論文の概要: Constraint-Optimal Driven Allocation for Scalable QEC Decoder Scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02539v1
• Date: Tue, 02 Dec 2025 09:07:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-03 21:04:45.794451
• Title: Constraint-Optimal Driven Allocation for Scalable QEC Decoder Scheduling
• Title（参考訳）: スケーラブルQECデコーダスケジューリングのための制約最適駆動配置法
• Authors: Dongmin Kim, Jeonggeun Seo, Youngtae Kim, Youngsun Han,
• Abstract要約: フォールトトレラント量子コンピューティングは、量子エラー補正症候群の高速かつ正確な復号化を必要とする。 大規模システムでは、利用可能なデコーダの数は論理量子ビットの数よりもはるかに少ないため、基本的な資源不足につながる。 この制限に対処するため、仮想量子デコーダ(VQD)アーキテクチャは複数のキュービットにまたがる限定的なデコーダのプールを共有するために提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7768601360100647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fault-tolerant quantum computing (FTQC) requires fast and accurate decoding of Quantum Error Correction (QEC) syndromes. However, in large-scale systems, the number of available decoders is much smaller than the number of logical qubits, leading to a fundamental resource shortage. To address this limitation, Virtualized Quantum Decoder (VQD) architectures have been proposed to share a limited pool of decoders across multiple qubits. While the Minimize Longest Undecoded Sequence (MLS) heuristic has been introduced as an effective scheduling policy within the VQD framework, its locally greedy decision-making structure limits its ability to consider global circuit structure, causing inefficiencies in resource balancing and limited scalability. In this work, we propose Constraint-Optimal Driven Allocation (CODA), an optimization-based scheduling algorithm that leverages global circuit structure to minimize the longest undecoded sequence length. Across 19 benchmark circuits, CODA achieves an average 74\% reduction in the longest undecoded sequence length. Crucially, while the theoretical search space scales exponentially with circuit size, CODA effectively bypasses this combinatorial explosion. Our evaluation confirms that the scheduling time scales linearly with the number of qubits, determined by physical resource constraints rather than the combinatorial search space, ensuring robust scalability for large-scale FTQC systems. These results demonstrate that CODA provides a global optimization-based, scalable scheduling solution that enables efficient decoder virtualization in large-scale FTQC systems.
• Abstract（参考訳）: フォールトトレラント量子コンピューティング(FTQC)は、量子エラー補正(QEC)症候群を高速かつ正確に復号する必要がある。 しかし、大規模システムでは、利用可能なデコーダの数は論理量子ビットの数よりもはるかに少なく、資源不足の原因となっている。 この制限に対処するため、仮想量子デコーダ(VQD)アーキテクチャは複数のキュービットにまたがる限定的なデコーダのプールを共有するために提案されている。 Minimize Longest Undecoded Sequence (MLS) ヒューリスティックは、VQDフレームワーク内で効果的なスケジューリングポリシーとして導入されたが、その局所的な欲求決定構造は、グローバルな回路構造を考える能力を制限し、リソースバランスの非効率性とスケーラビリティの制限をもたらす。 本研究では,大域的な回路構造を利用する最適化に基づくスケジューリングアルゴリズムであるConstraint-Optimal Driven Allocation (CODA)を提案する。 19個のベンチマーク回路で、CODAは最長の非復号シーケンス長を平均74\%削減する。 重要なことに、理論的な探索空間は回路サイズとともに指数関数的にスケールするが、CODAはこの組合せの爆発を効果的に回避する。 提案手法は,大規模FTQCシステムにおいて,物理資源制約によって決定されるスケジューリング時間とキュービット数とが線形にスケールすることが確認された。 これらの結果からCODAは,大規模FTQCシステムにおいて効率的なデコーダ仮想化を実現する,グローバルな最適化ベースでスケーラブルなスケジューリングソリューションを提供することが示された。

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