Sandia National Laboratories 发布量子系统级基准 QUOPS
Sandia National Laboratories 开发 QUOPS 量子通用运算性能系统,用于统一衡量物理比特与逻辑比特系统的性能,Quantinuum 和 NVIDIA 参与输入。
本站判断:QUOPS把随机电路成功阈值、计算规模与速率纳入统一能力区域,可用于比较不同架构的系统级表现。
研究主线
纠错码、译码、逻辑操作与容错开销
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Sandia National Laboratories 开发 QUOPS 量子通用运算性能系统,用于统一衡量物理比特与逻辑比特系统的性能,Quantinuum 和 NVIDIA 参与输入。
本站判断:QUOPS把随机电路成功阈值、计算规模与速率纳入统一能力区域,可用于比较不同架构的系统级表现。
Quantinuum在商业硬件Helios上实验验证Helix量子纠错架构,展示了逻辑存储、逻辑计算以及跨不同纠错码的逻辑纠缠,相关结果在未使用后选择时均优于对应物理层结果。
本站判断:文章在商业硬件上报告了逻辑存储、计算与跨编码纠缠结果,并给出相对物理层基线的错误率比较。
Microsoft 介绍如何将逻辑比特纠错研究转化为 Magne 量子软件平台,并开源 QDK 最新译码包 deq。文中援引 Nature 论文称,在 Quantinuum 离子阱处理器上,两类新纠错码使最强协议的逻辑操作可靠性较物理操作提升约800倍,并使编码逻辑比特相对未编码物理比特高出一个数量级至近三个数量级。
本站判断:梳理两类量子纠错码的实验进展,并说明Magne与开源译码工具如何把研究模块接入产品工程。
Microsoft发布QDK v1.30.0和QDK for chemistry v2.0.0,引入分层、可组合的开源资源估计器,并增强量子程序模拟能力。资源估计器支持Q#、Cirq、OpenQASM、QIR及逻辑计数,可组合应用、硬件架构与纠错模型,计算物理比特数、运行时间和累积误差并生成帕累托最优配置。
本站判断:把应用、架构与纠错模型解耦,可直接比较不同量子硬件和纠错方案的物理比特与运行时间权衡。
AWS、LBNL、NASA与NVIDIA研究人员发布量子与经典工作流性能模型,以通信计算比判断低延迟紧耦合是否必要。模型区分实时控制与量子纠错所需低延迟,以及应用层工作流通信;前者必须跟上设备时序,使用逻辑比特时也需要高性能经典计算。
本站判断:将实时控制与工作流通信分层,并以通信计算比分析SQD、GQE和QE-MCMC,为混合架构选型提供定量依据。
NVIDIA发布Ising Decoder ColorCode 1 Fast,面向三角色码的AI预译码,在d=31、物理错误率0.3%的条件下,较Chromobius将逻辑错误率改善347.7倍以上、运行速度提升7.3倍。
本站判断:给出了色码译码器的比较基准、模型规模与训练流程,便于评估其在特定QPU噪声下的部署取舍。
NVIDIA Ising发布面向量子处理器校准和纠错译码的开源AI模型家族,包含35B参数视觉语言模型Ising Calibration 1及两款3D CNN预译码器。
本站判断:NVIDIA Ising同时开放量子校准与纠错译码模型,给出训练、量化和部署配方,便于针对特定QPU噪声开展定制。
NVIDIA CUDA-Q QEC 0.5.0 增加在线实时译码、GPU加速算法译码、AI译码器推理和滑动窗口译码支持,可通过检测器误差模型生成、译码器配置、加载初始化和实时译码四步流程运行。
本站判断:提供从检测器误差模型到实时译码的完整流程,并同时覆盖GPU算法译码、AI推理与滑动窗口,便于比较不同QEC译码路径。
NVIDIA 发布 cuQuantum SDK v25.11,新增 cuPauliProp 和 cuStabilizer,用于在 GPU 上加速 Pauli 传播与稳定子模拟。
本站判断:文章给出两类大规模量子模拟的 GPU 用法、代码示例与 CPU 基线,帮助理解新增组件的适用范围和性能入口。