美国公司通过专用芯片与 NVIDIA 软件结合 提升量子错误修正效率 50%

量子计算机需要在不降低计算速度的情况下纠正错误。如今，量子计算公司 SEEQC 表示，其已展示出一种架构，通过将专用芯片处理技术与 NVIDIA 的量子计算软件及 GPU 基础设施结合，将两项关键的量子错误纠正解码指标改善约 50%。该结果结合了 SEEQC 的基于芯片的预解码技术与 NVIDIA Ising，这是一系列开放的 AI 模型，包含量子错误纠正的工具，以及 NVIDIA NVQLink，该接口旨在将量子处理器与 GPU 加速计算系统连接。

此次示范使用了模拟的量子处理器及系统架构，并在大规模中考虑了现实的解码延迟。它将结合架构与 NVIDIA Ising 作为独立预解码器的表现进行比较。SEEQC 报告显示，其解码延迟约减少 50%，并且逻辑错误率的性能有所改进。这些结果可能为减少构建容错量子计算机的一大瓶颈提供了思路：快速处理错误纠正信息，以保持日益复杂的量子系统的可靠运行。

SEEQC 的新架构

量子计算机需要更快的错误纠正。量子计算机使用量子位（qubits），可用不同于传统二进制位的方式表示量子信息。然而，量子位对环境的干扰及控制操作的不完美极其敏感。这些错误可能会累积并破坏计算过程。量子错误纠正通过将信息编码在多个物理量子位上，并利用测量来检测错误，而不直接测量和摧毁编码的量子信息，来应对这一问题。经典计算系统随后处理这些测量，以确定所需的纠正措施。

这一经典处理阶段称为解码。随着量子处理器的增大，需处理的信息量可能大幅增加，对可用于错误纠正的时间和计算资源施加压力。两个重要的指标是解码延迟，即处理错误信息所需的时间，以及逻辑错误率，描述编码逻辑量子位经历错误的频率。减少这两者有助于使容错量子计算更具实用性。

解码的挑战与解决方案

SEEQC 的方法使用基于芯片的预解码器来处理部分解码工作负载，将其置于量子处理单元（QPU）附近。系统然后利用 NVIDIA Ising 的解码能力，借助 SEEQC 的数字链接和 NVIDIA NVQLink 提供一个低延迟的通信框架，在量子和 GPU 加速计算环境之间进行连接。其理念是先在本地处理部分信息，然后再发送至更高级的经典计算资源。这可以减少在组件之间需要传输的数据量，同时加快时间敏感的操作。

因为量子计算机无法仅通过增加更多量子位来扩展，它们的支持电子设备、通信链接和经典处理系统也必须保持同步。将选定的处理任务更接近 QPU，可以帮助减少随着系统增长而需要的错误纠正所需的时间和基础设施开销。

未来的发展计划

SEEQC 首席执行官 John Levy 表示，这些结果显示数字芯片技术如何改善量子处理器与高性能计算基础设施之间的接口。NVIDIA 的量子产品总监 Sam Stanwyck 表示，这项工作显示开放模型和接口如何帮助量子硬件开发者将专用处理与 AI 和 GPU 计算相结合。报告中提到的 50% 改进是令人鼓舞的，但需要在背景中理解。该实验使用的是模拟量子处理器及架构堆叠，而不是在完全运行的物理量子计算机上展示相同的性能增益。

这一公告也并未确立该改进将直接转化为构建容错系统所需的总资源减少 50%。相反，这些结果提供了证据，表明在专用芯片处理和 GPU 加速计算之间分配解码任务可能改善错误纠正管道的关键部分。

SEEQC 表示，其下一步是整合迄今为止展示的系统级组件，并朝着将量子处理器与先进的高性能计算基础设施进行芯片对芯片的集成。该公司还计划进一步研究改善量子错误纠正及其他混合量子-经典工作负载的机会。最终，实用的容错量子计算将需要在整个系统上取得进展，从量子位和控制电子设备到通信和解码。SEEQC-NVIDIA 的示范解决了这一挑战的一部分，显示更紧密的硬件和软件集成如何帮助量子系统更高效地扩展。

量子错误纠正技术的突破意义

量子计算的发展面临着错误纠正的挑战，因为量子位对环境干扰极为敏感。SEEQC 与 NVIDIA 的合作展示了专用芯片技术如何有效改善错误纠正效率，这对于提升量子计算机的实用性至关重要。通过将部分解码工作负载移至量子处理单元附近，可以减少解码延迟，从而提升整体性能。这一创新不仅促进了量子计算的发展，还可能改变量子硬件开发者的设计思路，未来的进一步研究将有助于实现更高效的量子系统。