論文の概要: GPU-Based Parallel BP Decoding for Quantum LDPC Memory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.13879v1
- Date: Fri, 09 Oct 2026 17:25:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-13 04:06:29.699324
- Title: GPU-Based Parallel BP Decoding for Quantum LDPC Memory
- Title（参考訳）: 量子LDPCメモリのためのGPUベースの並列BPデコード
- Abstract要約: 量子低密度パリティチェック(qLDPC)復号には、信頼性の高い修正と長大な症候群履歴に対する低レイテンシが必要である。
BP-SFは, 独立型シンドローム・フリップ試験による発振誘導型信念伝達(BP)デコーダであり, ウィンドウド・ストリーミング操作を導入して拡張する。
ウィンドウドBP-SFは平らな論理誤差率を維持し、512ラウンドで1ラウンドあたりの計算時間をほぼ一定に保ち、モノリシックデコーディングよりも17.1倍のスピードアップを達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.229992190530996
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Quantum low-density parity-check (qLDPC) decoding requires reliable corrections and low latency over long syndrome histories. We extend BP-SF, an oscillation-guided belief-propagation (BP) decoder with independent syndrome-flip trials, by introducing windowed and streaming operations. Our CUDA implementation combines disordered-memory retries, sliding windows, correlation-aware graphs, and layered scheduling. Circuit-level simulations test fixed-basis memory and complete logical Pauli-frame recovery. On the [[144,12,12]] bivariate bicycle code at physical error rate p = 0.002, parallel BP-SF reduces 99.9th-percentile call latency by a factor of 13.15 relative to an eight-chain Relay-BP GPU baseline on 100,000 matched samples for which every tested method's initial BP stage fails within 80 iterations. Windowed BP-SF maintains a flat logical error rate and nearly constant per-round compute time through 512 rounds, reaching a 17.1-fold speedup over monolithic decoding. In 512-round full-frame streaming decoding with 2.97-ms syndrome arrivals, layered BP-SF on a transformed joint graph with 20 retries reduces 99.9th-percentile correction-release age from 166.29 to 36.25 ms relative to the joint graph with flooding updates and 100 retries. These results connect parallel BP post-processing to lower decoding costs and earlier correction release in streaming quantum memory.
- Abstract（参考訳）: 量子低密度パリティチェック(qLDPC)復号には、信頼性の高い修正と長大な症候群履歴に対する低レイテンシが必要である。
本稿では, BP-SF を独立型シンドロームフリップ試験により拡張し, ウインドウとストリーミング操作を導入した。
我々のCUDA実装は、障害メモリリトライ、スライディングウインドウ、相関対応グラフ、階層スケジューリングを組み合わせたものです。
回路レベルシミュレーションは固定基底メモリと完全な論理的パウリフレーム回復をテストする。
144,12,12] の自転車コードを物理的エラー率 p = 0.002 でバイバリアレートすると、並列BP-SFは、テストメソッドの初期BPステージが80回以内にフェールする10000個のマッチしたサンプル上の8チェーンのRelay-BP GPUベースラインと比較して、99.9パーセントのコールレイテンシを13.15倍に削減する。
ウィンドウドBP-SFは平らな論理誤差率を維持し、512ラウンドで1ラウンドあたりの計算時間をほぼ一定に保ち、モノリシックデコーディングよりも17.1倍のスピードアップを達成した。
2.97msのシンドロームが到着する512ラウンドのフルフレームストリーミングデコードでは、20個のリトライを持つ変換されたジョイントグラフ上のBP-SFは、浸水した更新と100個のリトライを備えたジョイントグラフに対して、99.9パーセントの修正リリース年齢を166.29から36.25msに短縮する。
これらの結果は並列BP後処理と、ストリーミング量子メモリにおける復号化コストの低減と早期修正リリースを結びつけている。
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