NVIDIA Ising nedir ve kuantum hesaplamayı nasıl yönlendirir?

Kuantum hesaplama, en umut vadeden teknoloji alanlarından biri haline geldi, ancak aynı zamanda üretime geçirilmesi en karmaşık alanlardan biri de. Google gibi şirketler, Söğüt yongasıIBM de önemli ilerleme kaydetti. fiziksel darboğazlar, gürültü ve mühendislik zorlukları Bunlar hâlâ çok büyük boyutlarda ve sektörde fiili olarak benimsenmelerini engelliyorlar.

Bu bağlamda, NVIDIA Ising, göz alıcı olmayan ancak kritik öneme sahip bu sorunları doğrudan hedef alan yeni bir açık kaynaklı yapay zeka modeli ailesi olarak ortaya çıkıyor: kuantum işlemcilerin kalibrasyonu ve hataların sistematik düzeltilmesiBurada izole bir deneyden değil, yapay zekayı kuantum makinelerinin "kontrol düzlemi" haline getirmek ve pratik kuantum hesaplamayı nihayetinde daha da yakınlaştırmak için stratejik bir bahisten bahsediyoruz.

NVIDIA Ising nedir ve neden bu şekilde adlandırılır?

NVIDIA Ising, açık kaynaklı yapay zeka modelleri ailesidir. Kuantum işlemciler (QPU'lar) ve hibrit kuantum-klasik sistemlerle birlikte çalışmak üzere tasarlanan bu sistemin temel amacı, şu anda çok fazla zaman ve insan kaynağı tüketen iki görevi otomatikleştirmek ve optimize etmektir: QPU'ların sürekli kalibrasyonu ve gerçek zamanlı kuantum hata düzeltmesi için kod çözme.

Ising ismi bir pazarlama hevesi değil: şuna atıfta bulunuyor: Ising modeliIsing modeli, manyetik etkileşimlere sahip parçacık sistemlerini incelemek için 1925 yılında Ernst Ising tarafından geliştirilen klasik bir matematiksel modeldir. Bu model, faz geçişlerini ve karmaşık malzemelerin davranışını anlamak için istatistiksel fizikte temel bir öneme sahiptir ve aynı zamanda çeşitli sorunları ele almak için de önemli bir araç haline gelmiştir. kuantum hesaplamada zor optimizasyon problemleriNVIDIA bu kavramı bir metafor olarak ele alıyor: çok karmaşık fiziksel sistemleri iyi tasarlanmış modeller aracılığıyla basitleştirmek.

Pratikte Ising tek bir model değil, aksine birçok modeli kapsar. eksiksiz bir model, araç, veri ve iş akışı seti Farklı türdeki kuantum donanımlarına uyarlanabilen bu teknoloji, özellikle NVIDIA yığınıyla doğal bir şekilde entegre olur. CUDA-Q (hibrit kuantum-klasik hesaplama için yazılım platformu) ve ara bağlantı ile NVQLinkBu, hata kontrolü ve düzeltmesinde gecikmeyi en aza indirmek için QPU'ları ve GPU'ları doğrudan birbirine bağlar.

Ayrıca, NVIDIA Ising açık kaynaklı ve yeniden kullanılabilir bir teknoloji olarak sunulmaktadır: Modeller açık kaynaklı ve izin verici lisanslıdır.Böylece laboratuvarlar, şirketler ve araştırma merkezleri bunları indirebilir, yerel olarak çalıştırabilir, kendi mimarilerine göre ince ayar yapabilir ve istemedikleri takdirde harici hizmetlere bağımlı kalmadan özel verileri üzerinde tam kontrol sahibi olabilirler.

Ising, NVIDIA model ekosisteminde nerede yer alıyor?

Ising tek başına gelmiyor, bir grubun parçası olarak geliyor. NVIDIA'nın dikey yapay zeka modelleri oluşturmaya yönelik daha geniş stratejisi Belirli teknik alanlar için. Şirketin halihazırda farklı alanlara yönelik çeşitli ürün aileleri bulunmaktadır: Nemotron ajan tabanlı yapay zeka sistemleri için, kozmos Fiziksel yapay zeka için, isaac robotik alanında, Clara y BioNeMo Biyomedikal alanında, Apollo yapay zeka fiziği için veya Alpamayo Diğerlerinin yanı sıra otonom araçlar için.

NVIDIA, Ising ile aynı mantığı kuantum dünyasına uyguluyor: üretime hazır modeller sağlamak Son derece uzmanlaşmış bir teknik yığının kritik noktalarını kapsayan bir yaklaşım. Sadece donanım veya bağımsız bir kütüphane sunmak yerine, deneysel bir teknolojiyi makul ölçüde kullanılabilir bir sisteme dönüştüren tutarlı bir yapay zeka, veri ve araç paketi sunma amacı güdülüyor.

Bu dikey yaklaşımın net bir yorumu vardır: NVIDIA, kendisini kuantum hesaplama ile GPU hızlandırmalı klasik hesaplama arasında bir köprü olarak konumlandırmak istiyor."Kuantum çipi" satmak yerine, onların odak noktası, bu çiplerin gerçek dünya koşullarında çalışmasını ve ölçeklendirilmesini mümkün kılan yazılım ve yapay zeka katmanını kontrol etmektir.

Kuantum mekaniğinin asıl sorunu: gürültü, kontrol ve tekrarlama

Kuantum hesaplama tartışılırken, genellikle kübit sayısına veya sözde "kuantum üstünlüğüne" odaklanılır, ancak darboğaz başka bir yerdedir: Kuantum bitlerini kararlı, kalibre edilmiş ve yönetilebilir hata oranlarında tutmak içinSüperpozisyon ve dolanıklık durumlarında bulunan kübitler, çevresel gürültüye karşı son derece hassastır. sıcaklıktitreşimlere, donanım kusurlarına vb.

NVIDIA'ya göre ve Sam Stanwyck (şirketin kuantum ürünleri direktörü) gibi sektör temsilcilerinin de doğruladığı üzere, Günümüzün en iyi kuantum işlemcileri, her bin işlemde yaklaşık bir hata yapmaktadır.Bu etkileyici görünse de, hata oranlarının önemli ölçüde azaltılması, ideal olarak milyar işlem başına bir hataya veya daha da azına indirilmesi gereken yüksek değerli, pratik uygulamalar için gerekenlerden hala çok uzakta. Bu durum, aşağıdaki gibi şirketlerin gelişmelerinde de açıkça görülmektedir. IBM ve sektördeki diğer önemli oyuncular.

Bu güvenilirlik seviyesine ulaşmak için sadece daha fazla kübit eklemek yeterli değildir. Şunları gerektirir... kuantum hata düzeltmesi ve sürekli donanım kalibrasyonuBu, terabaytlarca kübit ölçümünü saniyede binlerce kez, oldukça zorlu klasik kod çözme algoritmalarıyla işlemeyi ve aynı zamanda kuantum işlemcisinin parametrelerini optimum noktada tutmak için neredeyse sürekli olarak ayarlamayı içerir.

Şimdiye kadar bu iş, şu iki grup arasında paylaştırılıyordu: Fizikçilerden oluşan ekipler parametreleri manuel olarak ayarlıyor. —pahalı, yavaş ve ölçeklenebilir olmayan— ve prototipler büyüdükçe yetersiz kalan nispeten basit otomasyon sistemleri. Qubit sayısındaki her artış, operasyonel karmaşıklığı önemli ölçüde artırdı. İşte tam da burada devreye giriyor: NVIDIA Ising, sistemin işletimiyle ilgili "zor işlere" odaklanıyor.Prototipin o güzel resmine hayır.

Ising Kalibrasyonu: Laboratuvarın "okuduğu" model

Ailenin ilk büyük bloğu şudur: Ising Kalibrasyonu, bir Görsel-Dil Modeli (VLM) 35.000 milyar parametre Kuantum işlemciden gelen ölçümleri hızlı bir şekilde yorumlamak ve nasıl ayarlanacağına karar vermek üzere tasarlanmıştır.

Bu VLM, şu amaçla eğitilmiştir: QPU'dan elde edilen deneysel verilerin anlaşılması (Grafikler, eğriler, parametre tarama sonuçları vb.) verileri kalibrasyon işlemlerine dönüştürmek: hangi bileşeni ayarlamak, hangi aralığı keşfetmek, hangi parametreleri optimize etmek ve hangi sırayla. Önemli olan sadece doğruluk değil, aynı zamanda kolayca entegre olabilmesidir. yapay zeka aracılarıBöylece sürekli insan müdahalesine gerek kalmadan uçtan uca bir kalibrasyon akışı oluşturulabilir.

NVIDIA'ya göre, Ising Kalibrasyonu şu sonuçları elde eder: Daha önce günler süren manuel kalibrasyon işlemlerini sadece birkaç saate indirin.Dahası, işlemci zamanla hizası bozulduğunda sürekli olarak yeniden kalibre etme özelliğini korur. Bu, daha önce neredeyse tamamen manuel olan bir görevi endüstriyel, tekrarlanabilir ve ölçülebilir bir sürece dönüştürür.

Temel nokta şu ki, yapay zeka artık bir süs olmaktan çıkıp, onun bir parçası haline geliyor. kuantum laboratuvarının “sinir sistemi”Model, neler olup bittiğini gözlemliyor, ayarlamalar öneriyor ve uzmanlardan oluşan bir ekibin her şeyi sürekli olarak elle ince ayar yapmasına gerek kalmadan donanımın tepkisini koordine ediyor.

Ising Kalibrasyonu halihazırda aşağıdaki gibi kuruluşlarda gerçek dünyada kullanım alanı bulmaktadır: Atom Computing, Academia Sinica, EeroQ, Conductor Quantum, Fermilab, Harvard SEAS, Infleqtion, IonQ, IQM Quantum Computers, Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı'ndaki Gelişmiş Kuantum Test Platformu, Q-CTRL veya Birleşik Krallık Ulusal Fizik LaboratuvarıDiğerlerinin yanı sıra. Bu erken benimseme, bunun sadece bir laboratuvar prototipi olmadığını, aynı zamanda anında operasyonel etki yaratabilecek bir araç olduğunu gösteriyor.

Ising Kod Çözme: Hatalara Karşı Mücadelede 3B Ağlar

Diğer önemli bileşen ise şudur: Ising Kod ÇözmeHikayenin belki de en kritik noktasına odaklandı: gerçek zamanlı kuantum hata düzeltmesi için kod çözmeBuradaki baskı çok acımasız: düzeltme geç gelirse, sistem işe yarar bir şey yapamadan bozulur.

Ising kod çözme işlemi şunlardan oluşur: 3 boyutlu evrimsel sinir ağı modelinin iki varyantı (3D CNN'ler) "ön kod çözücü" olarak tasarlanmıştır. Varyantlarından biri şu amaçla optimize edilmiştir: Azami hızdiğeri ise şunlara öncelik veriyor: maksimum hassasiyetBu, deney türüne veya sahip olduğunuz gecikme süresi bütçesine göre seçim yapmanıza olanak tanır.

Bu modeller şunlarla çalışır: yüzey kodları ve depolarize edici gürültüBu, hata sendromlarının keyfi mesafelerde çözümlenmesine olanak tanır. NVIDIA ayrıca buna dayalı bir eğitim çerçevesi de sunmaktadır. PyTorch ve CUDA-Q Böylece ekipler, modelleri diğer gürültü türlerine ve kuantum cihazlarının özel konfigürasyonlarına uyarlayabilirler.

Şirketin verilerine göre, Ising Decoding modelleri şu özellikleri sunuyor: 2,5 kata kadar daha hızlı performans ve 3 kata kadar daha yüksek doğruluk hakkında pyMatchingBugüne kadar en yaygın kullanılan açık kod çözme standardı. Bu rakamlar üretim ortamlarında da geçerli olursa, etki manşetlerden çok daha öteye gider: daha düşük gecikme ve daha yüksek doğruluk, daha yüksek doğruluk anlamına gelir. Hatanın anlaşılması için harcanan hesaplama gücü azalır ve daha fazla kaynak faydalı algoritmaların çalıştırılmasına ayrılır..

Ising kod çözme yöntemi, halihazırda aşağıdaki gibi kurumlar tarafından uygulanmakta veya test edilmektedir: Cornell Üniversitesi, EdenCode, Infleqtion, IQM Quantum Computers, Quantum Elements, Sandia Ulusal Laboratuvarları, SEEQC, UC San Diego, UC Santa Barbara, Chicago Üniversitesi, Güney Kaliforniya Üniversitesi ve Yonsei ÜniversitesiBunlar arasında, açık kuantum hata kod çözme için fiili bir referans haline gelebileceği fikrini güçlendiren unsurlar da bulunmaktadır.

Açık kaynak, veri ve izlenebilirlik: ekosisteme olan bağlılık

NVIDIA Ising'in ham performansının ötesinde, en dikkat çekici özelliklerinden biri de şudur: nasıl yayınlanırŞirket sadece modellerin ağırlıklarını yayınlamakla kalmıyor; lansmana eşlik eden ek bilgiler de sunuyor. İzin verici lisanslar, kaynak dokümantasyonu, eğitim yöntemleri, veri kümeleri ve araçlar Bunları ince ayar yapmak, nicelleştirmek ve uyarlamak için.

Bu yaklaşımın çok net bir yorumu var: eğer kuantum hesaplama, izole laboratuvarlar ve özel olarak üretilmiş prototipler aşamasının ötesine geçmek istiyorsa, Açık ve yeniden kullanılabilir fiili standartlara ihtiyaç duyuyor.Kalibrasyon ve hata düzeltme, bugüne kadar her laboratuvarın neredeyse gizli tarifleri, rekabet avantajlarının bir parçasıydı. Modellerin geçmişleriyle birlikte tamamen açılması, belirli bir standardizasyon düzeyini zorunlu kılıyor.

Ising'in modellerine ve kaynaklarına şu adresten ulaşılabilir: GitHub, Hugging Face ve build.nvidia.com portalıekosisteme ek olarak NVIDIA NIM mikro hizmetleriBu sayede bu modeller, mevcut mimarilere entegre edilmeye hazır hizmetler olarak dağıtılabilir ve özelleştirilebilir. Örneğin, NIM, Ising'i sıfırdan yeniden eğitmek zorunda kalmadan belirli bir QPU türüne veya belirli bir iş akışına uyarlamayı kolaylaştırır.

Şunu belirtmek gerekir ki; Buradaki "açık" kelimesi, özgeci anlamına gelmiyor.NVIDIA için Ising'i kullanıma açmak, benimsenmeyi hızlandırmanın, akademik kurumlarda ve ulusal laboratuvarlarda sürtünmeyi azaltmanın ve aynı zamanda kendi CUDA-Q + NVQLink yığınını ekosistemin etrafında döndüğü standart olarak sağlamlaştırmanın bir yoludur. Ising ne kadar çok kullanılırsa, yeni nesil kuantum sistemlerinin kalbinde NVIDIA'nın altyapısından kaçınmak o kadar zorlaşacaktır.

QPU-GPU köprüsü: NVQLink ve gecikme sorunu

Ising, NVIDIA'nın "... fikri" altında tanıttığı mimariye tam olarak uyacak şekilde tasarlanmıştır. “kuantum-GPU süperbilgisayar”. Bir taraftan, CUDA-Q Hibrit kuantum-klasik hesaplamayı düzenleyen yazılım katmanı görevi görür. Öte yandan, NVQLink Bu, QPU'ları GPU'larla doğrudan birbirine bağlayarak veri alışverişini ve kontrol kararlarını minimum gecikmeyle sağlayan donanım bağlantısıdır.

Nedeni basit: Faydalı kuantum hesaplama, son derece hızlı hata düzeltme kararları gerektirir.Eğer kod çözme ve kalibrasyon modelleri kübitlerden gelen bilgileri işlemek için çok uzun süre alırsa, düzeltici eylemler çok geç gelir ve kuantum durumu bozulur. Her mikrosaniyenin önemi büyüktür.

NVIDIA, ağır yapay zeka hesaplamalarını (kalibrasyon, kod çözme, kontrol) doğrudan QPU'lara bağlı GPU'lara kaydırarak ürünlerini en çok zarar göreceği yere konumlandırıyor: gecikmenin kritik yolundaBu, bir bakıma, erken dönem bilgisayar tarihinin olaylarını yansıtıyor: belirleyici sıçrama sadece transistörün icadı değil, aynı zamanda bir ekosistem oluşturmaktı. Güvenilir ve tekrarlanabilir üretim, takım, yazılım ve hata düzeltme.

Kuantum mekaniğinde benzetme açıktır: Fiziksel gürültüyü kontrol ve düzeltme kararlarına dönüştüren katman olan operasyonel "ara yazılımı" kim kontrol ederse, En muhteşem işlemciyi sergileyen birinden daha fazla değer yakalayabilir.Ising bu oyunda kilit bir rol oynuyor çünkü yapay zekayı pratik anlamda bir şeye dönüştürüyor. kuantum makineleri için işletim sistemi.

Piyasa ve BT profesyonelleri üzerindeki etkisi

NVIDIA Ising sunumu, yalnızca teknik alanda değil, finansal alanda da hızlı bir etki yarattı. Duyurunun hemen ardından, Birçok kuantum donanım ve hizmet şirketinin hisse senedi fiyatlarında önemli bir artış görüldü.Investing.com tarafından derlenen verilere göre, IonQ yaklaşık %14, Rigetti Computing %12, D-Wave Quantum %11 ve Quantum Computing Inc. ise yaklaşık %9 oranında değer kazandı.

Bu tepkiler, yatırımcıların Ising'i şu şekilde algıladığını gösteriyor: Ticari olarak uygulanabilir kuantum donanımına giden zaman çizelgesini kısaltmak için bir kaldıraç.Analiz firması Resonance, küresel kuantum hesaplama pazarının 200 milyon doları aşabileceğini tahmin ediyor. 11.000'da 2030 milyon dolarAncak bu büyüme, ölçeklenebilirlik, otomatik kalibrasyon ve hataya dayanıklı hata düzeltme gibi mühendislik zorluklarının çözülmesine doğrudan bağlıdır.

Bilişim kuruluşları, altyapı departmanları, veri bilimi ekipleri veya yazılım geliştiriciler için Ising, sektörün nereye doğru gittiğinin de açık bir işaretidir: Yüksek düzeyde uzmanlaşmış yapay zeka ile çok özel teknik alanlar arasındaki yakınlaşmaDiğer dijital dönüşümlerde olduğu gibi, yapay zeka çözümlerinin her sektöre giderek daha fazla uyarlanacağını göreceğiz ve kuantum hesaplama da bunun bir istisnası olmayacak.

IQM gibi şirketler, Ising yazı tipini kullanmalarını bir tür ilerleme adımı olarak nitelendirecek kadar ileri gittiler. “ajan kalibrasyonu”Kalibrasyonun yapay zeka ajanları tarafından otomatik olarak gerçekleştirildiği, manuel müdahalenin büyük ölçüde ortadan kalktığı ve kuantum donanımının aşağıdaki gibi ortamlarda çalışmasına olanak tanıyan sistemler: Yapay zeka fabrikaları Yerinde bir kuantum uzmanı ekibine ihtiyaç duymadan. Bu, bu teknolojiyle çalışmak için gereken profesyonellerin profilini tamamen değiştirebilir.

Buna paralel olarak, modelin ve verilerinin açılması, bir yöne doğru ilerlemeyi sağlıyor. daha fazla şeffaflık ve tekrarlanabilir kıyaslama ölçütlerinin ortaya çıkmasıPazarlamanın çoğu zaman teknik gerçekliğin önüne geçtiği bir sektörde, sonuçları karşılaştırmak için açık kaynaklı araçlara sahip olmak, "abartıyı" azaltabilir ve gerçek ilerlemeyi hızlandırabilir; bu da piyasa oyuncularını basın bültenlerinde vaat ettiklerini verilerle kanıtlamaya zorlar.

Genel olarak ele alındığında, NVIDIA Ising sadece birkaç yapay zeka modelinden çok daha fazlasıdır: Bu, yapay zekayı kuantum bilgisayarların etkili işletim sistemi haline getirme girişimidir.Kalibrasyonu otomatikleştirerek, hata düzeltmeyi hızlandırarak ve NVIDIA GPU'larına ve yazılımlarına sıkıca bağlı açık bir yapı sunarak, bu yaklaşım, gerçekten kullanışlı kuantum hesaplamaya giden yolu önemli ölçüde kısaltabilir ve yapay zekanın bu makinelerin "beyni" olarak rolünü kesin olarak sağlamlaştırabilir.

İlgili makale:

NVIDIA CUDA-X nedir ve yapay zeka ve GPU hesaplamalarını nasıl hızlandırır?

isaac

Genel olarak bayt ve teknoloji dünyası hakkında tutkulu bir yazar. Bilgilerimi yazarak paylaşmayı seviyorum ve bu blogda da bunu yapacağım; size gadget'lar, yazılım, donanım, teknolojik trendler ve daha fazlasıyla ilgili en ilginç şeyleri göstereceğim. Amacım dijital dünyada basit ve eğlenceli bir şekilde gezinmenize yardımcı olmaktır.