Actis: un sindicato estrictamente local: encuentre el decodificador

Reeditado por Platón

seguidores: 0

¹Departamento de Materiales, Universidad de Oxford, Parks Road, Oxford OX1 3PH, Reino Unido
²Quantum Motion, 9 Sterling Way, Londres N7 9HJ, Reino Unido

¿Encuentra este documento interesante o quiere discutirlo? Scite o deje un comentario en SciRate.

Resumen

La computación cuántica tolerante a fallos requiere hardware clásico para realizar la decodificación necesaria para la corrección de errores. El decodificador Union-Find es uno de los mejores candidatos para esto. Tiene características notablemente orgánicas, que implican el crecimiento y la fusión de estructuras de datos a través de pasos del vecino más cercano; Esto naturalmente sugiere la posibilidad de su realización utilizando una red de procesadores simples con enlaces vecinos más cercanos. De esta manera, la carga computacional se puede distribuir con un paralelismo casi ideal. Aquí mostramos por primera vez que esta localidad estricta (en lugar de parcial) es práctica, con un tiempo de ejecución en el peor de los casos $mathcal O(d^3)$ y un tiempo de ejecución medio subcuadrático en la distancia del código de superficie $d$. Se emplea un nuevo esquema de cálculo de paridad que puede simplificar las arquitecturas propuestas previamente, y nuestro enfoque está optimizado para el ruido a nivel de circuito. Comparamos nuestra realización local con una aumentada por enlaces de largo alcance; Si bien este último es, por supuesto, más rápido, observamos que la lógica asincrónica local podría anular la diferencia.

Actis: un sindicato estrictamente local: encuentre el decodificador PlatoBlockchain Data Intelligence. Búsqueda vertical. Ai.

Imagen de portada: La red utilizada para la comunicación entre el controlador y el nodo en Actis para un código de superficie de distancia 3. Este árbol es similar al gráfico de decodificación del ruido a nivel de circuito.

Resumen popular

Las computadoras cuánticas tienen el potencial de ofrecer una potencia computacional innovadora, pero sólo si están protegidas del ruido. Esto se hace mediante la corrección de errores: una forma de intercambiar muchos qubits (unidades de cálculo) ruidosos por menos qubits pero más perfectos. La subtarea crucial de monitorear las mediciones del procesador cuántico para deducir cuándo se han producido errores se llama decodificación. Esto debe realizarse con extrema rapidez para poder seguir el ritmo de la máquina cuántica. Aquí modificamos un algoritmo de decodificación existente para hacerlo local, es decir, ejecutable en una cuadrícula de celdas de procesamiento idénticas, cada una de las cuales se comunica sólo con sus vecinos más cercanos. La localidad tiene varios beneficios prácticos en cuanto a velocidad, diseño y robustez. Probamos nuestro diseño local y descubrimos que su tiempo de ejecución se comporta más favorablemente que el algoritmo original; Luego sugerimos el uso de hardware "asíncrono" para maximizar el rendimiento absoluto de nuestro diseño.

► datos BibTeX

@article{Chan2023actisstrictlylocal, doi = {10.22331/q-2023-11-14-1183}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-11-14-1183}, título = {Actis: {A} {S}estrictamente {L}ocal {U}nion–{F}ind {D}ecoder}, autor = {Chan, Tim y Benjamin, Simon C.}, diario = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, editor = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, volumen = {7}, páginas = {1183}, mes = noviembre, año = {2023 } }

► referencias

[ 1 ] Eric Dennis, Alexei Kitaev, Andrew Landahl y John Preskill. “Memoria cuántica topológica”. Revista de Física Matemática 43, 4452–4505 (2002).
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.1499754

[ 2 ] Austin G. Fowler, Matteo Mariantoni, John M. Martinis y Andrew N. Cleland. “Códigos de superficie: hacia la computación cuántica práctica a gran escala”. Revisión Física A 86, 032324 (2012).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.86.032324

[ 3 ] Daniel Litinsky. “Un juego de códigos de superficie: computación cuántica a gran escala con cirugía de celosía”. Cuántica 3, 128 (2019).
https://doi.org/10.22331/q-2019-03-05-128

[ 4 ] Jack Edmons. “Caminos, árboles y flores”. Revista Canadiense de Matemáticas 17, 449–467 (1965).
https: / / doi.org/ 10.4153 / CJM-1965-045-4

[ 5 ] Austin G. Fowler, Adam C. Whiteside y Lloyd CL Hollenberg. “Hacia el procesamiento clásico práctico del código de superficie”. Cartas de revisión física 108, 180501 (2012).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.108.180501

[ 6 ] Guillaume Duclos-Cianci y David Poulin. “Descodificadores rápidos para códigos cuánticos topológicos”. Cartas de revisión física 104, 050504 (2010).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.104.050504

[ 7 ] Guillaume Duclos-Cianci y David Poulin. "Un algoritmo de decodificación de grupos de renormalización para códigos cuánticos topológicos". En 2010 Taller de Teoría de la Información del IEEE. Páginas 1 a 5. (2010).
https:///doi.org/10.1109/CIG.2010.5592866

[ 8 ] James R. Wootton y Daniel Loss. “Corrección de error de umbral alto para el código de superficie”. Cartas de revisión física 109, 160503 (2012).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.109.160503

[ 9 ] Ben Criger e Imran Ashraf. “Suma de múltiples rutas para decodificar códigos topológicos 2D”. Cuántico 2, 102 (2018).
https://doi.org/10.22331/q-2018-10-19-102

[ 10 ] Oscar Higgott, Thomas C. Bohdanowicz, Aleksander Kubica, Steven T. Flammia y Earl T. Campbell. "Decodificación mejorada del ruido del circuito y límites frágiles de códigos de superficie personalizados". Revisión física X 13, 031007 (2023).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.13.031007

[ 11 ] Oscar Higgott y Nikolas P. Breuckmann. "Decodificación mejorada de un solo disparo de códigos de productos de hipergráficos de dimensiones superiores". PRX Cuántico 4, 020332 (2023).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.4.020332

[ 12 ] Kao-Yueh Kuo y Ching-Yi Lai. "Explotación de la degeneración en la decodificación de códigos cuánticos de propagación de creencias". npj Información cuántica 8, 111 (2022).
https://doi.org/10.1038/s41534-022-00623-2

[ 13 ] Milap Sheth, Sara Zafar Jafarzadeh y Vlad Gheorghiu. "Decodificación de conjuntos neuronales para códigos de corrección de errores cuánticos topológicos". Revisión física A 101, 032338 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.101.032338

[ 14 ] Ramon WJ Overwater, Masoud Babaie y Fabio Sebastiano. "Decodificadores de redes neuronales para la corrección de errores cuánticos utilizando códigos de superficie: una exploración espacial de las compensaciones de costo-rendimiento del hardware". Transacciones IEEE sobre ingeniería cuántica 3, 1–19 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1109 / TQE.2022.3174017

[ 15 ] Nicolás Delfosse. “Decodificación jerárquica para reducir los requisitos de hardware para la computación cuántica” (2020). arXiv:2001.11427.
arXiv: 2001.11427

[ 16 ] Kai Meinerz, Chae-Yeun Park y Simon Trebst. “Decodificador neuronal escalable para códigos de superficie topológicos”. Cartas de revisión física 128, 080505 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.128.080505

[ 17 ] Gokul Subramanian Ravi, Jonathan M. Baker, Arash Fayyazi, Sophia Fuhui Lin, Ali Javadi-Abhari, Massoud Pedram y Frederic T. Chong. "Mejor que la decodificación en el peor de los casos para la corrección de errores cuánticos". En actas de la 28ª Conferencia internacional ACM sobre soporte arquitectónico para lenguajes de programación y sistemas operativos, volumen 2. Páginas 88–102. Nueva York, NY, Estados Unidos (2023). Asociación para Maquinaria de Computación.
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3575693.3575733

[ 18 ] Samuel C. Smith, Benjamin J. Brown y Stephen D. Bartlett. “Predecodificador local para reducir el ancho de banda y la latencia de la corrección de errores cuánticos”. Revisión Física Aplicada 19, 034050 (2023).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevApplied.19.034050

[ 19 ] Nicolas Delfosse y Gilles Zémor. "Decodificación de máxima probabilidad en tiempo lineal de códigos de superficie a través del canal de borrado cuántico". Investigación de revisión física 2, 033042 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevResearch.2.033042

[ 20 ] Nicolás Delfosse y Naomi H. Nickerson. “Algoritmo de decodificación de tiempo casi lineal para códigos topológicos”. Cuántica 5, 595 (2021).
https://doi.org/10.22331/q-2021-12-02-595

[ 21 ] Namitha Liyanage, Yue Wu, Alexander Deters y Lin Zhong. “Corrección de errores cuánticos escalable para códigos de superficie utilizando FPGA” (2023). arXiv:2301.08419.
arXiv: 2301.08419

[ 22 ] Alexéi Yu Kitaev. "Computación cuántica tolerante a fallos por parte de cualquiera". Anales de Física 303, 2–30 (2003).
https://doi.org/10.1016/S0003-4916(02)00018-0

[ 23 ] Tim Chan (2023). código: timchan0/localuf.
https:///github.com/timchan0/localuf

[ 24 ] Tim Chan. “Datos de `Actis: un sindicato estrictamente local: decodificador de búsqueda”' (2023).
https: / / doi.org/ 10.5281 / zenodo.10075207

[ 25 ] Michael A. Nielsen e Isaac L. Chuang. “Computación cuántica e información cuántica: edición del décimo aniversario”. Prensa de la Universidad de Cambridge. (10).
https: / / doi.org/ 10.1017 / CBO9780511976667

[ 26 ] Xinyu Tan, Fang Zhang, Rui Chao, Yaoyun Shi y Jianxin Chen. “Decodificadores de código de superficie escalables con paralelización en el tiempo” (2022). arXiv:2209.09219.
arXiv: 2209.09219

[ 27 ] Luka Skoric, Dan E. Browne, Kenton M. Barnes, Neil I. Gillespie y Earl T. Campbell. "La decodificación de ventanas paralelas permite una computación cuántica escalable y tolerante a fallos". Comunicaciones de la naturaleza 14, 7040 (2023).
https://doi.org/10.1038/s41467-023-42482-1

[ 28 ] ShuiHu. “Algoritmo de decodificación en tiempo cuasilineal para códigos topológicos con alto umbral de error”. Tesis de maestría. Universidad Tecnológica de Delft. (2020).
https:///doi.org/10.13140/RG.2.2.13495.96162

[ 29 ] Óscar Higgot. "PyMatching: un paquete de Python para decodificar códigos cuánticos con una coincidencia perfecta de peso mínimo". Transacciones ACM sobre computación cuántica 3, 1–16 (2022).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3505637

[ 30 ] Yue Wu, Namitha Liyanage y Lin Zhong. “Una interpretación del decodificador Union-Find en gráficos ponderados” (2022). arXiv:2211.03288.
arXiv: 2211.03288

[ 31 ] Robert Endre Tarjan. "Eficiencia de un algoritmo de unión de conjuntos bueno pero no lineal". Revista de la ACM 22, 215–225 (1975).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 321879.321884

[ 32 ] Shilin Huang, Michael Newman y Kenneth R. Brown. "Decodificación de búsqueda de unión ponderada tolerante a fallos en el código tórico". Revisión física A 102, 012419 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.102.012419

[ 33 ] LMK Vandersypen, H. Bluhm, JS Clarke, AS Dzurak, R. Ishihara, A. Morello, DJ Reilly, LR Schreiber y M. Veldhorst. "Interconexión de qubits de espín en puntos cuánticos y donantes: calientes, densos y coherentes". npj Información cuántica 3, 34 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41534-017-0038-y

[ 34 ] Andrés Richards. “Computación de investigación avanzada de la Universidad de Oxford”. (2015).
https: / / doi.org/ 10.5281 / zenodo.22558

[ 35 ] Sam J. Griffiths y Dan E. Browne. “Unión-encontrar decodificación cuántica sin unión-encontrar” (2023). arXiv:2306.09767.
arXiv: 2306.09767

[ 36 ] Ben Barber, Kenton M. Barnes, Tomasz Bialas, Okan Buğdaycı, Earl T. Campbell, Neil I. Gillespie, Kauser Johar, Ram Rajan, Adam W. Richardson, Luka Skoric, Canberk Topal, Mark L. Turner y Abbas B. Ziad. “Un decodificador en tiempo real, escalable, rápido y altamente eficiente en recursos para una computadora cuántica” (2023). arXiv:2309.05558.
arXiv: 2309.05558

[ 37 ] David S. Wang, Austin G. Fowler y Lloyd CL Hollenberg. "Computación cuántica de código de superficie con tasas de error superiores al 1%". Revisión física A 83, 020302 (2011).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.83.020302

[ 38 ] Emanuel Knill. "Computación cuántica con dispositivos realistamente ruidosos". Naturaleza 434, 39–44 (2005).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature03350

[ 39 ] Oscar Higgott y Craig Gidney. “Sparse Blossom: corrección de un millón de errores por segundo de núcleo con coincidencia de peso mínimo” (2023). arXiv:2303.15933.
arXiv: 2303.15933

[ 40 ] Austin G. Fowler, Adam C. Whiteside y Lloyd CL Hollenberg. “Hacia el procesamiento clásico práctico del código de superficie: análisis de tiempos”. Revisión física A 86, 042313 (2012).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.86.042313

[ 41 ] Yue Wu y Lin Zhong. “Fusion Blossom: decodificadores MWPM rápidos para QEC” (2023). arXiv:2305.08307.
arXiv: 2305.08307

Citado por

[1] Sam J. Griffiths y Dan E. Browne, “Decodificación cuántica de búsqueda de unión sin búsqueda de unión”, arXiv: 2306.09767, (2023).

[2] Asmae Benhemou, Kaavya Sahay, Lingling Lao y Benjamin J. Brown, "Minimizar las fallas del código de superficie usando un decodificador de código de color", arXiv: 2306.16476, (2023).

Las citas anteriores son de ANUNCIOS SAO / NASA (última actualización exitosa 2023-11-14 13:28:32). La lista puede estar incompleta ya que no todos los editores proporcionan datos de citas adecuados y completos.

No se pudo recuperar Crossref citado por datos durante el último intento 2023-11-14 13:28:31: No se pudieron obtener los datos citados por 10.22331 / q-2023-11-14-1183 de Crossref. Esto es normal si el DOI se registró recientemente.

Este documento se publica en Quantum bajo el Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0) licencia. Los derechos de autor permanecen con los titulares de derechos de autor originales, como los autores o sus instituciones.