論文の概要: Techniques for combining fast local decoders with global decoders under circuit-level noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01178v2
• Date: Wed, 28 Sep 2022 00:36:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-02 14:34:49.828184
• Title: Techniques for combining fast local decoders with global decoders under circuit-level noise
• Title（参考訳）: 高速局所デコーダと大域デコーダを回路レベルの雑音下で結合する技術
• Authors: Christopher Chamberland and Luis Goncalves and Prasahnt Sivarajah and Eric Peterson and Sebastian Grimberg
• Abstract要約: 本稿では,3次元畳み込みを用いた局所ニューラルネットワーク(NN)デコーダの構築について紹介する。 これらのローカルデコーダは回路レベルのノイズに適応し、任意の大きさの表面コードボリュームに適用できる。 それらの応用は、特定の数の断層から生じる誤差を除去し、症候群の密度を大幅に減少させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Implementing algorithms on a fault-tolerant quantum computer will require fast decoding throughput and latency times to prevent an exponential increase in buffer times between the applications of gates. In this work we begin by quantifying these requirements. We then introduce the construction of local neural network (NN) decoders using three-dimensional convolutions. These local decoders are adapted to circuit-level noise and can be applied to surface code volumes of arbitrary size. Their application removes errors arising from a certain number of faults, which serves to substantially reduce the syndrome density. Remaining errors can then be corrected by a global decoder, such as Blossom or Union Find, with their implementation significantly accelerated due to the reduced syndrome density. However, in the circuit-level setting, the corrections applied by the local decoder introduce many vertical pairs of highlighted vertices. To obtain a low syndrome density in the presence of vertical pairs, we consider a strategy of performing a syndrome collapse which removes many vertical pairs and reduces the size of the decoding graph used by the global decoder. We also consider a strategy of performing a vertical cleanup, which consists of removing all local vertical pairs prior to implementing the global decoder. Lastly, we estimate the cost of implementing our local decoders on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs).
• Abstract（参考訳）: フォールトトレラントな量子コンピュータ上でのアルゴリズムの実装には、ゲートのアプリケーション間のバッファ時間の指数的な増加を防ぐために、高速な復号スループットと遅延時間が必要となる。 この作業では、これらの要件の定量化から始めます。 次に,3次元畳み込みを用いた局所ニューラルネットワーク(NN)デコーダの構築を紹介する。 これらのローカルデコーダは回路レベルのノイズに適応し、任意の大きさの表面コードボリュームに適用できる。 そのアプリケーションは、特定の数の障害から生じるエラーを取り除き、症候群の密度を実質的に減少させる。 残されるエラーは、BlossomやUnion Findのようなグローバルデコーダによって修正され、シンドローム密度の低下により実装が大幅に高速化される。 しかし、回路レベルの設定では、局所デコーダが適用した補正は多くの垂直対のハイライトされた頂点を導入する。 垂直対の存在下での低シンドローム密度を得るために,多くの垂直対を除去し,グローバルデコーダが使用するデコードグラフのサイズを低減するシンドローム崩壊を行う戦略を検討する。 また、グローバルデコーダを実装する前に、すべてのローカルな垂直ペアを除去する垂直クリーンアップを行う戦略についても検討する。 最後に、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)上でローカルデコーダを実装するコストを見積もる。

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