雖然GPU擅長的通用加速運算與量子電腦的量子運算是兩回事，不過在目前量子運算仍未達到商用化的階段，GPU卻能透過模擬協助開發量子處理器、量子運算應用以及作為量子校準及糾錯，NVIDIA亦針對量子運算釋出多款專業工具；隨著AI技術發展，NVIDIA宣布推出全球首款應用於量子電腦開發的AI模型Ising，利用AI為量子處理器的校準及量子錯誤修正解碼帶來突破性的表現，同時Ising亦是一款開源模型，可幫助全球量子企業、學術機構與實驗室加速量子處理器開發。
NVIDIA已將NVIDIA Ising納入NVIDIA開源模型產品組合，可自GitHub、Hugging Face與build.nvidia.com取得相關開放資料。
透過AI解決量子-經典混合運算最大挑戰
NVIDIA指出量子運算邁向大規模商用，量子處理器的校準與量子錯誤修正必須有重大的突破，而AI技術將會成為這兩項關鍵因素獲得顯著提升的關鍵，NVIDIA希冀透過開源的Ising幫助開發者在完全掌控其資料與基礎設施的同時鍵夠高效能AI。
同時NVIDIA也提供包括量子運算工作流程與訓練資料的實作指南，並可搭配NVIDIA NIM微服務，使開發者可透過最少的設定針對特定硬體架構與使用情境微調模型，並可在研究人員的本地系統執行，不須透過雲端處理，進一步確保資料的保護。
開原始開發者獲得更多掌控權
Ising的命名源自大幅簡化對複雜物理系統理解的重要數學模型，透過NVIDIA Ising模型提供高效能且可擴展的工具，能用於量子錯誤修正與校準，解決建構混合量子-經典系統最關鍵的挑戰；NVIDIA Ising模型驅動全球最頂尖的量子處理器校準，使研究人員能活用量子電腦解決更大規模且複雜的問題。
同時NVIDIA Ising與NVIDIA用於混合量子-經典運算的NVIDIA CUDA-Q平台相輔相成，並整合NVDIIA NVQLink、QPU-GPU硬體互連，可支援即時控制與量子錯誤修正，建構一套完善的工具組合。
兩大模型為量子運算帶來突破
NVDIA Ising包含兩項關鍵模型：Ising Calibration與Ising Decoding；Ising Calibration是可快速解讀及回應量子處理器測量結果的視覺模型，可透過AI代理自動化執行持續校準，並將所需時間自數天縮短為數小時；Ising Decoding則是一項3D捲積神經模型，透過兩種針對速度或準確度最佳化的版本在執行量子錯誤修正時提供即時解碼。
已獲全球研究、學術與量子企業採用
Atom Computing、中央研究院、 EeroQ 、Conductor Quantum、 費米國家加速器實驗室 、哈佛大學約翰．保爾森工程與應用科學學院、Infleqtion、IonQ、IQM Quantum Computers、 勞倫斯伯克利國家實驗室先進量子測試平台 、Q-CTRL以及英國國家物理實驗室(NPL)均已導入Ising Calibration。
Ising Decoding則獲得包括康乃爾大學、 EdenCode 、Infleqtion、IQM Quantum Computers、Quantum Elements、桑迪亞國家實驗室、SEEQC、加州大學聖地牙哥分校、加州大學聖塔芭芭拉分校、芝加哥大學、南加州大學與延世大學導入。
