékben ellenőrizhessék személyes adataikat anélkül, hogy külső szolgáltatásokra kellene támaszkodniuk, ha nem akarják.

Hol helyezkedik el az Ising az NVIDIA modell ökoszisztémájában?

Ising nem egyedül érkezik, hanem egy Az NVIDIA tágabb stratégiája a vertikális AI modellek létrehozására meghatározott műszaki területekre. A vállalatnak már számos termékcsaládja van, amelyek különböző területekre irányulnak: Nemotron az ágensív mesterséges intelligencia rendszerekhez, Világegyetem a fizikai mesterséges intelligenciához, Izsák a robotika számára, Clara y BioNeMo a biomedicina számára, Apollo a mesterséges intelligencia fizikájához vagy alpamayo többek között az önvezető járművekhez.

Az Ising esetében az NVIDIA ugyanazt a logikát alkalmazza a kvantumvilágban: gyártásra kész modelleket biztosít amelyek lefedik egy magasan specializált technikai rendszer kritikus pontjait. Ahelyett, hogy egyszerűen hardvert vagy önálló könyvtárat kínálnának, a megközelítés az, hogy mesterséges intelligenciát, adatokat és eszközöket tartalmazó koherens csomagot biztosítsanak, amely egy kísérleti technológiát egy ésszerűen használható rendszerré alakít át.

Ennek a vertikális megközelítésnek egyértelmű értelmezése van: Az NVIDIA a kvantumszámítástechnika és a GPU-gyorsítású klasszikus számítástechnika közötti hídként szeretné pozicionálni magát.Ahelyett, hogy „kvantumchipet” árulnának, a hangsúly a szoftver és a mesterséges intelligencia rétegének vezérlésén van, amely lehetővé teszi ezen chipek valós körülmények közötti működtetését és skálázását.

A kvantummechanika valódi problémája: zaj, kontroll és ismétlés

A kvantum-számítástechnika megvitatása során általában a qubitek számára vagy a feltételezett „kvantumfölényre” összpontosítanak, de a szűk keresztmetszet máshol rejlik: a qubitek stabilak, kalibráltak és kezelhető hibaarányokkal tarthatókA szuperpozíció és összefonódás állapotában lévő qubitek rendkívül érzékenyek a környezeti zajokra, a hőmérsékletrezgésekre, hardverhibákra stb.

Az NVIDIA szerint, és olyan iparági hangok által megerősítve, mint Sam Stanwyck (a vállalat kvantumtermékekért felelős igazgatója), A legjobb jelenlegi kvantumprocesszorok körülbelül minden ezredik műveletből egy hibát vétenek.Bár ez lenyűgözően hangozhat, még mindig fényévekre van attól, ami a nagy értékű, gyakorlati alkalmazásokhoz szükséges, ahol a hibaszázalékot drasztikusan csökkenteni kellene, ideális esetben egy meghibásodásra egymilliárd műveletre vetítve, vagy akár kevesebbre. Ez a helyzet olyan vállalatok fejlesztéseiben is megmutatkozik, mint a IBM és az ágazat más kulcsfontosságú szereplői.

Ahhoz, hogy ezt a megbízhatóságot megközelítsük, nem elég egyszerűen több qubitet hozzáadni. Ehhez... kvantumhiba-korrekció és folyamatos hardveres kalibrációEz magában foglalja a terabájtos qubit mérések "másodpercenként több ezer alkalommal" történő feldolgozását nagyon igényes klasszikus dekódoló algoritmusokkal, miközben szinte folyamatosan módosítják a kvantumprocesszor paramétereit, hogy az optimális ponton maradjon.

Eddig ez a munka megoszlott a következők között: fizikusok csapatai manuálisan állítják be a paramétereket – drága, lassú és nem skálázható – és viszonylag egyszerű automatizálási rendszerek, amelyek a prototípusok növekedésével kudarcot vallanak. A qubitek számának minden egyes növekedése drámaian megnövelte a működési komplexitást. Pontosan itt van az a pont, ahol Az NVIDIA Ising a rendszer üzemeltetésének „piszkos munkájára” irányítja fegyvereitNem a prototípus szép képére.

Ising kalibráció: a modell, amelyet a laboratórium „olvas”

A család első nagyobb épülete a Ising kalibráció, egy látás-nyelvi modell (VLM) a 35.000 milliárd paraméter úgy tervezték, hogy gyorsan értelmezze a kvantumprocesszorból kijövő méréseket, és eldöntse, hogyan kell azokat módosítani.

Ez a VLM arra van betanítva, hogy A QPU-ból származó kísérleti adatok megértése (grafikonok, görbék, paraméter-átalakítási eredmények stb.), és ezeket kalibrációs műveletekké alakítjuk át: melyik komponenst kell beállítani, melyik tartományt kell feltárni, mely paramétereket kell optimalizálni, és milyen sorrendben. A fontos nemcsak a pontosság, hanem az is, hogy könnyen integrálható legyen a AI ügynökökhogy egy végponttól végpontig tartó kalibrációs folyamat állandó emberi beavatkozás nélkül felépíthető legyen.

Az NVIDIA szerint az Ising kalibrációja eléri a a korábban napokig tartó kézi munkát igénylő kalibrációs folyamatok néhány órára csökkentéseTovábbá fenntartja a folyamatos újrakalibrálás képességét, amint a processzor idővel elmozdul. Ez egy korábban szinte teljes egészében manuális feladatot ipari, megismételhető és mérhető folyamattá alakít át.

A lényeg az, hogy a mesterséges intelligencia megszűnik dísz lenni, és azzá válik. a kvantumlaboratórium „idegrendszere”A modell megfigyeli a történéseket, javaslatokat tesz a módosításokra, és koordinálja a hardveres válaszokat anélkül, hogy egy szakértői csapatnak folyamatosan kézzel kellene finomhangolnia mindent.

Az Ising kalibráció már most is gyakorlati alkalmazást talál olyan szervezeteknél, mint például Atom Computing, Academia Sinica, EeroQ, Conductor Quantum, Fermilab, Harvard SEAS, Infleqtion, IonQ, IQM Quantum Computers, The Fejlett kvantumteszt a Lawrence Berkeley Nemzeti Laboratóriumban, Q-CTRL vagy a Az Egyesült Királyság Nemzeti Fizikai Laboratóriumatöbbek között. Ez a korai alkalmazás azt mutatja, hogy ez nem csupán egy laboratóriumi prototípus, hanem egy azonnali működési hatással bíró eszköz.

Ising dekódolás: 3D hálózatok a hibák elleni harc megnyerésére

A másik fő összetevő a Ising dekódolás, a történet talán legkritikusabb részére összpontosítva: a dekódolás valós idejű kvantumhiba-korrekcióhozA nyomás itt brutális: ha a korrekció későn érkezik, a rendszer lebomlik, mielőtt bármi hasznosat tehetne.

Az Ising dekódolás a következőkből áll: egy 3D konvolúciós neurális hálózati modell két változata (3D CNN-ek) „dekóder előtti” kialakításúak. Az egyik változat a következőre van optimalizálva: Maximális sebességmíg a másik a következőket helyezi előtérbe: maximális precizitásEz lehetővé teszi, hogy a kísérlet típusa vagy a rendelkezésre álló késleltetési költségvetés szerint válasszon.

Ezek a modellek működnek a felszíni kódok és depolarizáló zajlehetővé téve a hibaszindrómák dekódolását tetszőleges távolságokon. Az NVIDIA egy betanítási keretrendszert is biztosít, amely a következőn alapul: PyTorch és CUDA-Q hogy a csapatok a modelleket más típusú zajokhoz és kvantumeszközeik specifikus konfigurációihoz is adaptálhassák.

A vállalat adatai szerint az Ising Decoding modellek a következőket kínálják: Akár 2,5-szer gyorsabb teljesítmény és akár 3-szor nagyobb pontosság ról ről pyMatching, a mai napig a legszélesebb körben használt nyílt dekódolási szabvány. Ha ezek az adatok igazak a termelési környezetekben, a hatás messze túlmutat a címsoron: az alacsonyabb késleltetés és a nagyobb pontosság azt jelenti, hogy Kevesebb számítási pazarlás a hiba megértése érdekében, és több erőforrás a hasznos algoritmusok futtatására.

Az Ising Decodingot már alkalmazzák vagy tesztelik olyan intézmények, mint például a Cornell Egyetem, EdenCode, Infleqtion, IQM kvantumszámítógépek, Quantum Elements, Sandia Nemzeti Laboratories, SEEQC, Kaliforniai Egyetem, Kaliforniai Egyetem, Chicagói Egyetem, Dél-Kaliforniai Egyetem és Jonszei Egyetem, többek között, ami megerősíti azt az elképzelést, hogy végül de facto referenciává válhat a nyílt kvantumhiba-dekódoláshoz.

Nyílt forráskód, adatok és nyomon követhetőség: az ökoszisztéma iránti elkötelezettség

A nyers teljesítményen túl az NVIDIA Ising egyik legszembetűnőbb aspektusa a hogyan kell közzétenniA cég nem csak a modellek súlyát teszi közzé, és kész is; a bemutatót a következővel kíséri: Engedélyező licencek, származási dokumentáció, betanítási módszerek, adatkészletek és eszközök finomhangolni, számszerűsíteni és adaptálni őket.

Ennek a megközelítésnek nagyon világos értelmezése van: ha a kvantumszámítástechnika túl akar lépni az elszigetelt laboratóriumok és az egyedi gyártású prototípusok fázisán, Nyílt és újrafelhasználható de facto szabványokra van szükségeA kalibrálás és a hibajavítás eddig szinte az egyes laboratóriumok titkos receptjei voltak, versenyelőnyük részét képezték. A teljes modellek feltárása a történetükkel együtt hatékonyan kikényszerít bizonyos fokú szabványosítást.

Ising modelljei és forrásai elérhetők a következő címen: GitHub, Hugging Face és a build.nvidia.com portál, az ökoszisztéma mellett NVIDIA NIM mikroszolgáltatásokamely lehetővé teszi ezen modellek telepítését és testreszabását olyan szolgáltatásokként, amelyek készen állnak a meglévő architektúrákba való integrációra. A NIM megkönnyíti például az Ising adaptálását egy adott típusú QPU-hoz vagy egy adott munkafolyamathoz anélkül, hogy a nulláról kellene újratanítani.

Meg kell jegyezni, hogy A „nyitott” itt nem azt jelenti, hogy önzetlenAz NVIDIA számára az Ising megnyitása egy módja annak, hogy felgyorsítsa az adaptációt, csökkentse a súrlódást az akadémiai intézményekben és a nemzeti laboratóriumokban, és egyidejűleg megszilárdítsa saját CUDA-Q + NVQLink stackjét, mint az ökoszisztéma alapjául szolgáló szabványt. Minél többet használják az Isinget, annál nehezebb lesz elkerülni az NVIDIA infrastruktúráját, amely a következő generációs kvantumrendszerek középpontjában áll.

A QPU-GPU híd: az NVQLink és a késleltetési üzletág

Az Ising úgy lett kialakítva, hogy tökéletesen illeszkedjen az NVIDIA által a ... ötlete alapján támogatott architektúrához. „kvantum-GPU szuperszámítástechnika”. Egyrészt, CUDA-Q Ez a szoftverrétegként működik, amely a hibrid kvantumklasszikus számítástechnikát vezérli. Másrészt, NVQLink Ez a hardveres összeköttetés, amely közvetlenül összeköti a QPU-kat a GPU-kkal, hogy minimális késleltetéssel cseréljenek adatokat és vezéreljenek döntéseket.

Az ok egyszerű: A hasznos kvantumszámítástechnika rendkívül gyors hibajavító döntéseket igényelHa a dekódoló és kalibrációs modellek túl sokáig dolgozzák fel a qubitekből érkező információkat, a korrekciós intézkedések túl későn érkeznek, és a kvantumállapot lebomlik. Így minden mikroszekundum számít.

Azzal, hogy a mesterséges intelligencia által generált számítási feladatokat (kalibrálás, dekódolás, vezérlés) közvetlenül a QPU-khoz csatlakoztatott GPU-kra helyezte át, az NVIDIA termékeit oda helyezi, ahol fáj nekik: a késleltetés kritikus útjánEz bizonyos értelemben tükrözi azt, ami a korai számítástechnika történetében történt: a döntő ugrás nemcsak a tranzisztor feltalálása volt, hanem egy olyan ökoszisztéma kiépítése is, amely Megbízható és megismételhető gyártás, szerszámozás, szoftverek és hibajavítás.

A kvantummechanikában az analógia egyértelmű: aki a működő „köztes réteget” – azt a réteget, amely a fizikai zajt vezérlési és korrekciós döntésekké alakítja – ellenőrzi, nagyobb értéket képviselhet, mint aki egyszerűen csak a leglátványosabb processzorát fitogtatjaAz Ising kulcsfontosságú darab ebben a darabban, mivel a mesterséges intelligenciát a gyakorlatban egyenértékűvé teszi. operációs rendszer kvantumgépekhez.

Hatás a piacra és az informatikai szakemberekre

Az NVIDIA Ising prezentációja gyors hatást gyakorolt ​​nemcsak a technikai, hanem a pénzügyi oldalra is. Röviddel a bejelentés után, Számos kvantum hardverrel és szolgáltató cég részvényárfolyama jelentősen emelkedett.Az Investing.com által gyűjtött adatok szerint az IonQ részvényei körülbelül 14%-kal, a Rigetti Computing részvényei 12%-kal, a D-Wave Quantum részvényei 11%-kal, a Quantum Computing Inc. részvényei pedig közel 9%-kal emelkedtek.

Ezek a reakciók arra utalnak, hogy a befektetők Isinget úgy érzékelik, mint egy eszköz a kereskedelmi forgalomban kapható kvantum hardverek elérésének időkeretének lerövidítéséreA Resonance elemzőcég becslése szerint a globális kvantumszámítástechnikai piac meghaladhatja a 11.000 milliárd dollár 2030-benDe ez a növekedés közvetlenül függ az olyan mérnöki kihívások megoldásától, mint a skálázhatóság, az automatikus kalibrálás és a hibatűrő hibajavítás.

Az Ising az IT-szervezetek, az infrastruktúra-osztályok, az adatelemző csapatok vagy a szoftverfejlesztők számára is egyértelmű jelzés arra vonatkozóan, hogy merre tart az iparág: a magasan specializált mesterséges intelligencia és a nagyon specifikus műszaki területek közötti konvergenciaAhogy más digitális átalakulásokban is történt, a mesterséges intelligencia megoldásait is egyre inkább az egyes iparágakhoz igazítjuk majd, és a kvantum-számítástechnika sem lesz kivétel.

Az olyan cégek, mint az IQM, odáig mentek, hogy az Ising használatát egy lépésnek nevezték afelé, hogy „ügynök kalibrálás”Olyan rendszerek, amelyekben a kalibrációt automatikusan végzik mesterséges intelligencia által közvetített ügynökök, kiküszöbölve a manuális beavatkozás nagy részét, és lehetővé téve a kvantumhardverek működését olyan környezetekben, mint például MI-gyárak anélkül, hogy helyszíni kvantumszakértőkből álló csapatra lenne szükség. Ez teljesen megváltoztathatja a technológiával való munkához szükséges szakemberek profilját.

Ezzel párhuzamosan a modell és adatainak megnyitása a következő irányba tereli a nagyobb átláthatóság és reprodukálható referenciaértékek megjelenéseEgy olyan szektorban, ahol a marketing gyakran megelőzte a technikai valóságot, a nyílt eszközök az eredmények összehasonlításához csökkenthetik a „felhajtást” és felgyorsíthatják a valódi előrelépést, arra kényszerítve a piaci szereplőket, hogy adatokkal bizonyítsák, amit a sajtóközleményekben ígérnek.

Összességében az NVIDIA Ising sokkal több, mint csupán néhány MI-modell: Ez egy kísérlet arra, hogy a mesterséges intelligenciát a kvantumszámítógépek hatékony operációs rendszerévé tegyék.A kalibráció automatizálásával, a hibajavítás felgyorsításával és egy olyan nyílt verem felkínálásával, amely ennek ellenére szorosan kötődik az NVIDIA GPU-khoz és szoftverekhez, ez a megközelítés jelentősen lerövidítheti a valóban hasznos kvantumszámítástechnikához vezető utat, és véglegesen megszilárdíthatja a mesterséges intelligencia szerepét, mint ezen gépek „agya”.

Kapcsolódó cikk:

Mi az NVIDIA CUDA-X, és hogyan gyorsítja fel a mesterséges intelligencia és a GPU számítástechnikáját?

Izsák

Szenvedélyes író a bájtok és általában a technológia világáról. Szeretem megosztani tudásomat írásban, és ezt fogom tenni ebben a blogban, megmutatom a legérdekesebb dolgokat a kütyükről, szoftverekről, hardverekről, technológiai trendekről stb. Célom, hogy egyszerű és szórakoztató módon segítsek eligazodni a digitális világban.