NVIDIA Ising이란 무엇이며, 양자 컴퓨팅을 어떻게 주도하는가?

양자 컴퓨팅은 가장 유망한 기술 분야 중 하나이지만, 상용화하기에는 가장 복잡한 분야 중 하나이기도 합니다. 구글과 같은 기업들이 상당한 진전을 이루었지만, 버드나무 칩혹은 IBM이 상당한 진전을 이루었다. 물리적 병목 현상, 소음 및 엔지니어링 과제 이러한 문제점들은 여전히 ​​심각하며, 업계에서 실제 도입을 가로막는 장애물로 작용합니다.

이러한 맥락에서 NVIDIA Ising이 등장했습니다. Ising은 화려하지는 않지만 매우 중요한 문제들을 직접적으로 해결하는 것을 목표로 하는 새로운 오픈 소스 인공지능 모델 제품군입니다. 양자 프로세서의 교정 및 체계적인 오류 수정우리는 단순히 일회성 실험에 대해 이야기하는 것이 아니라, 인공지능을 양자 컴퓨터의 "제어판"으로 만들고 실용적인 양자 컴퓨팅을 현실로 구현하기 위한 전략적 시도에 대해 이야기하고 있는 것입니다.

NVIDIA Ising이란 무엇이며 왜 그렇게 불리는 걸까요?

NVIDIA Ising은 오픈 소스 AI 모델 제품군입니다. 이 시스템은 양자 프로세서(QPU) 및 하이브리드 양자-고전 시스템과 함께 작동하도록 설계되었으며, 주요 목표는 현재 막대한 시간과 인력을 소모하는 두 가지 작업, 즉 QPU의 지속적인 보정 및 실시간 양자 오류 수정을 위한 디코딩을 자동화하고 최적화하는 것입니다.

이싱(Ising)이라는 이름은 마케팅 전략의 일환이 아닙니다. 그것은 다음을 의미합니다. 이징 모델이징 모델은 1925년 에른스트 이징이 자기적 상호작용을 하는 입자 시스템을 연구하기 위해 개발한 고전적인 수학적 모델입니다. 이 모델은 통계 물리학에서 상전이 및 복잡한 물질의 거동을 이해하는 데 기본이 되며, 다양한 문제 해결에 중요한 도구로 자리 잡았습니다. 양자 컴퓨팅에서의 어려운 최적화 문제NVIDIA는 그 개념을 은유로 삼아, 잘 설계된 모델을 통해 매우 복잡한 물리적 시스템을 단순화한다고 설명합니다.

실제로 이징 모델은 단일 모델이 아니라 여러 모델로 이루어져 있습니다. 모델, 도구, 데이터 및 워크플로의 완벽한 세트 다양한 유형의 양자 하드웨어에 적용할 수 있으며, 특히 NVIDIA 스택과 자연스럽게 통합됩니다. 쿠다-Q (하이브리드 양자-고전 컴퓨팅용 소프트웨어 플랫폼) 및 상호 연결을 통해 NVQ링크이는 QPU와 GPU를 직접 연결하여 오류 제어 및 수정 시 지연 시간을 최소화합니다.

또한 NVIDIA Ising은 개방형 재사용 기술로 제공됩니다. 해당 모델들은 오픈 소스이며 관대한 라이선스가 적용되어 있습니다.이를 통해 연구소, 기업 및 연구 센터는 해당 소프트웨어를 다운로드하고, 로컬에서 실행하고, 자체 아키텍처에 맞게 미세 조정하고, 원하지 않는 경우 외부 서비스에 의존하지 않고 개인 데이터에 대한 완전한 제어권을 유지할 수 있습니다.

Ising은 NVIDIA 모델 생태계 내에서 어떤 위치를 차지합니까?

이징은 혼자 온 것이 아니라, 다른 구성원들과 함께 왔다. NVIDIA의 보다 광범위한 전략은 수직적 AI 모델을 구축하는 것입니다. 특정 기술 분야를 대상으로 합니다. 이 회사는 이미 다양한 분야에 맞춘 여러 제품군을 보유하고 있습니다. 네모트론 에이전트형 AI 시스템의 경우, 코스모스 물리적 AI의 경우, 이삭 로봇공학 분야에서, 클라라 y 바이오네모 생물의학 분야에서, 아폴로 AI 물리학의 경우 또는 알 파마 요 자율주행 차량 등을 포함한 여러 분야에 적용됩니다.

NVIDIA는 Ising을 통해 동일한 논리를 양자 세계에 적용합니다. 양산 준비가 완료된 모델을 제공합니다 이는 고도로 전문화된 기술 스택의 핵심 요소를 포괄합니다. 단순히 하드웨어나 독립형 라이브러리를 제공하는 대신, 실험적인 기술을 합리적으로 사용 가능한 시스템으로 전환하는 AI, 데이터 및 도구의 통합 패키지를 제공하는 것이 목표입니다.

이러한 수직적 접근 방식은 명확한 해석을 가지고 있습니다. NVIDIA는 양자 컴퓨팅과 GPU 가속 기반 기존 컴퓨팅을 연결하는 가교 역할을 하고자 합니다.그들의 초점은 "양자 칩"을 판매하는 것이 아니라, 실제 환경에서 그러한 칩을 작동시키고 확장할 수 있도록 하는 소프트웨어 및 AI 계층을 제어하는 ​​데 있습니다.

양자역학의 진정한 문제: 잡음, 제어, 그리고 반복

양자 컴퓨팅에 대해 논의할 때, 보통 큐비트의 개수나 소위 "양자 우위"에 초점이 맞춰지지만, 실제 병목 현상은 다른 곳에 있습니다. 큐비트를 안정적이고, 정확하게, 그리고 관리 가능한 오류율로 유지하기 위해큐비트는 중첩 및 얽힘 상태에 있기 때문에 환경 잡음에 매우 민감합니다. 온도진동, 하드웨어 결함 등으로 인해

NVIDIA에 따르면, 그리고 Sam Stanwyck(회사 양자 제품 담당 이사)과 같은 업계 관계자들이 확인한 바와 같이, 현재 최고의 양자 프로세서는 약 1,000번의 연산마다 한 번 정도의 오류를 발생시킵니다.이러한 수치는 인상적으로 들릴 수 있지만, 오류율을 획기적으로 줄여 이상적으로는 10억 회 작업당 한 번의 실패 또는 그 이하로 낮춰야 하는 고부가가치 실용 애플리케이션에 필요한 수준에는 아직 한참 못 미칩니다. 이러한 상황은 다음과 같은 기업들의 발전 과정에서도 분명하게 드러납니다. IBM 그리고 해당 분야의 다른 주요 관계자들.

그러한 신뢰성을 확보하려면 단순히 큐비트 수를 늘리는 것만으로는 충분하지 않습니다. 다음과 같은 요소들이 필요합니다... 양자 오류 수정 및 연속 하드웨어 교정이는 매우 까다로운 고전적 디코딩 알고리즘을 사용하여 테라바이트 규모의 큐비트 측정값을 "초당 수천 번" 처리하는 동시에 양자 프로세서의 매개변수를 최적의 상태로 유지하기 위해 거의 지속적으로 조정하는 것을 포함합니다.

지금까지 그 업무는 다음과 같이 나뉘어 진행되었습니다. 물리학자 팀이 수동으로 매개변수를 조정합니다. —비싸고, 느리고, 확장성이 떨어지는 — 그리고 상대적으로 단순한 자동화 시스템은 프로토타입이 커질수록 한계를 드러냅니다. 큐비트 수가 증가할 때마다 연산 복잡성이 급격히 증가합니다. 바로 이 지점에서 문제가 발생합니다. NVIDIA Ising은 시스템 운영의 "번거로운 작업"을 겨냥합니다.시제품의 예쁜 그림은 사양합니다.

이징 교정: 실험실에서 "해석"하는 모델

가족의 첫 번째 주요 블록은 다음과 같습니다. 이징 캘리브레이션, 비전-언어 모델(VLM) 35.000억 개의 매개변수 양자 프로세서에서 나오는 측정값을 신속하게 해석하고 조정 방법을 결정하도록 설계되었습니다.

이 VLM은 다음과 같이 훈련되었습니다. QPU에서 얻은 실험 데이터 이해하기 (그래프, 곡선, 파라미터 스윕 결과 등)을 보정 작업으로 변환합니다. 즉, 어떤 구성 요소를 조정해야 하는지, 어떤 범위를 탐색해야 하는지, 어떤 파라미터를 최적화해야 하는지, 그리고 어떤 순서로 진행해야 하는지를 결정합니다. 중요한 것은 정확성뿐만 아니라 기존 시스템과의 손쉬운 통합입니다. AI 에이전트이를 통해 사람의 지속적인 개입 없이도 엔드투엔드 교정 흐름을 구축할 수 있습니다.

NVIDIA에 따르면, 이징 캘리브레이션은 다음과 같은 결과를 달성합니다. 이전에는 수작업으로 며칠씩 걸리던 교정 프로세스를 단 몇 시간으로 단축합니다.또한, 시간이 지남에 따라 프로세서의 정렬이 어긋나더라도 지속적으로 재보정할 수 있는 기능을 유지합니다. 이를 통해 이전에는 거의 전적으로 수작업이었던 작업이 산업적이고 반복 가능하며 측정 가능한 프로세스로 전환됩니다.

핵심은 인공지능이 더 이상 장식물이 아니라 필수적인 요소가 된다는 점입니다. 양자 실험실의 "신경계"이 모델은 상황을 관찰하고, 조정 방안을 제안하며, 전문가 팀이 모든 것을 수동으로 지속적으로 미세 조정할 필요 없이 하드웨어의 반응을 조율합니다.

이징 캘리브레이션은 이미 다음과 같은 조직에서 실제 활용 사례를 찾아보고 있습니다. Atom Computing, Academia Sinica, EeroQ, Conductor Quantum, Fermilab, Harvard SEAS, Infleqtion, IonQ, IQM Quantum Computers, 로렌스 버클리 국립 연구소의 첨단 양자 테스트베드, Q-컨트롤 O 엘 영국 국립물리연구소그 외에도 여러 가지가 있습니다. 이러한 조기 도입은 이것이 단순한 실험실 프로토타입이 아니라 즉각적인 운영 효과를 가져올 수 있는 도구임을 보여줍니다.

이징 디코딩: 오류와의 전쟁에서 승리하기 위한 3D 네트워크

다른 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. 이징 디코딩그리고 아마도 이야기 전체에서 가장 중요한 부분, 즉 실시간 양자 오류 정정을 위한 디코딩여기서의 압박은 엄청납니다. 시정 조치가 늦어지면 시스템은 아무런 유용한 역할을 하기 전에 기능이 저하됩니다.

이징 디코딩은 다음과 같이 구성됩니다. 3D 컨볼루션 신경망 모델의 두 가지 변형 (3D CNN)은 "사전 디코더"로 설계되었습니다. 여러 변형 중 하나는 다음과 같은 용도에 최적화되어 있습니다. 최대 속도다른 하나는 다음을 우선시합니다. 최대 정밀도이를 통해 실험 유형이나 허용 가능한 지연 시간에 따라 선택할 수 있습니다.

이 모델들은 다음과 함께 작동합니다. 표면 코드 및 탈분극 잡음임의의 거리에서 오류 증후군을 디코딩할 수 있습니다. NVIDIA는 또한 이를 기반으로 하는 학습 프레임워크를 제공합니다. PyTorch와 CUDA-Q 이를 통해 연구팀들은 다른 유형의 노이즈와 양자 장치의 특정 구성에 맞게 모델을 조정할 수 있습니다.

회사 자료에 따르면 이징 디코딩 모델은 다음과 같은 기능을 제공합니다. 최대 2,5배 빠른 성능과 최대 3배 더 높은 정확도 ~에 대한 pyMatching현재까지 가장 널리 사용되는 개방형 디코딩 표준입니다. 이러한 수치가 실제 운영 환경에서도 유지된다면, 그 영향은 단순한 헤드라인을 넘어설 것입니다. 즉, 지연 시간 감소와 정확도 향상은 다음과 같은 의미를 갖습니다. 오류를 이해하는 데 낭비되는 계산량이 줄어들고 유용한 알고리즘을 실행하는 데 더 많은 자원을 투입할 수 있습니다..

이징 디코딩은 이미 다음과 같은 기관에서 구현되거나 테스트되고 있습니다. 코넬 대학교, 에덴코드, 인플렉션, IQM 양자 컴퓨터, 퀀텀 엘리먼츠, 샌디아 국립 연구소, SEEQC, 캘리포니아 대학교 샌디에이고, 캘리포니아 대학교 산타바바라, 시카고 대학교, 남캘리포니아 대학교 과 연세대학교특히, 이는 해당 기술이 개방형 양자 오류 디코딩의 사실상 표준이 될 수 있다는 생각을 뒷받침합니다.

오픈 소스, 데이터 및 추적성: 생태계에 대한 헌신

NVIDIA Ising의 가장 눈에 띄는 특징 중 하나는 뛰어난 성능 외에도 다음과 같은 점입니다. 게시하는 방법이 회사는 단순히 모델의 무게만 공개하는 것이 아니라, 출시와 함께 다양한 정보를 제공합니다. 관대한 라이선스, 출처 문서, 교육 방법, 데이터 세트 및 도구 이를 세밀하게 조정하고, 정량화하고, 적응시키기 위해서입니다.

이 접근 방식은 매우 명확한 해석을 가지고 있습니다. 양자 컴퓨팅이 고립된 연구실과 맞춤형 프로토타입 단계를 넘어서려면, 개방적이고 재사용 가능한 사실상의 표준이 필요합니다.지금까지 교정 및 오류 수정은 각 연구소의 경쟁 우위 요소로서 거의 비밀에 가까웠습니다. 하지만 이력과 함께 전체 모델을 공개함으로써 일정 수준의 표준화가 효과적으로 이루어질 수 있게 되었습니다.

이징의 모델과 자료는 다음에서 확인할 수 있습니다. GitHub, Hugging Face 및 build.nvidia.com 포털생태계 외에도 NVIDIA NIM 마이크로서비스이를 통해 이러한 모델을 기존 아키텍처에 통합할 수 있는 서비스로 배포하고 맞춤 설정할 수 있습니다. 예를 들어 NIM을 사용하면 Ising 모델을 처음부터 다시 학습시킬 필요 없이 특정 유형의 QPU 또는 특정 워크플로에 맞게 쉽게 조정할 수 있습니다.

다음 사항을 유의해야 합니다. 여기서 "개방적"이라는 말은 이타적이라는 의미가 아닙니다.NVIDIA에게 있어 이징 아키텍처 개방은 양자 컴퓨팅 도입을 가속화하고, 학술 기관 및 국립 연구소의 마찰을 줄이는 동시에, 자사의 CUDA-Q + NVQLink 스택을 생태계의 중심이 되는 표준으로 확고히 자리매김하는 방법입니다. 이징 아키텍처가 더 많이 사용될수록 차세대 양자 시스템의 핵심에 NVIDIA의 인프라가 자리 잡는 것을 피하기는 더욱 어려워질 것입니다.

QPU-GPU 브리지: NVQLink와 지연 시간 문제

Ising은 NVIDIA가 추진해 온 아키텍처 구상에 완벽하게 부합하도록 설계되었습니다. 양자 GPU 슈퍼컴퓨팅. 한편으로는, 쿠다-Q 이는 하이브리드 양자-고전 컴퓨팅을 조율하는 소프트웨어 계층 역할을 합니다. 반면에, NVQ링크 이는 QPU와 GPU를 직접 연결하여 최소한의 지연 시간으로 데이터와 제어 결정을 교환할 수 있도록 하는 하드웨어 상호 연결입니다.

이유는 간단합니다. 유용한 양자 컴퓨팅을 위해서는 매우 빠른 오류 수정 결정이 필요합니다.디코딩 및 보정 모델이 큐비트에서 오는 정보를 처리하는 데 너무 오랜 시간이 걸리면 수정 조치가 너무 늦게 이루어져 양자 상태가 저하됩니다. 매 마이크로초를 줄이는 것이 중요합니다.

NVIDIA는 고성능 AI 컴퓨팅(보정, 디코딩, 제어)을 QPU에 직접 연결된 GPU로 옮김으로써 자사 제품의 약점을 공략하고 있습니다. 지연 시간의 중요 경로에서이는 어찌 보면 초기 컴퓨터 역사의 흐름을 반영하는 것입니다. 결정적인 도약은 트랜지스터를 발명하는 것뿐만 아니라, 그 생태계를 구축하는 것이었습니다. 신뢰할 수 있고 반복 가능한 제조, 툴링, 소프트웨어 및 오류 수정.

양자역학에서 그 비유는 명확합니다. 물리적 잡음을 제어 및 수정 결정으로 변환하는 계층인 "미들웨어"를 제어하는 ​​사람이 누구냐에 따라 결과가 달라집니다. 단순히 가장 뛰어난 프로세서를 자랑하는 사람보다 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다.이징은 그 연극에서 핵심적인 역할을 하는데, 왜냐하면 이징 덕분에 인공지능이 실질적으로 다음과 같은 존재가 되기 때문입니다. 양자 기계용 운영 체제.

시장 및 IT 전문가에 미치는 영향

NVIDIA Ising 프레젠테이션은 기술적인 측면뿐만 아니라 재정적인 측면에서도 빠르게 영향을 미쳤습니다. 발표 직후, 양자 하드웨어 및 서비스 관련 여러 기업의 주가가 크게 상승했습니다.Investing.com이 수집한 데이터에 따르면 IonQ는 약 14%, Rigetti Computing은 12%, D-Wave Quantum은 11%, Quantum Computing Inc.는 거의 9% 상승했습니다.

이러한 반응들은 투자자들이 이징을 다음과 같이 인식하고 있음을 시사합니다. 상업적으로 실현 가능한 양자 하드웨어 개발 기간을 단축할 수 있는 수단분석 회사인 레조넌스는 전 세계 양자 컴퓨팅 시장 규모가 10억 달러를 넘어설 수 있다고 추정합니다. 11.000년 2030억 달러하지만 그러한 성장은 확장성, 자동 보정, 내결함성 오류 수정과 같은 엔지니어링 과제를 해결하는 데 직접적으로 달려 있습니다.

IT 조직, 인프라 부서, 데이터 과학 팀 또는 소프트웨어 개발자에게 있어 이징 화산 폭발은 업계가 나아갈 방향을 명확하게 보여주는 신호이기도 합니다. 고도로 전문화된 인공지능과 매우 특정한 기술 영역 간의 융합다른 디지털 전환 사례에서와 마찬가지로, 우리는 각 산업에 더욱 맞춤화된 AI 솔루션을 보게 될 것이며, 양자 컴퓨팅도 예외는 아닐 것입니다.

IQM과 같은 기업들은 이징 알고리즘 사용을 하나의 단계로까지 묘사하기까지 했습니다. “에이전트 교정”AI 에이전트가 자동으로 보정을 수행하는 시스템은 수동 개입을 크게 줄여 양자 하드웨어가 다음과 같은 환경에서 작동할 수 있도록 합니다. AI 공장 양자 전문가로 구성된 현장 팀이 필요하지 않게 됩니다. 이는 이 기술을 다루는 데 필요한 전문가의 프로필을 완전히 바꿀 수 있습니다.

이와 동시에, 모델과 데이터의 개방은 다음과 같은 방향으로 나아가고 있습니다. 투명성 증대 및 재현 가능한 벤치마크의 등장마케팅이 기술적 현실을 종종 앞지르는 분야에서, 결과를 비교할 수 있는 개방형 도구는 과장된 홍보를 줄이고 실질적인 발전을 가속화하여 시장 참여자들이 보도 자료에서 약속한 내용을 데이터로 입증하도록 강제할 수 있습니다.

전체적으로 볼 때, NVIDIA Ising은 단순히 몇 가지 AI 모델 이상의 의미를 지닙니다. 이는 인공지능을 양자 컴퓨터의 효율적인 운영 체제로 만들려는 시도입니다.이 접근 방식은 보정 자동화, 오류 수정 가속화, 그리고 NVIDIA GPU 및 소프트웨어와 긴밀하게 연결된 개방형 스택을 제공함으로써 진정으로 유용한 양자 컴퓨팅에 도달하는 데 걸리는 시간을 크게 단축하고, 이러한 기계의 "두뇌"로서 AI의 역할을 확실히 공고히 할 수 있습니다.