論文の概要: Parallel window decoding enables scalable fault tolerant quantum computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08552v1
• Date: Sun, 18 Sep 2022 12:37:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-26 04:40:30.438794
• Title: Parallel window decoding enables scalable fault tolerant quantum computation
• Title（参考訳）: スケーラブルなフォールトトレラント量子計算を実現する並列ウィンドウデコーディング
• Authors: Luka Skoric, Dan E. Browne, Kenton M. Barnes, Neil I. Gillespie, Earl T. Campbell
• Abstract要約: 本稿では,デコード問題を並列化し,ほぼ任意のシンドローム処理速度を実現する手法を提案する。 並列化では、古典的なフィードバックの決定を遅らせる必要があり、論理クロックの速度が遅くなる。 既知のオート・テレポーテーション・ガジェットを使用すれば、キュービットオーバーヘッドの増加と引き換えに、スローダウンを完全に排除することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.624902795082451
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Error Correction (QEC) continuously generates a stream of syndrome data that contains information about the errors in the system. Useful fault-tolerant quantum computation requires online decoders that are capable of processing this syndrome data at the rate it is received. Otherwise, a data backlog is created that grows exponentially with the $T$-gate depth of the computation. Superconducting quantum devices can perform QEC rounds in sub-1 $\mu$s time, setting a stringent requirement on the speed of the decoders. All current decoder proposals have a maximum code size beyond which the processing of syndromes becomes too slow to keep up with the data acquisition, thereby making the fault-tolerant computation not scalable. Here, we will present a methodology that parallelizes the decoding problem and achieves almost arbitrary syndrome processing speed. Our parallelization requires some classical feedback decisions to be delayed, leading to a slow-down of the logical clock speed. However, the slow-down is now polynomial in code size and so an exponential backlog is averted. Furthermore, using known auto-teleportation gadgets the slow-down can be eliminated altogether in exchange for increased qubit overhead, all polynomially scaling. We demonstrate our parallelization speed-up using a Python implementation, combining it with both union-find and minimum weight perfect matching. Furthermore, we show that the algorithm imposes no noticeable reduction in logical fidelity compared to the original global decoder. Finally, we discuss how the same methodology can be implemented in online hardware decoders.
• Abstract（参考訳）: 量子エラー補正(QEC)は、システム内のエラーに関する情報を含むシンドロームデータのストリームを連続的に生成する。 有能なフォールトトレラント量子計算は、受信した速度でこのシンドロームデータを処理できるオンラインデコーダを必要とする。 そうでなければ、計算の$T$-gate深さで指数関数的に成長するデータバックログが生成される。 超伝導量子デバイスは、サブ-1$\mu$s時間でQECラウンドを実行でき、デコーダの速度に厳しい要件を設定する。 現在のデコーダの提案はすべてコードサイズが最大で、シンドロームの処理が遅すぎてデータ取得に追いつくことができないため、フォールトトレラントな計算はスケーラビリティに欠ける。 本稿では,デコーディング問題を並列化し,ほぼ任意のシンドローム処理速度を達成する手法を提案する。 我々の並列化は古典的なフィードバックの決定を遅らせる必要があり、論理クロックの速度が遅くなる。 しかし、スローダウンはコードサイズが多項式になったため、指数関数的なバックログは回避される。 さらに、既知の自動テレポーテーションガジェットを使用することで、すべての多項式スケーリングによるキュービットオーバーヘッドの増加と引き換えに、スローダウンを完全に排除することができる。 並列化の高速化をPython実装を用いて実証し、Union-findとMinimum weight perfect matchingを併用する。 さらに,本アルゴリズムは元のグローバルデコーダと比較して論理忠実性が著しく低下しないことを示す。 最後に,オンラインハードウェアデコーダで同じ手法を実装できる方法について論じる。

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