Tag: korekcję

NVIDIA ulepsza kwantową korekcję błędów dzięki dekodowaniu w czasie rzeczywistym i wnioskowaniu AI

Alvin Lang
17 Dec 2025 22:13

NVIDIA CUDA-Q QEC 0.5.0 wprowadza dekodowanie w czasie rzeczywistym, akcelerowane przez GPU dekodery algorytmiczne i ulepszenia wnioskowania AI, mające na celu zwiększenie możliwości korekcji błędów w obliczeniach kwantowych.

Firma NVIDIA udostępniła wersję 0.5.0 swojej platformy CUDA-Q Quantum Error Correction (QEC), będącej ważnym krokiem w kierunku odpornych na błędy obliczeń kwantowych. Aktualizacja ta wprowadza szereg usprawnień, w tym możliwości dekodowania w czasie rzeczywistym, akcelerowane przez GPU dekodery algorytmiczne i integrację sztucznej inteligencji, powiedział NVIDIA.

Postępy w dekodowaniu w czasie rzeczywistym

Dekodowanie w czasie rzeczywistym jest niezbędne do utrzymania integralności obliczeń kwantowych poprzez stosowanie poprawek w czasie koherencji jednostki przetwarzania kwantowego (QPU). Nowa wersja CUDA-Q QEC pozwala dekoderom o niskim opóźnieniu działać zarówno online z rzeczywistymi urządzeniami kwantowymi, jak i offline z symulowanymi procesorami. Zapobiega to akumulacji błędów, zwiększając wiarygodność wyników kwantowych.

Proces dekodowania w czasie rzeczywistym przebiega w czterech etapach: generowanie modelu błędu detektora (DEM), konfiguracja dekodera, ładowanie i inicjalizacja dekodera oraz dekodowanie w czasie rzeczywistym. To ustrukturyzowane podejście umożliwia badaczom skuteczne scharakteryzowanie błędów urządzenia i zastosowanie poprawek w razie potrzeby.

Algorytmy akcelerowane przez GPU i wnioskowanie oparte na sztucznej inteligencji

Jednym z najważniejszych elementów nowej wersji jest wprowadzenie akcelerowanych przez GPU dekoderów algorytmicznych, takich jak algorytm RelayBP, który rozwiązuje ograniczenia tradycyjnych dekoderów propagacji przekonań. RelayBP wykorzystuje mocne strony pamięci do kontrolowania przechowywania wiadomości między węzłami grafu, przezwyciężając typowe dla tych algorytmów problemy ze zbieżnością.

CUDA-Q QEC integruje również dekodery AI, które stają się coraz bardziej popularne ze względu na ich zdolność do przetwarzania określonych modeli błędów z większą dokładnością lub mniejszym opóźnieniem. Naukowcy mogą opracowywać dekodery AI poprzez trenowanie modeli i eksportowanie ich do formatu ONNX, wykorzystując NVIDIA TensorRT do operacji o niskim opóźnieniu. Integracja ta ułatwia płynne wnioskowanie AI w ramach przepływów pracy kwantowej korekcji błędów.

Dekodowanie z przesuwnym oknem

Dekoder z przesuwanym oknem to kolejna innowacyjna funkcja, która umożliwia przetwarzanie szumów na poziomie obwodu w wielu zespołach. Przetwarzając syndromy przed otrzymaniem pełnej sekwencji pomiarowej, zmniejsza opóźnienia, jednocześnie potencjalnie zwiększając wskaźniki błędów logicznych. Funkcja ta oferuje badaczom elastyczność w eksperymentowaniu z różnymi modelami szumu i parametrami korekcji błędów.

Implikacje dla obliczeń kwantowych

Ulepszenia w CUDA-Q QEC 0.5.0 przyspieszą badania i rozwój kwantowej korekcji błędów, krytycznego elementu umożliwiającego działanie komputerów kwantowych odpornych na błędy. Ulepszenia te prawdopodobnie umożliwią bardziej niezawodne zastosowania obliczeń kwantowych, torując drogę do przełomów w kilku obszarach zależnych od technologii kwantowej.

Dla osób zainteresowanych odkrywaniem nowych możliwości, CUDA-Q QEC można zainstalować poprzez pip, a dalsza dokumentacja dostępna jest na oficjalnej stronie NVIDIA.

Źródło obrazu: Shutterstock