論文の概要: StreamingQEC: Streaming Quantum Error Correction in Tightly Integrated Quantum-Classical Systems via Certified Recurrence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13351v1
- Date: Wed, 15 Jul 2026 00:23:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-16 16:39:12.615271
- Title: StreamingQEC: Streaming Quantum Error Correction in Tightly Integrated Quantum-Classical Systems via Certified Recurrence
- Title（参考訳）: StreamingQEC: Certified RecurrenceによるTightly Integrated Quantum-Classical Systemsにおける量子エラー訂正のストリーミング
- Abstract要約: StreamingQECはフォールトトレラントな論理ワークロードをリソース制約のあるストリーミングQECパイプラインに変換する。
9,998の計測値を含むデコーダ実行データセットを組み立て,その内8,174が性能プロファイルに適合する。
16-jobのアンカーワークロードでは、StreamingQECは59,743,936のデコードイベントを保持し、24.0xのホスト側のスピードアップを実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.265070414725419
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Fault-tolerant quantum computing requires a continuous hybrid quantum error correction (QEC) pipeline comprising measurement readout, syndrome transport, decoding, feedback, and control. Existing QEC simulators primarily evaluate circuits, noise models, decoders, and protocol-level outcomes. System architects, however, must also understand how these workloads contend for and queue across controller, compute, accelerator, and communication resources during protected logical execution. We introduce StreamingQEC, a system-level simulator that translates fault-tolerant logical workloads into resource-constrained streaming-QEC pipelines. An explicit discrete-event simulation provides the reference execution semantics. An automatic staged-fluid mode enables faster approximate design-space exploration, while a certified recurrence mechanism compresses repeated transitions only when their scheduling state and metric contributions match those of the explicit execution trace. We assemble a decoder-runtime dataset containing 9,998 measurements, of which 8,174 are used to fit performance profiles. Recurrence reproduces the reported explicit-simulation metrics across 35 calibrated-profile configurations, as well as additional workload and cadence validation cases. For a 16-job anchor workload, it preserves 59,743,936 decoding events while achieving a 24.0x host-side speedup, and recurrent simulations scale beyond 1.22 billion events. Across 17 reference configurations, the automatics taged-fluid mode yields a mean makespan error of 2.60% and a worst-case error of 6.45%. Design-space studies reveal transfer-limited resource matching,decoder-driven pipeline stalls, and saturation of dedicated resources under microsecond-scale QEC cycles.
- 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は、測定読み出し、シンドローム輸送、復号化、フィードバック、制御を含む連続ハイブリッド量子エラー補正(QEC)パイプラインを必要とする。
既存のQECシミュレータは、主に回路、ノイズモデル、デコーダ、プロトコルレベルの結果を評価する。
しかし、システムアーキテクトは、保護された論理的実行の間、これらのワークロードがどのようにコントローラ、計算、アクセラレータ、通信リソース間で競合し、キューをとるかを理解する必要がある。
本稿では,フォールトトレラントな論理的ワークロードをリソース制約のストリーミングQECパイプラインに変換するシステムレベルのシミュレータStreamingQECを紹介する。
明示的な離散イベントシミュレーションは、参照実行セマンティクスを提供する。
自動ステージド流体モードは、設計空間の探索を高速化し、認定された再帰機構は、スケジュール状態とメトリックコントリビューションが明示的な実行トレースと一致する場合にのみ、繰り返し遷移を圧縮する。
9,998の計測値を含むデコーダ実行データセットを組み立て,その内8,174が性能プロファイルに適合する。
Recurrenceは、35の校正された設定、追加のワークロードとケイデンス検証ケースで報告された明示的なシミュレーションメトリクスを再現する。
16-jobのアンカーワークロードでは、59,743,936のデコードイベントを保存し、24.0倍のホストサイドスピードアップを実現している。
17の参照構成で、オートマチックタグ付き流体モードは平均メイクパン誤差が2.60%、最悪のケースエラーが6.45%となる。
設計空間の研究は、転送制限されたリソースマッチング、デコーダ駆動のパイプラインストール、マイクロ秒スケールのQECサイクル下での専用リソースの飽和を明らかにしている。
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