SEEQC, 칩 기반 프로세싱과 NVIDIA AI 결합으로 양자 오류 수정 성능 향상

인사이드 브리프

• SEEQC는 자사의 칩 기반 프리 디코더를 NVIDIA Ising과 결합했을 때, Ising을 단독으로 사용할 때보다 양자 오류 수정 디코딩 시간과 논리적 오류율을 약 50% 줄였다는 시뮬레이션 결과를 발표했습니다.
• 이 아키텍처는 데이터 전송을 줄이고 GPU 기반 컴퓨팅 시스템과의 더 빠른 통신을 지원하기 위해 특화된 프로세싱을 양자 프로세서에 더 가깝게 배치합니다.
• SEEQC는 입증된 구성 요소들을 고성능 컴퓨팅 인프라에 연결된 양자 프로세서에 통합하고, 오류 수정 및 확장성의 추가적인 개선 사항을 평가할 계획입니다.

보도자료 — –  SEEQC, Inc. (“SEEQC” 또는 “Company”), 칩 기반 양자 컴퓨팅 기업인 SEEQC는 오늘, SEEQC의 칩 기반 프리 디코더 기술과 NVIDIA Ising open family of AI models를 결합한 디지털 인터페이스 최적화 다단계 디코딩 아키텍처를 통해 양자 오류 수정 디코딩에서 상당한 성능 향상을 입증하는 결과를 발표했습니다.

SEEQC의 칩 기반 프리 디코더는 대규모 환경에서 현실적인 디코더 지연 시간을 통합한 시뮬레이션된 양자 프로세서 및 아키텍처 스택에 통합되었으며, NVIDIA Ising Decoding의 백엔드로서 SEEQC Digital Link와 NVIDIA NVQLink가 양자 및 GPU 가속 컴퓨팅 환경 간의 저지연 통신을 위한 프레임워크를 제공했습니다. NVIDIA Ising을 독립형 프리 디코더로 운영하는 것과 비교하여, 결합된 다단계 프리 디코더 아키텍처는 디코딩 지연 시간과 논리적 오류율 성능에서 약 50%의 감소를 보여주었습니다. 이 두 가지는 결함 허용 양자 시스템의 확장성을 결정하는 두 가지 핵심 지표입니다. 오류 수정과 관련된 오버헤드는 막대하며 시스템이 유용한 계산을 향해 확장됨에 따라 기하급수적으로 증가할 수 있습니다. 따라서 이러한 핵심 확장 병목 지표의 50% 개선은 양자 프로세서의 전반적인 확장성과 효율성에 큰 영향을 미칩니다.

이 결과는 QPU에 더 가까운 칩 규모에서 통합된 특화된 프로세싱이 어떻게 GPU 가속 디코딩을 보완하여 전체 양자-고전 시스템의 성능을 향상시키는지를 보여줍니다. 상위 수준의 고전 컴퓨팅 자원으로 전송되는 정보의 양을 줄이고 중요한 디코딩 기능을 가속화함으로써, 이 아키텍처는 기본 양자 프로세서의 오버헤드와 성능 요구 사항을 낮추는 동시에 더 빠르고 확장 가능한 양자 오류 수정을 향한 잠재적 경로를 제공합니다.