論文の概要: Managing Classical Processing Requirements for Quantum Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17995v2
• Date: Wed, 27 Nov 2024 15:50:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:22:50.211673
• Title: Managing Classical Processing Requirements for Quantum Error Correction
• Title（参考訳）: 量子エラー補正のための古典的処理要件の管理
• Authors: Satvik Maurya, Swamit Tannu,
• Abstract要約: 本稿では,ハードウェアデコーダの数を削減し,計算性能のトレードオフをナビゲートするフレームワークを提案する。 プログラムの実行に必要なハードウェアデコーダの数を最大10倍に削減できる効率的なデコーダスケジューリングポリシーを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36832029288386137
• License:
• Abstract: Quantum Error Correction requires decoders to process syndromes generated by the error-correction circuits. These decoders must process syndromes faster than they are being generated to prevent a backlog of undecoded syndromes. This backlog can exponentially increase the time required to execute the program, which has resulted in the development of fast hardware decoders that accelerate decoding. Applications utilizing error-corrected quantum computers will require hundreds to thousands of logical qubits and provisioning a hardware decoder for every logical qubit can be very costly. In this work, we present a framework to reduce the number of hardware decoders and navigate the compute-performace trade-offs without sacrificing the performance or reliability of program execution. Through workload-centric characterizations performed by our framework, we propose efficient decoder scheduling policies that can reduce the number of hardware decoders required to run a program by up to 10X. With the proposed framework, scalability can be achieved via decoder virtualization, and individual decoders can be built to maximize accuracy and performance.
• Abstract（参考訳）: 量子エラー補正では、デコーダがエラー補正回路によって生成されたシンドロームを処理する必要がある。 これらのデコーダは、未コーディング症候群のバックログを防ぐために、生成された症候群よりも早くシンドロームを処理しなければならない。 このバックログはプログラムの実行に要する時間を指数関数的に増加させ、高速なハードウェアデコーダの開発に繋がる。 誤り訂正量子コンピュータを利用するアプリケーションは、数百から数千の論理量子ビットを必要とし、全ての論理量子ビットに対してハードウェアデコーダを提供するのは非常にコストがかかる。 本研究では,ハードウェアデコーダの数を削減し,プログラムの実行性能や信頼性を犠牲にすることなく,計算性能のトレードオフをナビゲートするフレームワークを提案する。 本稿では,プログラムの実行に必要なハードウェアデコーダの数を最大10倍に削減できる効率的なデコーダスケジューリングポリシーを提案する。 提案したフレームワークでは,デコーダ仮想化によってスケーラビリティを実現し,個々のデコーダを構築して精度と性能を最大化することができる。

関連論文リスト

• Local Clustering Decoder: a fast and adaptive hardware decoder for the surface code [0.0]
  本稿では,リアルタイムデコードシステムの精度と速度要件を同時に達成するソリューションとしてローカルクラスタリングデコーダを紹介する。 我々のデコーダはFPGA上に実装され、ハードウェア並列性を利用して、最速のキュービットタイプにペースを保ちます。 通常の非適応復号法と比較して4倍少ない物理量子ビットを持つ100万個の誤りのない量子演算を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T16:43:59Z)
• Generalizing the matching decoder for the Chamon code [1.8416014644193066]
  チャモン符号として知られる3次元,非CSS,低密度のパリティチェックコードに対して,マッチングデコーダを実装した。 一般化された整合デコーダは、整合前に信念伝播ステップによって拡張され、偏極雑音に対するしきい値が10.5%となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T19:00:12Z)
• Demonstrating real-time and low-latency quantum error correction with superconducting qubits [52.08698178354922]
  超伝導量子プロセッサに組み込まれたスケーラブルFPGAデコーダを用いて低遅延フィードバックを示す。 復号ラウンド数が増加するにつれて、論理誤差の抑制が観察される。 この作業でデコーダのスループットとレイテンシが発達し、デバイスの継続的な改善と相まって、次世代の実験がアンロックされた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T17:07:18Z)
• Efficient Encoder-Decoder Transformer Decoding for Decomposable Tasks [53.550782959908524]
  エンコーダ・デコーダモデルのための新しい構成を導入し、構造化された出力と分解可能なタスクの効率を改善する。 提案手法は,インプットを一度エンコードして並列にデコードすることで,トレーニングと推論の効率を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T19:27:23Z)
• A Cryogenic Memristive Neural Decoder for Fault-tolerant Quantum Error Correction [0.0]
  インメモリ・クロスバー(IMC)アーキテクチャに基づくニューラルデコーダの設計と解析を行う。 ハードウェアを意識したリトレーニング手法を開発し、フィデリティ損失を軽減する。 この研究は、フォールトトレラントQECの統合のためのスケーラブルで高速で低消費電力のMCCハードウェアへの経路を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-18T17:46:33Z)
• Modular decoding: parallelizable real-time decoding for quantum computers [55.41644538483948]
  リアルタイム量子計算は、ノイズの多い量子ハードウェアによって生成されたデータのストリームから論理的な結果を取り出すことができる復号アルゴリズムを必要とする。 本稿では,デコーディングの精度を犠牲にすることなく,最小限の追加通信でこの問題に対処できるモジュールデコーディングを提案する。 本稿では,格子探索型耐故障ブロックのモジュールデコーディングの具体例であるエッジ頂点分解について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-08T19:26:10Z)
• Deep Quantum Error Correction [73.54643419792453]
  量子誤り訂正符号(QECC)は、量子コンピューティングのポテンシャルを実現するための鍵となる要素である。 本研究では,新しいエンペンド・ツー・エンドの量子誤りデコーダを効率的に訓練する。 提案手法は,最先端の精度を実現することにより,QECCのニューラルデコーダのパワーを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T08:16:26Z)
• Improved decoding of circuit noise and fragile boundaries of tailored surface codes [61.411482146110984]
  高速かつ高精度なデコーダを導入し、幅広い種類の量子誤り訂正符号で使用することができる。 我々のデコーダは、信仰マッチングと信念フィンドと呼ばれ、すべてのノイズ情報を活用し、QECの高精度なデモを解き放つ。 このデコーダは, 標準の正方形曲面符号に対して, 整形曲面符号において, より高いしきい値と低い量子ビットオーバーヘッドをもたらすことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-09T18:48:54Z)
• Adversarial Neural Networks for Error Correcting Codes [76.70040964453638]
  機械学習(ML)モデルの性能と適用性を高めるための一般的なフレームワークを紹介する。 本稿では,MLデコーダと競合する識別器ネットワークを組み合わせることを提案する。 我々のフレームワークはゲーム理論であり、GAN(Generative Adversarial Network)によって動機付けられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-21T19:14:44Z)
• Hierarchical decoding to reduce hardware requirements for quantum computing [0.0]
  本稿では,安価なハードディシジョンデコーダを用いた表面符号に基づくフォールトトレラント量子コンピューティングアーキテクチャを提案する。 遅延復号器により、1500倍の帯域幅と復号化ハードウェアが得られる。 シミュレーションでは、Union-Findデコーダの10倍のスピードアップと、Minimum Weight Perfect Matching Decoderの50倍のスピードアップを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-30T16:09:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。