イオントラップ量子開発企業であるIonQ（NYSE: IONQ）は、古典的な実行ボトルネックなしに大規模なフォールトトレラントなワークロードを処理できる、エンドツーエンドのリアルタイム量子誤り訂正（QEC）デコードパイプラインを検証しました。arXiv（arXiv:2608.25027）に掲載された技術研究で詳細が報告されており、このソフトウェアデコードスタックは、単一の市販CPU上でMegaQuOpスケールの回路（88個のメモリブロックとマジックステートファクトリにわたる最大408個の論理量子ビットのシミュレーション）を実行しました。
フォールトトレラントアーキテクチャでは、リアルタイムデコードにおいて、古典プロセッサが物理QPUが生成するよりも速くシンドローム抽出データを処理する必要があります。シンドロームキューを処理しきれないとデコードのバックログが発生し、古典デコーダがパウリフレームと状態測定を解決する間、量子コンピュータは一時停止（「ストレッチ」）を余儀なくされます。IonQのデュアルデコーダアーキテクチャは、2つの並行するスライディングウィンドウデコーダを使用してこのボトルネックを解決します。長期的なパウリフレーム更新を追跡する継続的エラーデコーダと、論理測定中に実行されてエラー検出測定（EDM）チェックを処理する低レイテンシのアウトカムデコーダです。
| [ IonQ リアルタイムQECデコードスタックとベンチマーク指標 ] | ||
|---|---|---|
| システム層 | アーキテクチャとアルゴリズムの範囲 | 測定された性能指標 |
| ハードウェア実行エンジン | • 市販の12コアCPU（既製プロセッサ）• シングルチップの古典計算割り当て | • ほぼゼロの計算バックログ遅延• 総ストレッチ時間わずか0.02% |
| デコードとメモリ最適化 | • デュアルスライディングウィンドウデコーダ（エラーおよびアウトカム）• 動的検出器エラーモデル（DEM）事前分布 | • 固定タナーグラフ再利用によりグラフ再構築を回避• ログ尤度比（LLR）ノードレベルのメモリ節約 |
| MegaQuOpベンチマークワークロード | • 408論理量子ビット（68 LDPC + 20マジックステートファクトリ）• 合計3150万回の論理量子演算 | • 131万回の論理測定と55.5万回のTゲートを実行• 256物理量子ビットから10,000以上のQPUへのスケーラブルな経路 |
メモリバスオーバーヘッドを最小限に抑え、CPUキャッシュの競合を防ぐため、デコードエンジンは固定タナーグラフを再利用し、キャット状態測定が発生したときにログ尤度比（LLR）確率ベクトルのみを動的に更新します。非秩序ハイゼンベルクモデルや測定誘起相転移（MIPT）などのベンチマークワークロードでテストされ、システムはイオントラップシンドローム抽出サイクル（SEC）周期未満のデコードレイテンシを維持しました。標準的な物理ノイズ下では、デコーダはわずか0.02%の処理ストレッチを追加するだけで、システム容量の拡大に伴い古典ハードウェアのスケーリングが線形のままであることを確認しました。
このマイルストーンは、IonQ独自のWalking Catアーキテクチャの中核コンポーネントを検証するものです。高価なカスタムFPGAやGPUクラスタが大規模なリアルタイムシンドローム処理に厳密には必要ではないことを実証することで、このソフトウェアフレームワークは、数千物理量子ビットシステムへのIonQのロードマップを支援する低オーバーヘッドの古典制御層を確立します。
プレスリリースはIonQニュースルームこちら、技術研究プレプリントはarXivこちらでご覧いただけます。ハードウェア仕様はIonQ Walking Catアーキテクチャこちらで確認できます。また、IonQのフォールトトレラントイオントラップシステム向け「Walking Cat」設計図に関するこれまでの技術報道はこちら、フォールトトレラントイオントラップおよび中性原子システムのアーキテクチャ設計図はこちら、IonQのMegaQuOpリアルタイムデコードエンジンの技術分析はこちらでお読みいただけます。
2026年9月22日
