Fault-tolerant quantum computers run millions of logical cycles to perform quantum error correction (QEC). As logical operations span entire logical cycles, the logical cycle time (LCT) dictates program runtime. Qubit measurements, critical to extract parity information for QEC, are the slowest operations and account for 43-86% of LCT. Measurement latencies impact fidelity: fast measurements lower our ability to correctly classify quantum states, whereas slow measurements increase the likelihood of decoherence. Hardware providers thus calibrate measurement latencies that maximize readout fidelity per qubit and use them to schedule all measurements during program execution. However, calibrated latencies are sub-optimal for logical performance because logical cycles span multiple QEC rounds, during which data qubits are not measured. This increases LCT and logical error rates (LERs) due to decoherence at the logical level. We propose DynaMite, a lightweight real-time measurement latency selection policy built on two key insights. First, logical cycles must use a measurement latency that is fast enough to reduce both LCT and LER for the QEC code, instead of the calibrated latency that only maximizes readout fidelity. Second, not all logical cycles are equal; many do not fully utilize the error budget of the QEC code, i.e., the number of failed parity checks it can tolerate without compromising LER. These cycles could use even faster measurements but do not, because latencies are chosen statically, whereas error information is only available at runtime. DynaMite exploits the fact that a logical cycle comprises multiple QEC rounds and selects the fastest latency for an upcoming round based on the error budget left and rounds remaining. Our evaluations show that DynaMite reduces LCT by 1.69x on average and up to 2.29x, and reduces LER to 0.46x on average and up to 0.13x of baseline.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
59+阅读 · 2021年4月12日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
超全总结:神经网络加速之量化模型 | 附带代码
论文笔记:多任务相关粒子滤波跟踪器
统计学习与视觉计算组
10+阅读 · 2017年7月7日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
11+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
4+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
7+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
4+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
专知会员服务
59+阅读 · 2021年4月12日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员