NVIDIA CUDA-Q QEC权威指南：实时解码、GPU解码器与AI推理增强

引言：实时解码在容错量子计算中的关键作用

容错量子计算机的实现离不开实时解码。通过使解码器与量子处理单元（QPU）并行低延迟运行，我们可以在相干时间内对设备应用纠错，从而防止错误累积，确保计算结果的有效性。这一过程既可以在线（使用真实量子设备）完成，也可以离线（使用模拟量子处理器）完成。

为了应对这些挑战并推动更优解决方案的研究，NVIDIA CUDA-Q QEC 0.5.0版本带来了一系列重大改进。这些改进包括：

在线实时解码支持
全新的GPU加速算法解码器
高性能AI解码器推理基础设施
滑动窗口解码器支持
更Pythonic的接口

本文将深入探讨这些新功能，并展示如何利用它们加速您的量子纠错研究，或在您的量子计算机上实现实时解码操作。

四步实现实时解码

CUDA-Q QEC将复杂的实时解码流程简化为四个清晰的阶段：DEM生成、解码器配置、解码器加载与初始化、以及实时解码。下面我们将通过一个完整的代码示例来演示这个工作流。

第1步：生成检测器错误模型 (DEM)

首先，我们需要表征设备在运行过程中的错误行为。通过一个辅助函数，我们可以从量子代码、噪声模型和电路参数中生成检测器错误模型（DEM）。该函数会生成一个完整的DEM，将错误机制映射到综合症模式。

python 复制代码

import cudaq
import cudaq_qec as qec

# 假设 'code' 是一个已经定义好的量子纠错码对象
# 例如: code = qec.get_code('surface_code', distance=3)

print("第一步: 生成DEM...")

# 设置目标后端为stim，这是一个高效的量子电路模拟器
# 特别适用于模拟稳定器电路和错误
cudaq.set_target("stim")

# 定义一个噪声模型
noise = cudaq.NoiseModel()
# 对所有单量子比特门应用一个去极化错误通道
# 这里的0.01是错误概率
noise.add_all_qubit_channel("x", cudaq.Depolarization2(0.01), 1)

# 从内存电路生成Z基的DEM
# 参数分别为：纠错码, 初始状态, 轮数, 噪声模型
dem = qec.z_dem_from_memory_circuit(code, qec.operation.prep0, 3, noise)

print("DEM生成完毕.")

第2步：配置解码器

接下来，我们选择一个解码器并进行配置。在这里，我们选择nv-qldpc-decoder，这是一个基于GPU的高度优化的解码器。我们将配置信息保存到一个YAML文件中，以确保解码器能够正确解释后续的综合症测量结果。

python 复制代码

# 创建一个解码器配置对象
config = qec.decoder_config()

# 解码器唯一ID
config.id = 0
# 解码器类型
config.type = "nv-qldpc-decoder"
# 块大小，通常等于DEM的检测器错误矩阵的列数
config.block_size = dem.detector_error_matrix.shape[1]

# ... 其他特定于解码器的配置 ...
# 更多配置选项请参考官方文档:
# nvidia.github.io/cudaqx/examples_rst/qec/realtime_decoding.html

# 将配置保存到YAML文件
with open("config.yaml", 'w') as f:
    f.write(config.to_yaml_str(200))

print("解码器配置已保存到 config.yaml")

第3步：加载并初始化解码器

在电路执行之前，我们加载这个YAML文件。CUDA-Q QEC会解析这些信息，设置解码器的相应实现，并将其注册到CUDA-Q运行时。

python 复制代码

# 从文件加载解码器配置
qec.configure_decoders_from_file("config.yaml")

print("解码器已加载并初始化.")

第4步：执行实时解码

现在，我们可以开始执行量子电路了。在CUDA-Q内核内部，解码API会与已注册的解码器进行交互。当逻辑量子比特的稳定器被测量时，产生的综合症会被送入相应解码器的队列进行处理。当需要纠错时，解码器会建议需要应用到逻辑量子比特上的纠错操作。

python 复制代码

# 假设 qec_circuit 是一个定义好的包含QEC逻辑的CUDA-Q内核

# 运行量子电路，shots_count表示运行次数
run_result = cudaq.run(qec_circuit, shots_count=10)

print("实时解码执行完毕.")
# 可以在run_result中查看结果
print(run_result)

GPU加速的RelayBP解码器

置信传播（Belief Propagation, BP）解码器是一类流行的量子低密度奇偶校验（LDPC）码算法解码器。然而，传统的BP+OSD（置信传播+有序统计解码）方案依赖于CPU进行后处理，这使得为实时解码所需的低延迟进行优化和并行化变得困难。

RelayBP算法通过引入"记忆强度"的概念改进了BP方法，它控制图中每个节点对过去信息的记忆或遗忘程度，从而打破通常会困住BP算法的有害对称性，使其能够收敛。

用户只需几行代码即可轻松实例化一个RelayBP解码器。

python 复制代码

import numpy as np
import cudaq_qec as qec

# 用于演示的简单3x7奇偶校验矩阵
H_list = [[1, 0, 0, 1, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1],
          [0, 0, 1, 0, 1, 1, 1]]
H = np.array(H_list, dtype=np.uint8)

# 配置RelayBP参数
srelay_config = {
    'pre_iter': 5,             # 在Relay legs之前使用gamma0运行5次迭代
    'num_sets': 3,             # 使用3个Relay legs
    'stopping_criterion': 'FirstConv' # 在第一次收敛后停止
}

# 创建一个RelayBP解码器
decoder_relay = qec.get_decoder("nv-qldpc-decoder",
                                  H,
                                  use_sparsity=True, # 利用稀疏性
                                  bp_method=3,       # bp_method=3 启用RelayBP
                                  composition=1,
                                  max_iterations=50, # 最大迭代次数
                                  gamma0=0.3,        # 初始gamma值
                                  gamma_dist=[0.1, 0.5], # gamma分布
                                  srelay_config=srelay_config,
                                  bp_seed=42)        # 随机种子

print("已创建RelayBP解码器.")

# 解码一个综合症
syndrome = np.array([1, 0, 1], dtype=np.uint8)
decoded_result = decoder_relay.decode(syndrome)

print(f"解码结果: {decoded_result}")

AI解码器推理

AI解码器在处理特定错误模型时越来越受欢迎，它们能提供比传统算法解码器更好的准确性或更低的延迟。CUDA-Q QEC现在集成了基于NVIDIA TensorRT的AI解码器推理引擎，可以轻松运行保存为ONNX文件的任何AI解码器。

python 复制代码

import cudaq_qec as qec
import numpy as np

# 注意：AI解码器不使用奇偶校验矩阵
# 这里提供一个占位符矩阵以满足API要求
H = np.array([[1, 0, 0, 1, 0, 1, 1],
              [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1],
              [0, 0, 1, 0, 1, 1, 1]], dtype=np.uint8)

# 从ONNX模型创建TensorRT解码器
# 假设 ai_decoder.onnx 是一个预先训练好的模型文件
decoder = qec.get_decoder("trt_decoder", H,
                          onnx_load_path="ai_decoder.onnx")

print("已从ONNX文件创建AI解码器.")

# 解码一个综合症 (注意：输入通常需要是float32)
syndrome = np.array([1.0, 0.0, 1.0], dtype=np.float32)
result = decoder.decode(syndrome)

print(f"预测的错误: {result}")

为了减少初始化时间，官方建议创建预构建的TensorRT引擎。通过支持多种精度（int8, fp8, fp16, bf16, tf32）的ONNX文件，您可以在各种模型和硬件组合中进行探索，以优化AI解码器的操作。

滑动窗口解码

滑动窗口解码器允许解码器处理跨多个综合症提取轮次的电路级噪声。它在接收到完整的测量序列之前就开始处理综合症，这有助于降低整体延迟，但可能会以增加逻辑错误率为代价。

CUDA-Q QEC 0.5.0引入的滑动窗口解码器，允许用户使用任何其他CUDA-Q解码器作为其"内部"解码器，并通过简单的参数更改来调整窗口大小。

python 复制代码

import cudaq
import cudaq_qec as qec
import numpy as np

cudaq.set_target('stim')

num_rounds = 5
code = qec.get_code('surface_code', distance=num_rounds)

# 定义噪声模型
noise = cudaq.NoiseModel()
noise.add_all_qubit_channel("x", cudaq.Depolarization2(0.001), 1)

statePrep = qec.operation.prep0
dem = qec.z_dem_from_memory_circuit(code, statePrep, num_rounds, noise)

# 内部解码器的参数
inner_decoder_params = {'use_osd': True, 'max_iterations': 50, 'use_sparsity': True}

# 滑动窗口解码器的选项
opts = {
    'error_rate_vec': np.array(dem.error_rates),
    'window_size': 1, # 设置滑动窗口的大小
    'num_syndromes_per_round': dem.detector_error_matrix.shape[0] // num_rounds,
    'inner_decoder_name': 'nv-qldpc-decoder', # 指定内部解码器
    'inner_decoder_params': inner_decoder_params, # 传递内部解码器的参数
}

# 创建滑动窗口解码器
swdec = qec.get_decoder('sliding_window', dem.detector_error_matrix, **opts)

print("已创建滑动窗口解码器.")

总结与展望

CUDA-Q QEC 0.5.0为量子纠错研究人员和QPU操作员带来了一系列强大的工具，加速了容错量子计算机的实现。从简化的实时解码工作流，到高性能的GPU加速算法解码器和AI推理引擎，再到灵活的滑动窗口解码，这些新功能为探索和实施更高效的QEC方案铺平了道路。

要开始使用CUDA-Q QEC，您可以通过pip安装cudaq-qec，并查阅官方文档获取更多信息。