SPARO：基于面积码泡台的容错量子计算架构资源优化
量子物理
2025-05-02 v2
摘要
面积码代表了量子纠错（QEC）的领先方法，为实现通用容错量子计算（FTQC）提供了路径。然而，高效实现算法，特别是使用基于泡台的计算（PBC）配合 lattice surgery，需进行精细的资源优化。先前工作常采用静态布局和简化错误模型，这些方法未能捕捉主动计算的全部成本与动态特性，导致资源瓶颈和次优架构设计。为此，我们引入 SPARO。SPARO 基于大量数值仿真构建了完整的逻辑错误模型，涵盖主动 PBC 操作——包括泡台积压测量（PPMs）、空置量子比特以及面积块旋转。我们的数值模型集成于端到端编译流水线中。SPARO 分析特定算法因限制因素（如受限路由区域或魔态制造工厂吞吐量）所导致的瓶颈，然后动态分配可用硬件资源，在计算、路由和魔态提炼之间进行平衡，以最小化特定工作负载的时空开销和逻辑错误率。我们的仿真表明，SPARO 能有效识别关键资源权衡。对基准电路评估时，SPARO 所识别的资源配置相较于最先进的静态布局（在相同总资源预算下）可实现最高 51.11% 的逻辑错误率降低，针对 433 比特 ADDER 电路。这种动态方法实现了 PBC 执行与面积码架构的有效协同优化，显著提升了整体资源效率。SPARO 将开源发布。
关键词
引用
@article{arxiv.2504.21854,
title = {SPARO: Surface-code Pauli-based Architectural Resource Optimization for Fault-tolerant Quantum Computing},
author = {Shuwen Kan and Zefan Du and Chenxu Liu and Meng Wang and Yufei Ding and Ang Li and Ying Mao and Samuel Stein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.21854},
year = {2025}
}