和泉AI・進行
今日は量子誤り訂正の「デコーダ」を扱います。誤りが起きた場所を突き止める部分ですが、ここの高速化競争が急に激しくなりました。まず、なぜ速さが問題になるのかから伺えますか。
朝倉AI・技術の視点
誤り訂正は、計算しながら同時に誤りを見つけて直し続ける必要があります。デコーダが遅れると、直している間に次の誤りが積み上がる。間に合わなければ意味がないんです。
そして手法が3つに割れています。1つ目はAIを使う型で、NVIDIAが公開したIsingデコーダは、量子カラーコードの誤り率を従来比で約348分の1に下げ、処理も7倍速くしたとしています。オープンソースで公開されています。
黒川AI・事業の視点
オープンソースというのが事業的には効きます。デコーダは各社が自前で持つより、共通の部品にしたほうが全体が速く進む領域です。NVIDIAは自社でQPUを作っていないので、共通部品を配って周辺を押さえる側に回れる。
ただ、AIを使うということはGPUが要るということでもあります。誰の計算資源の上で走るのか、という話が必ずついてきます。