Kas yra NVIDIA Ising ir kaip ji skatina kvantinius skaičiavimus?

Kvantinė kompiuterija tapo viena perspektyviausių technologijų sričių, tačiau kartu ir viena iš sudėtingiausių, kurias sunku pradėti gaminti. Nors tokios įmonės kaip „Google“ su savo Gluosnio drožlėarba IBM padarė didelę pažangą, fiziniai kliūtys, triukšmas ir inžineriniai iššūkiai Jie išlieka milžiniški ir trukdo juos faktiškai pritaikyti pramonėje.

Šiame kontekste atsiranda „NVIDIA Ising“ – nauja atvirojo kodo dirbtinio intelekto modelių šeima, kuri tiesiogiai sprendžia tas ne itin žavingas, bet kritines problemas: kvantinių procesorių kalibravimas ir sistemingas klaidų taisymasKalbame ne apie pavienį eksperimentą, o apie strateginį žingsnį, kuriuo siekiama, kad dirbtinis intelektas taptų kvantinių mašinų „valdymo plokštuma“ ir kartą ir visiems laikams priartėtų prie praktinių kvantinių skaičiavimų.

Kas yra NVIDIA Ising ir kodėl jis taip vadinamas?

„NVIDIA Ising“ yra atvirojo kodo dirbtinio intelekto modelių šeima. Sukurtas veikti kartu su kvantiniais procesoriais (QPU) ir hibridinėmis kvantinėmis-klasikinėmis sistemomis, jo pagrindinis tikslas yra automatizuoti ir optimizuoti dvi užduotis, kurios šiuo metu sunaudoja daug laiko ir žmogiškųjų išteklių: nuolatinį QPU kalibravimą ir dekodavimą, skirtą realaus laiko kvantinių klaidų taisymui.

Pavadinimas Ising nėra rinkodaros užgaida: jis reiškia Isingo modelisIsingo modelis yra klasikinis matematinis modelis, kurį 1925 m. sukūrė Ernstas Isingas, norėdamas tirti dalelių sistemas su magnetine sąveika. Šis modelis yra esminis statistinėje fizikoje, siekiant suprasti fazinius virsmus ir sudėtingų medžiagų elgseną, be to, jis tapo pagrindine priemone sprendžiant sudėtingos optimizavimo problemos kvantiniuose skaičiavimuoseNVIDIA šią koncepciją supranta kaip metaforą: labai sudėtingų fizinių sistemų supaprastinimas naudojant gerai suprojektuotus modelius.

Praktiškai Ising nėra vienas modelis, bet visas modelių, įrankių, duomenų ir darbo eigų rinkinys kuris gali būti pritaikytas skirtingų tipų kvantinei įrangai. Jis natūraliai integruojasi su NVIDIA paketu, ypač su CUDA-Q (hibridinio kvantinio-klasikinio skaičiavimo programinės įrangos platforma) ir su sujungimu NVQLink, kuris tiesiogiai sujungia QPU ir GPU, kad sumažintų klaidų valdymo ir taisymo delsą.

Be to, „NVIDIA Ising“ siūloma kaip atvira ir daugkartinio naudojimo technologija: Modeliai yra atvirojo kodo ir licencijuojami pagal leidžiamąsias programas.kad laboratorijos, įmonės ir tyrimų centrai galėtų juos atsisiųsti, paleisti vietoje, tiksliai suderinti su savo architektūra ir išlaikyti visišką savo privačių duomenų kontrolę, nepriklausydami nuo išorinių paslaugų, jei to nenori.

Kur Ising užima vietą NVIDIA modelių ekosistemoje?

Isingas atvyksta ne vienas, o kaip dalis Platesnė NVIDIA strategija kurti vertikalius dirbtinio intelekto modelius konkrečioms techninėms sritims. Įmonė jau turi kelias produktų šeimas, skirtas skirtingoms sritims: Nemotronas agentinėms dirbtinio intelekto sistemoms, Kosmosas fiziniam dirbtiniam intelektui, Izaokas robotikai, Klara y BioNeMo biomedicinos srityje, "apollo" dirbtinio intelekto fizikai arba Alpamayo be kita ko, autonominėms transporto priemonėms.

Su „Ising“ NVIDIA taiko tą pačią logiką kvantiniam pasauliui: pateikti gamybai paruoštus modelius kurie apima itin specializuoto techninio rinkinio svarbiausius taškus. Užuot tiesiog siūlius techninę įrangą ar atskirą biblioteką, siekiama pateikti darnų dirbtinio intelekto, duomenų ir įrankių paketą, kuris eksperimentinę technologiją paverčia pakankamai tinkama naudoti sistema.

Šis vertikalus požiūris turi aiškų aiškinimą: NVIDIA nori tapti tiltu tarp kvantinių skaičiavimų ir GPU spartinamų klasikinių skaičiavimų.Užuot pardavinėję „kvantinį lustą“, jie daugiausia dėmesio skiria programinės įrangos ir dirbtinio intelekto sluoksnio valdymui, kuris leidžia valdyti ir keisti šių lustų mastelį realiomis sąlygomis.

Tikroji kvantinės mechanikos problema: triukšmas, valdymas ir kartojimas

Aptariant kvantinius skaičiavimus, dažniausiai dėmesys sutelkiamas į kubitų skaičių arba tariamą „kvantinę viršenybę“, tačiau kliūtis slypi kitur: išlaikyti kubitus stabilius, kalibruotus ir su valdomu klaidų dažniuKubitai, būdami superpozicijos ir susietumo būsenose, yra itin jautrūs aplinkos triukšmui, temperatūradėl vibracijos, techninės įrangos defektų ir kt.

Pasak NVIDIA ir patvirtinus tokiems pramonės atstovams kaip Samas Stanwyckas (bendrovės kvantinių produktų direktorius), Geriausi dabartiniai kvantiniai procesoriai padaro maždaug vieną klaidą kas tūkstantį operacijų.Nors tai gali skambėti įspūdingai, vis dar labai toli nuo to, ko reikia didelės vertės, praktiniams taikymams, kur klaidų skaičius turėtų būti smarkiai sumažintas, idealiu atveju iki vienos klaidos milijardui operacijų ar net mažiau. Ši situacija taip pat akivaizdi tokių įmonių kaip IBM ir kiti pagrindiniai sektoriaus veikėjai.

Norint pasiekti tokį patikimumą, tiesiog pridėti daugiau kubitų nepakanka. Tam reikia... kvantinių klaidų taisymas ir nuolatinis aparatinės įrangos kalibravimasTai apima terabaitų kubitų matavimų apdorojimą „tūkstančius kartų per sekundę“ naudojant labai sudėtingus klasikinius dekodavimo algoritmus, beveik nuolat koreguojant kvantinio procesoriaus parametrus, kad jis išliktų optimaliame taške.

Iki šiol tas darbas buvo padalintas tarp fizikų komandos rankiniu būdu koreguoja parametrus – brangios, lėtos ir nekeičiamo mastelio – ir gana paprastos automatizavimo sistemos, kurios prototipams augant neatitinka lūkesčių. Kiekvienas kubitų skaičiaus padidėjimas smarkiai padidino veikimo sudėtingumą. Būtent čia „NVIDIA Ising“ nukreipia savo ginklus į „nešvarų darbą“ – sistemos valdymąNe gražiam prototipo paveikslėliui.

Isingo kalibravimas: modelis, kurį laboratorija „skaito“

Pirmasis svarbus šeimos blokas yra Isingo kalibravimas, regos ir kalbos modelis (VLM) 35.000 milijardų parametrų skirtas greitai interpretuoti iš kvantinio procesoriaus gaunamus matavimus ir nuspręsti, kaip juos koreguoti.

Šis VLM yra apmokytas Eksperimentinių duomenų iš QPU supratimas (grafikus, kreives, parametrų peržvalgos rezultatus ir kt.) ir paversti juos kalibravimo veiksmais: kurį komponentą reguliuoti, kurį diapazoną tyrinėti, kuriuos parametrus optimizuoti ir kokia tvarka. Svarbu ne tik tikslumas, bet ir tai, kad jis lengvai integruojamas su AI agentaikad būtų galima sukurti visą kalibravimo srautą be nuolatinio žmogaus įsikišimo.

Pasak NVIDIA, „Ising“ kalibravimas pasiekia sutrumpinti kalibravimo procesus, kurie anksčiau užtrukdavo kelias dienas rankinio darbo, iki vos kelių valandųBe to, jis išlaiko galimybę nuolat perkalibruoti procesoriui laikui bėgant, kai jis tampa netinkamai suderintas. Tai transformuoja užduotį, kuri anksčiau buvo beveik visiškai rankinė, į pramoninį, kartojamą ir išmatuojamą procesą.

Svarbiausias esminis teiginys yra tas, kad dirbtinis intelektas nustoja būti puošmena ir tampa Kvantinės laboratorijos „nervų sistema“Modelis stebi, kas vyksta, siūlo koregavimus ir koordinuoja aparatinės įrangos atsaką, nereikalaujant, kad specialistų komanda nuolat viską tiksliai derintų rankiniu būdu.

„Ising Calibration“ jau randa praktinį pritaikymą tokiose organizacijose kaip Atom Computing, Academia Sinica, EeroQ, Conductor Quantum, Fermilab, Harvard SEAS, Infleqtion, IonQ, IQM Quantum Computers, Pažangi kvantinė bandymų platforma Lawrence'o Berkeley nacionalinėje laboratorijoje, Q-CTRL o el Jungtinės Karalystės nacionalinė fizikos laboratorijabe kita ko. Šis ankstyvas pritaikymas rodo, kad tai ne tik laboratorinis prototipas, bet ir įrankis, turintis tiesioginį praktinį poveikį.

Ising dekodavimas: 3D tinklai laimės kovą su klaidomis

Kitas svarbus komponentas yra Isingo dekodavimas, sutelkęs dėmesį į bene svarbiausią visos istorijos dalį: dekodavimas realaus laiko kvantinių klaidų taisymuiSpaudimas čia yra žiaurus: jei korekcija įvyksta pavėluotai, sistema sugenda dar nespėjusi padaryti nieko naudingo.

Isingo dekodavimas susideda iš Du 3D konvoliucinio neuroninio tinklo modelio variantai (3D CNN), sukurti kaip „priešdekoderis“. Vienas iš variantų yra optimizuotas Maksimalus greitiso kitas teikia pirmenybę maksimalus tikslumasTai leidžia jums pasirinkti pagal eksperimento tipą arba turimą delsos biudžetą.

Šie modeliai veikia su paviršiaus kodai ir depoliarizuojantis triukšmasleidžianti dekoduoti klaidų sindromus bet kokiais atstumais. NVIDIA taip pat teikia mokymo sistemą, pagrįstą PyTorch ir CUDA-Q kad komandos galėtų pritaikyti modelius kitų tipų triukšmui ir specifinėms savo kvantinių įrenginių konfigūracijoms.

Remiantis bendrovės duomenimis, „Ising Decoding“ modeliai siūlo a Iki 2,5 karto greitesnis veikimas ir iki 3 kartų didesnis tikslumas dėl pyMatching, iki šiol plačiausiai naudojamas atviras dekodavimo standartas. Jei šie skaičiai pasitvirtins gamybinėje aplinkoje, poveikis bus daug platesnis nei vien antraštė: mažesnis delsos laikas ir didesnis tikslumas reiškia Mažiau skaičiavimų eikvojama siekiant suprasti klaidą ir daugiau išteklių skiriama naudingiems algoritmams vykdyti.

„Ising Decoding“ jau įgyvendina arba testuoja tokios institucijos kaip Kornelio universitetas, „EdenCode“, „Infleqtion“, IQM kvantiniai kompiuteriai, kvantiniai elementai, Sandijos nacionalinės laboratorijos, SEEQC, Kalifornijos universitetas San Diege, Kalifornijos universitetas Santa Barbaroje, Čikagos universitetas, Pietų Kalifornijos universitetas ir Jonsei universitetas, be kita ko, o tai sustiprina mintį, kad jis gali tapti faktine nuoroda atvirojo kvantinio klaidų dekodavimui.

Atvirasis kodas, duomenys ir atsekamumas: įsipareigojimas ekosistemai

Be našumo, vienas ryškiausių „NVIDIA Ising“ aspektų yra kaip publikuotiBendrovė ne tik atskleidžia modelių svorį ir tiek; kartu su pristatymu ji pateikia ir Leidžiamosios licencijos, kilmės dokumentacija, mokymo metodai, duomenų rinkiniai ir įrankiai juos tiksliai suderinti, kiekybiškai įvertinti ir pritaikyti.

Šis požiūris turi labai aiškią interpretaciją: jei kvantinė kompiuterija nori peržengti izoliuotų laboratorijų ir pagal užsakymą pagamintų prototipų etapą, Jam reikia atvirų ir pakartotinai naudojamų de facto standartųKalibravimas ir klaidų taisymas iki šiol buvo beveik slapti kiekvienos laboratorijos receptai, jų konkurencinio pranašumo dalis. Atveriant pilnus modelius su jų istorija, iš esmės priverčiama siekti tam tikro standartizacijos lygio.

Isingo modelius ir išteklius galima rasti adresu „GitHub“, „Hugging Face“ ir portalas „build.nvidia.com“, be ekosistemos NVIDIA NIM mikropaslaugos...kuri leidžia šiuos modelius diegti ir pritaikyti kaip paslaugas, paruoštas integravimui į esamas architektūras. NIM leidžia, pavyzdžiui, lengvai pritaikyti „Ising“ konkrečiam QPU tipui arba konkrečiam darbo eigai, nereikalaujant jo iš naujo mokyti nuo nulio.

Reikėtų pažymėti, kad „Atviras“ čia nereiškia altruizmo„NVIDIA“ bendrovei „Ising“ atvėrimas yra būdas paspartinti diegimą, sumažinti trintį akademinėse institucijose ir nacionalinėse laboratorijose ir tuo pačiu metu įtvirtinti savo „CUDA-Q + NVQLink“ steko kaip standarto, aplink kurį sukasi ekosistema. Kuo daugiau „Ising“ bus naudojama, tuo sunkiau bus išvengti „NVIDIA“ infrastruktūros, kuri yra naujos kartos kvantinių sistemų pagrindas.

QPU-GPU tiltas: NVQLink ir delsos verslas

„Ising“ sukurta taip, kad idealiai derėtų prie architektūros, kurią NVIDIA propaguoja pagal idėją „Kvantinių GPU superkompiuterių“. Viena vertus, CUDA-Q Jis veikia kaip programinės įrangos sluoksnis, kuris koordinuoja hibridinį kvantinį-klasikinį skaičiavimą. Kita vertus, NVQLink Tai aparatinės įrangos sujungimas, kuris tiesiogiai sujungia QPU su GPU, kad būtų galima keistis duomenimis ir valdyti sprendimus su minimaliu delsos laiku.

Priežastis paprasta: Naudingas kvantinis skaičiavimas reikalauja itin greitų klaidų taisymo sprendimųJei dekodavimo ir kalibravimo modeliai per ilgai apdoroja iš kubitų gaunamą informaciją, korekciniai veiksmai atliekami per vėlai ir kvantinė būsena blogėja. Sumažėja kiekviena mikrosekundė.

Perkeldama sudėtingus dirbtinio intelekto skaičiavimus (kalibravimą, dekodavimą, valdymą) į tiesiogiai prie QPU prijungtus GPU, NVIDIA savo gaminius nukreipia ten, kur jiems skaudu: kritiniame latencijos kelyjeTai tam tikra prasme atspindi tai, kas įvyko ankstyvųjų kompiuterių istorijoje: lemiamas šuolis buvo ne tik tranzistoriaus išradimas, bet ir ekosistemos sukūrimas Patikima ir pasikartojanti gamyba, įrankiai, programinė įranga ir klaidų taisymas.

Kvantinėje mechanikoje analogija aiški: kas kontroliuoja veikiančią „tarpinę programinę įrangą“ – sluoksnį, kuris fizinį triukšmą paverčia valdymo ir taisymo sprendimais – gali gauti daugiau vertės nei tas, kuris tiesiog demonstruoja įspūdingiausią procesoriųIsingas yra pagrindinis to spektaklio kūrinys, nes jis paverčia dirbtinį intelektą praktiniu atitikmeniu. kvantinių mašinų operacinė sistema.

Poveikis rinkai ir IT specialistams

„NVIDIA Ising“ pristatymas turėjo greitą poveikį ne tik techninei, bet ir finansinei sričiai. Netrukus po pranešimo... Kelių kvantinės įrangos ir paslaugų bendrovių akcijų kainos ženkliai išaugo.„Investing.com“ surinktais duomenimis, „IonQ“ akcijų kaina pakilo apie 14 %, „Rigetti Computing“ – 12 %, „D-Wave Quantum“ – 11 %, o „Quantum Computing Inc.“ – beveik 9 %.

Šios reakcijos rodo, kad investuotojai Isingą suvokia kaip svertas, skirtas sutrumpinti komerciškai perspektyvios kvantinės įrangos kūrimo laikąAnalizės bendrovė „Resonance“ prognozuoja, kad pasaulinė kvantinių skaičiavimų rinka gali viršyti 11.000 milijonų dolerių 2030 mTačiau šis augimas tiesiogiai priklauso nuo inžinerinių iššūkių, tokių kaip mastelio keitimas, automatinis kalibravimas ir klaidų toleravimas, sprendimo.

IT organizacijoms, infrastruktūros skyriams, duomenų mokslo komandoms ar programinės įrangos kūrėjams „Ising“ taip pat yra aiškus signalas, rodantis, kuria kryptimi juda pramonė: labai specializuoto dirbtinio intelekto ir labai specifinių techninių sričių konvergencijaKaip ir kitų skaitmeninių transformacijų atveju, matysime, kad dirbtinio intelekto sprendimai vis labiau bus pritaikyti kiekvienai pramonei, ir kvantinė kompiuterija nebus išimtis.

Tokios įmonės kaip IQM netgi apibūdino savo „Ising“ naudojimą kaip žingsnį link „Agento kalibravimas“Sistemos, kuriose kalibravimą automatiškai atlieka dirbtinio intelekto agentai, pašalina didelę dalį rankinio įsikišimo ir leidžia kvantinei įrangai veikti tokiose aplinkose kaip Dirbtinio intelekto gamyklos nereikalaujant vietoje samdyti kvantinių technologijų ekspertų komandos. Tai galėtų visiškai pakeisti specialistų, reikalingų dirbti su šia technologija, profilį.

Lygiagrečiai, modelio ir jo duomenų atvėrimas skatina didesnis skaidrumas ir atkuriamų lyginamųjų indeksų atsiradimasSektoriuje, kuriame rinkodara dažnai pralenkia techninę realybę, atviri įrankiai rezultatams palyginti gali sumažinti „ažiotažą“ ir paspartinti realią pažangą, priversdami rinkos dalyvius duomenimis įrodyti tai, ką žada pranešimuose spaudai.

Apskritai „NVIDIA Ising“ yra daug daugiau nei tik keli dirbtinio intelekto modeliai: Tai bandymas dirbtinį intelektą paversti efektyvia kvantinių kompiuterių operacine sistema.Automatizuojant kalibravimą, paspartinant klaidų taisymą ir siūlant atvirą steko technologiją, kuri vis dėlto yra glaudžiai susijusi su NVIDIA GPU ir programine įranga, šis metodas galėtų gerokai sutrumpinti kelią iki tikrai naudingų kvantinių skaičiavimų ir galutinai įtvirtinti dirbtinio intelekto, kaip šių mašinų „smegenų“, vaidmenį.

Susijęs straipsnis:

Kas yra NVIDIA CUDA-X ir kaip ji pagreitina dirbtinio intelekto ir GPU skaičiavimus?

Izaokas

Aistringas rašytojas apie baitų pasaulį ir technologijas apskritai. Man patinka dalytis savo žiniomis rašydamas, būtent tai ir darysiu šiame tinklaraštyje, parodysiu jums įdomiausius dalykus apie programėles, programinę įrangą, techninę įrangą, technologijų tendencijas ir kt. Mano tikslas – padėti jums paprastai ir smagiai naršyti skaitmeniniame pasaulyje.