論文の概要: LILLIPUT: A Lightweight Low-Latency Lookup-Table Based Decoder for Near-term Quantum Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06569v1
• Date: Sat, 14 Aug 2021 15:50:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-18 13:04:27.294410
• Title: LILLIPUT: A Lightweight Low-Latency Lookup-Table Based Decoder for Near-term Quantum Error Correction
• Title（参考訳）: lilliput: 短期的量子誤り訂正のための軽量な低遅延ルックアップテーブルベースのデコーダ
• Authors: Poulami Das, Aditya Locharla, Cody Jones
• Abstract要約: 量子誤り補正(Quantum Error Correction, QEC)は論理量子ビットを符号化し、複数の物理量子ビットを用いて情報を分配する。 LILLIPUTは、シンドロームを、リアルタイムでエラー情報を提供するLook-Up Table (LUT)にインデックスするエラー検出イベントに変換する。 LILLIPUTは、ゲートや測定を含む量子ハードウェアのあらゆる操作でエラーを許容し、コードのサイズに応じて許容エラーの数が増加する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6532769050417997
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The error rates of quantum devices are orders of magnitude higher than what is needed to run most quantum applications. To close this gap, Quantum Error Correction (QEC) encodes logical qubits and distributes information using several physical qubits. By periodically executing a syndrome extraction circuit on the logical qubits, information about errors (called syndrome) is extracted while running programs. A decoder uses these syndromes to identify and correct errors in real time, which is required to use feedback implemented in quantum algorithms. Unfortunately, software decoders are slow and hardware decoders are fast but less accurate. Thus, almost all QEC studies so far have relied on offline decoding. To enable real-time decoding in near-term QEC, we propose LILLIPUT-- a Lightweight Low Latency Look-Up Table decoder. LILLIPUT consists of two parts-- First, it translates syndromes into error detection events that index into a Look-Up Table (LUT) whose entry provides the error information in real-time. Second, it programs the LUTs with error assignments for all possible error events by running a software decoder offline. LILLIPUT tolerates an error on any operation in the quantum hardware, including gates and measurement, and the number of tolerated errors grows with the size of the code. It needs <7% logic on off-the-shelf FPGAs that allows it to be easily integrated alongside the control and readout circuits in existing systems. LILLIPUT incurs a latency of few nanoseconds and enables real-time decoding. We also propose Compressed LUTs (CLUTs) to reduce the memory needed by LILLIPUT. By exploiting the fact that not all error events are equally likely and only storing data for the most probable error events, CLUTs reduce the memory needed by up-to 107x (from 148 MB to 1.38 MB) without degrading accuracy.
• Abstract（参考訳）: 量子デバイスのエラー率は、ほとんどの量子アプリケーションを実行するのに必要なものよりも桁違いに高い。 このギャップを埋めるために、Quantum Error Correction (QEC)は論理量子ビットを符号化し、複数の物理量子ビットを用いて情報を分配する。 論理量子ビット上で定期的にシンドローム抽出回路を実行することにより、プログラムの実行中にエラーに関する情報(シンドロームと呼ばれる)を抽出する。 デコーダはこれらのシンドロームを使用して、量子アルゴリズムで実装されたフィードバックを使用するために、リアルタイムでエラーを特定し、修正する。 残念ながら、ソフトウェアデコーダは遅く、ハードウェアデコーダは高速だが正確ではない。 したがって、これまでのほとんどのQEC研究はオフラインの復号化に依存している。 短期QECにおけるリアルタイムデコーディングを実現するために,軽量低遅延ルックアップテーブルデコーダLILLIPUTを提案する。 lilliputはまず、症候群をエラー検出イベントに変換してルックアップテーブル(lut)にインデックスし、そのエントリがエラー情報をリアルタイムで提供する。 第2に、ソフトウェアデコーダをオフラインで実行することで、全ての可能なエラーイベントに対するエラー割り当てをLUTにプログラムする。 lilliputは、ゲートや測定を含む量子ハードウェアのあらゆる操作のエラーを許容し、許容されたエラーの数はコードのサイズに応じて増加する。 既存のシステムの制御回路や読み出し回路と容易に統合できるように、既製のFPGA上で <7% のロジックが必要である。 LILLIPUTは、数ナノ秒のレイテンシを発生させ、リアルタイムデコードを可能にする。 また,LILLIPUTに必要なメモリを削減するために,CLUT(Compressed LUT)を提案する。 すべてのエラーイベントが等しくあり、最も可能性の高いエラーイベントに対してのみデータを格納するという事実を利用して、clutsは107x(148mbから1.38mb)までのメモリを、精度を低下させることなく削減する。

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