NVIDIA ra mắt Ising, bộ AI mã nguồn mở giúp máy tính lượng tử sửa lỗi nhanh hơn

NVIDIA vừa ra mắt Ising, bộ mô hình AI mã nguồn mở đầu tiên dành riêng cho máy tính lượng tử, giải quyết hai nút thắt lớn nhất đang cản trở lĩnh vực này phát triển.

Máy tính lượng tử đang gặp vấn đề gì?

Máy tính lượng tử được kỳ vọng là tương lai của điện toán từ nhiều thập kỷ nay, nhưng cho đến nay vẫn chưa đủ độ tin cậy để dùng trong thực tế. Vấn đề cốt lõi nằm ở chỗ các bit lượng tử, gọi là qubit, rất dễ bị lỗi. Cứ khoảng một nghìn phép tính thì có một phép tính sai. Để máy tính lượng tử có thể phục vụ các ứng dụng thực tiễn quy mô lớn, tỷ lệ lỗi này phải giảm xuống còn một lần trong một nghìn tỷ phép tính, tức là phải cải thiện gấp khoảng một tỷ lần so với hiện tại.

Rào cản thứ hai là quá trình hiệu chỉnh bộ xử lý lượng tử, điều chỉnh để thiết bị hoạt động đúng cách và ổn định. Công việc này hiện vẫn tốn hàng ngày và phải thực hiện thủ công. NVIDIA cho rằng AI chính là chìa khóa để vượt qua cả hai rào cản đó.

Ising gồm những gì?

Ising là bộ mô hình AI mã nguồn mở đầu tiên của NVIDIA dành cho máy tính lượng tử, gồm hai mô hình độc lập nhưng bổ trợ cho nhau.

Mô hình đầu tiên, Ising Calibration, đóng vai trò như một hệ thống tự động hiệu chỉnh bộ xử lý lượng tử liên tục. Thay vì mất hàng ngày như hiện tại, quá trình hiệu chỉnh có thể rút ngắn xuống còn vài giờ. Mô hình này có kích thước nhỏ hơn 15 lần so với các giải pháp tương đương đang có trên thị trường, giúp việc triển khai thực tế trở nên khả thi hơn nhiều.

Mô hình thứ hai, Ising Decoding, chuyên xử lý việc phát hiện và sửa lỗi theo thời gian thực, bước bắt buộc để đảm bảo kết quả tính toán của máy tính lượng tử là đáng tin cậy. Mô hình này có hai phiên bản: một phiên bản tối ưu cho tốc độ và một phiên bản tối ưu cho độ chính xác, tùy theo nhu cầu triển khai.

Hiệu suất vượt trội so với tiêu chuẩn hiện tại

So với pyMatching, bộ công cụ mã nguồn mở đang được dùng phổ biến nhất trong ngành để sửa lỗi lượng tử, Ising Decoding nhanh hơn 2,5 lần và chính xác hơn 3 lần. Bên cạnh đó, mô hình này chỉ cần lượng dữ liệu huấn luyện ít hơn 10 lần, giúp việc đào tạo và tinh chỉnh cho từng hệ thống cụ thể trở nên đơn giản hơn đáng kể.

Cả hai mô hình Ising đều hoạt động trong hệ sinh thái CUDA-Q, nền tảng phát triển lượng tử mã nguồn mở của NVIDIA, tương thích với nhiều loại bộ xử lý lượng tử khác nhau. Hiện tại, các mô hình này đã được nhiều nhà nghiên cứu, trường đại học và doanh nghiệp hàng đầu đưa vào sử dụng thực tế.