輝達指出，大規模量子運算的落地，關鍵在於量子處理器校準與錯誤修正能力的提升。由於量子位元極度脆弱，容易受到環境干擾，若無法有效校正與修正錯誤，將難以形成可擴展的運算系統。透過開放模型架構，開發者可在掌握自身資料與基礎設施下，建構高效能AI系統，加速量子應用開發。
Ising系列以經典數學模型命名，該模型能簡化複雜物理系統分析，並延伸應用於量子運算核心問題。NVIDIA表示，該系列提供高效能且具擴展性的AI工具，專注於量子錯誤修正與校準兩大領域，這也是混合量子與經典運算系統最關鍵的技術瓶頸。
在效能方面，Ising模型已應用於先進量子處理器校準技術，並可將量子錯誤修正的解碼效能提升最高2.5倍、準確度提升達3倍，使研究人員能處理更大規模與更高複雜度的量子問題。
輝達執行長黃仁勳指出，AI將扮演量子系統的「控制平面」，如同作業系統般，讓量子位元轉化為可擴展且可靠的量子-GPU整合系統。
根據分析機構Resonance預估，全球量子運算市場規模至2030年將突破110億美元，但其成長高度依賴錯誤修正與系統擴展等關鍵技術的突破。NVIDIA此次推出Ising系列，正是鎖定這些核心瓶頸。
在產品架構上，Ising包含兩大主要模組。首先為Ising Calibration，採用視覺語言模型，可解析量子處理器測量結果並自動回應，讓AI代理可持續執行校準作業，將原本需數天的流程縮短至數小時。其次為Ising Decoding，採用3D卷積神經網路架構，提供速度與準確度優化版本，用於即時量子錯誤解碼，相較現行開源標準pyMatching，效能與準確度均顯著提升。
在生態系方面，多家企業與研究機構已導入Ising技術，包括Atom Computing、IonQ、IQM Quantum Computers與中央研究院等，並應用於量子處理器校準與錯誤修正。同時，康乃爾大學、芝加哥大學等學研單位亦部署解碼模型，推動量子演算法與系統開發。
此外，輝達亦提供完整開發工具，包括量子運算工作流程、訓練資料與NVIDIA NIM微服務，讓開發者可快速部署並針對不同硬體架構進行模型微調，並支援在本地系統執行以保護專有資料。
整體而言，Ising將與NVIDIA CUDA-Q軟體平台及NVQLink QPU-GPU互連技術整合，形成完整的量子運算解決方案，支援即時控制與錯誤修正，推動量子與GPU協同運算發展。隨著開源模型同步上架GitHub與Hugging Face等平台，輝達也進一步擴大其AI與量子運算生態布局，搶占下一世代運算市場先機。
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