論文の概要: Mitigating Classical Resource Costs in Quantum Error Correction via Generalized qLDPC Predecoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03180v1
• Date: Mon, 04 May 2026 21:42:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.659078
• Title: Mitigating Classical Resource Costs in Quantum Error Correction via Generalized qLDPC Predecoding
• Title（参考訳）: 一般化qLDPCプリデコードによる量子エラー補正における古典的資源コストの軽減
• Authors: Alexander Knapen, Junyi Luo, Guanchen Tao, Yuxuan Wang, Tomas Bruno, Qirui Zhang, Dennis Sylvester, Mehdi Saligane, Gokul Subramanian Ravi,
• Abstract要約: 軽量プリデコードでは、共有デコードコンポーネントの歪みを軽減することが約束されている。 任意のqLDPC符号のプリデコーダを生成するための自動フレームワークを提案する。 これらの自動構築されたプリデコーダは、デコードワークロードの90%以上を自律的に処理し、デコーダ全体の使用量を最大3,963倍に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.0083978873487
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum-classical interfaces (QCIs) for fault-tolerant quantum computing must manage simultaneous, real-time decoding across thousands to millions of logical qubits. Scaling these architectures necessitates sharing expensive decoding resources among logical qubits, which introduces severe resource contention within the QCI. While resolving these bottlenecks through efficient resource distribution remains a persistent challenge, lightweight predecoding holds promise to alleviate strain on shared decoding components by decreasing average latency and decoder usage. Notably, research into both decoder allocation and predecoding has been strictly confined to the surface code. With the growing emphasis on general quantum low-density parity-check (qLDPC) codes, slower decoding speeds will intensify resource contention, while the inherent complexity of these codes will render manual predecoder design unfeasible. To address this gap, we introduce an automated framework designed to generate predecoders for arbitrary qLDPC codes. These automatically constructed predecoders autonomously process over 90% of the decoding workload, cutting overall decoder utilization by up to 3,963x. This includes a reduction of up to 72.71% in computationally demanding ordered statistics decoding (OSD). Furthermore, we detail a highly efficient, pipelined hardware design that allows for the concurrent decoding of approximately 1,200 bivariate bicycle (BB) code logical qubits using a single FPGA. When implemented as a cryogenic ASIC, the architecture scales to support between 36,000 and 360,000 BB code logical qubits, operating within a 1.5 W power limit at 4 K.
• 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のための量子古典インタフェース(QCI)は、数千から数百万の論理量子ビットにわたる同時リアルタイムデコードを管理する必要がある。 これらのアーキテクチャをスケールするには、論理キュービット間で高価なデコードリソースを共有する必要がある。 効率的なリソース分散を通じてこれらのボトルネックを解決することは、依然として永続的な課題であるが、軽量なプリコーディングは、平均レイテンシとデコーダの使用率を低下させることで、共有デコードコンポーネントの歪みを軽減することを約束している。 特に、デコーダのアロケーションとプリデコードの両方の研究は、表面コードに限られている。 一般的な量子低密度パリティチェック(qLDPC)符号の強調により、遅い復号速度はリソース競合を増大させるが、これらの符号の固有の複雑さは手動のプリデコーダ設計を不可能にする。 このギャップに対処するために、任意のqLDPCコードのためのプリデコーダを生成するように設計された自動フレームワークを導入する。 これらの自動構築されたプリデコーダは、デコードワークロードの90%以上を自律的に処理し、デコーダ全体の使用量を最大3,963倍に削減する。 これには、命令付き統計復号(OSD)の計算要求で最大72.71%の削減が含まれている。 さらに,1つのFPGAを用いて約1,200のバイバリアイト自転車 (BB) の論理量子ビットの同時復号を可能にする,高効率でパイプライン化されたハードウェア設計について詳述する。 低温ASICとして実装されると、アーキテクチャは36,000から360,000のBBコード論理キュービットをサポートし、4Kで1.5Wの電力制限内で動作する。

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