엔비디아, 양자 컴퓨팅 AI 보정 모델 발표 - AI와 양자 융합 촉진

엔비디아는 자동으로 양자 처리기(QPU) 진단 데이터를 분석하고 장치 조정 계획을 자율적으로 판단하여 양자 컴퓨터 교정 프로세스의 자동화를 실현하는 오픈 소스 AI 모델 NVIDIA Ising Calibration 1.5를 발표했습니다. 엔비디아는 Ising Calibration 1.5가 양자 컴퓨팅 교정 시나리오를 위해 설계된 비주얼 언어 모델(VLM)로, 양자 칩 실험 데이터를 이해하고 역사적 사례가 부족할 때 "제로 샘플" 분석을 완료할 수 있으며, 관련 실험 샘플과 결합하여 맥락 학습(ICL)을 수행하여 양자 장치의 지속적인 최적화를 도울 수 있다고 밝혔습니다.

QCalEval 양자 교정 벤치마크 테스트에서 Ising Calibration 1.5는 제로 샘플 추론 능력에서 평균적으로 동급 오픈 소스 모델보다 약 10% 앞서 있으며, 관련 실험 사례를 사용하여 맥락 학습을 수행할 때 이전 세대 모델에 비해 성능이 약 86.5% 향상되었고, 여러 오픈 소스 모델을 초과하여 최상급 폐쇄형 대형 모델 수준에 근접했습니다. 이 모델은 310억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 엔비디아 Grace Blackwell 및 Vera Rubin과 같은 데이터 센터 GPU에서 실행을 지원하며, 단일 소비자급 GPU 또는 NVIDIA DGX Spark에서 배포할 수 있는 NVFP4 양자화 버전도 출시하여 양자 실험실의 사용 장벽을 크게 낮추었습니다.

엔비디아는 Ising Calibration 1.5의 훈련 데이터가 초전도 양자 비트, 양자 점, 이온, 중성 원자 및 헬륨 표면 전자 등 다양한 양자 비트 아키텍처에서 수집되었으며, 다양한 유형의 양자 컴퓨팅 장치에 교정 능력을 제공한다고 밝혔습니다. 업계에서는 자동화된 교정이 양자 컴퓨팅의 대규모 발전에 있어 주요 병목 현상 중 하나라고 보고 있습니다. 엔비디아가 AI 기반의 양자 교정 도구를 출시한 것은 AI 모델이 전통적인 컴퓨팅 분야에서 양자 하드웨어 제어 층으로 확장되기 시작했음을 의미하며, 향후 양자 컴퓨팅 산업 인프라의 중요한 구성 요소가 될 가능성이 있습니다.