NVIDIA, kuantum bilgisayarları yepyeni yeteneklerle kullanışlı ve daha hızlı hale getirmek için tasarladığı en yeni açık YZ modelleri Ising’i tanıttı.
Kuantum bilişim, onlarca yıldır hesaplamanın bir sonraki sınırı olarak görülüyor. Birçok şirket yıllardır kuantum bilişimi kusursuz hale getirmeye çalışıyor ve şimdi bazıları bu konuda başarıya ulaşmaya başladı.
NVIDIA, kuantum bilişim için halihazırda CUDA-Q adında açık kaynaklı bir geliştirme platformu sunuyor. Bu platform, “kübit bağımsız” yapısıyla QPU’lar ve kübit türleriyle sorunsuz çalışıyor.
NVIDIA, Ising adını verdiği ilk açık kaynaklı kuantum YZ modelleri ailesini duyurdu. Yeni modeller, araştırmacıların ve işletmelerin sadece yetenekli değil, aynı zamanda başta YZ olmak üzere uygulamaları çalıştırmak için kullanışlı kuantum işlemciler geliştirmesine yardımcı olmak amacıyla tasarlandı ancak kuantum hesaplamadaki temel dar boğaz, kuantum işlemci kalibrasyonu ve kuantum hata düzeltme süreçlerinden kaynaklanıyor. Kübitler gürültülü bir yapıya sahip ve çok fazla hata barındırıyor. Şu anda kuantum işlemciler her bin işlemde bir hata üretiyor fakat kuantum bilgisayarların pratikleşmesi için bu oranın trilyonda bir seviyesine düşmesi gerekiyor. NVIDIA, YZ’nin bu engeli ortadan kaldırmak ve kuantum işlemcilerin büyük ölçekli, güvenilir hesaplamalar yapmasını sağlamak için anahtar rol oynadığını belirtiyor.
Ising, iki adet “son teknoloji” ve özelleştirilebilir model içeriyor:
- Ising Calibration: Kuantum işlemcilerden gelen ölçümleri hızla yorumlayıp tepki verebilen bir görsel dil modeli. Bu model, YZ ajanlarının sürekli kalibrasyonu otomatikleştirmesini sağlayarak gereken süreyi günlerden saatlere indiriyor.
- Ising Decoding: Kuantum hata düzeltme için gerçek zamanlı kod çözme gerçekleştiren, hız veya doğruluk için optimize edilmiş bir 3D evrişimli sinir ağı modelinin iki versiyonu. Ising Decoding modelleri, mevcut açık kaynaklı endüstri standardı olan pyMatching’den 2,5 kata kadar daha hızlı ve 3 kat daha isabetli sonuçlar veriyor.
NVIDIA’ya göre bu Ising modelleri, kod çözme sürecinde 2,5 kat daha hızlı performans sunuyor. Dikkat çekici bir diğer nokta ise Ising Calibration’ın alternatiflerinden 15 kat daha küçük olması, Ising Decoding’in ise eğitim için 10 kat daha az veriye ihtiyaç duyması.
NVIDIA, Ising açık YZ modellerinin halihazırda önde gelen araştırmacılar, akademik kurumlar ve işletmeler tarafından kullanıldığını doğruluyor. Söz konusu gelişme, kuantum hesaplama çağında atılmış bir başka ileri adımı temsil ediyor.
Kaynak: https://wccftech.com/nvidia-made-quantum-computing-practical-with-ising-worlds-first-open-ai-models/
