Сообщение Gate News, 15 апреля — Nvidia объявила о наборе Nvidia Ising, наборе открытых AI-моделей для калибровки квантовых процессоров и квантовой коррекции ошибок, вчера (14 апреля) в День мирового квантового сообщества. Компания сообщила о приросте производительности до 2.5x по скорости и 3x по точности по сравнению с традиционными методами. Генеральный директор Дженсен Хуанг заявил, что Nvidia рассматривает AI как слой управления для будущих квантовых систем, объединяющих кубиты с GPU.

Ising использует модель видение-язык (VLM) для калибровки и трехмерную сверточную нейронную сеть (CNN) для декодирования ошибок. Компании по квантовым вычислениям и научно-исследовательские лаборатории, включая IonQ, Atom Computing и Sandia National Laboratories, уже используют или развернули части семейства Ising. Nvidia также предоставляет открытые фреймворки и руководства, чтобы помочь квантовым командам применять AI без глубоких знаний в машинном обучении.

Nvidia позиционирует AI как «control plane» для квантовых машин и других сложных отраслей. Samsung планирует построить «AI mega-factory», используя более 50,000 Nvidia GPU для оптимизации производства в реальном времени. Hyundai Motor Group сотрудничает с Nvidia в области AI-инфраструктуры для автономной мобильности, умных фабрик и робототехники, развертывая 50,000 Nvidia Blackwell GPU.

Посмотреть источник

Отказ от ответственности: Информация на этой странице может поступать от третьих лиц и не отражает взгляды или мнения Gate. Содержание, представленное на этой странице, предназначено исключительно для справки и не является финансовой, инвестиционной или юридической консультацией. Gate не гарантирует точность или полноту информации и не несет ответственности за любые убытки, возникшие от использования этой информации. Инвестиции в виртуальные активы несут высокие риски и подвержены значительной ценовой волатильности. Вы можете потерять весь инвестированный капитал. Пожалуйста, полностью понимайте соответствующие риски и принимайте разумные решения, исходя из собственного финансового положения и толерантности к риску. Для получения подробностей, пожалуйста, обратитесь к Отказу от ответственности.