Hengyun (Harry) Zhou – NVIDIA 技術博客
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Wed, 26 Mar 2025 06:09:48 +0000
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NVIDIA 和 QuEra 利用人工智能解碼量子錯誤
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-and-quera-decode-quantum-errors-with-ai/
Tue, 18 Mar 2025 06:04:51 +0000
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量子位本身對噪聲很敏感，預計即使是最可靠的量子位也始終會表現出比實際量子應用所需數量級的噪聲水平。 此噪聲問題可通過 量子糾錯（Quantum Error Correction，QEC） 解決。這是一系列能夠以可控方式識別和消除錯誤的技術，前提是量子位的噪聲級別可以低于某個更可實現的閾值級別。QEC 代碼將許多物理量子位編碼為邏輯量子位，這些量子位在防止錯誤時保持穩健性。 在這種方法中，通過重復測量構成邏輯量子位的許多物理量子位的選定組，然后在推理錯誤發生位置的傳統算法中使用測量結果 (此過程稱為 解碼 ) 來糾正錯誤。解碼具有計算挑戰性，是 QEC 技術的主要瓶頸之一。 構建快速、準確且可擴展的解碼器對于實現有用的量子計算機至關重要。在許多案例中， AI 通過解決與 QEC、編譯、 算法開發 等相關的挑戰來支持量子計算 ，這是一個很好的例子。 在 GTC 25 上，
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