diff --git a/.env.example b/.env.example index 8e0fc09..eff2ec2 100644 --- a/.env.example +++ b/.env.example @@ -1 +1 @@ -os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]= 사용하고자 하는 GPU 번호로 설정 (예: "0", "1", "2", "3" 등). 여러 GPU를 사용할 경우 쉼표로 구분하여 나열 (예: "0,1"). \ No newline at end of file +os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]= 사용하고자 하는 GPU 번호로 설정 (예: 0, 1, 2, 3 등). 여러 GPU를 사용할 경우 쉼표로 구분하여 나열 (예: = 0,1). \ No newline at end of file diff --git a/.github/workflows/test.yaml b/.github/workflows/test.yaml new file mode 100644 index 0000000..11eba6f --- /dev/null +++ b/.github/workflows/test.yaml @@ -0,0 +1,26 @@ +name: Tests + +on: + push: + branches: [main] + pull_request: + +jobs: + test: + runs-on: ubuntu-latest + steps: + - uses: actions/checkout@v4 + + - name: Install uv + uses: astral-sh/setup-uv@v6 + with: + enable-cache: true + + - name: Set up Python + run: uv python install 3.10 + + - name: Install dependencies (runtime + dev) + run: uv sync + + - name: Run pytest + run: uv run pytest tests/ -v diff --git a/.gitignore b/.gitignore index d8fc80f..13df587 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -1,6 +1,19 @@ # Created by https://www.toptal.com/developers/gitignore/api/visualstudiocode,linux,python # Edit at https://www.toptal.com/developers/gitignore?templates=visualstudiocode,linux,python +### Claude Code ### +.claude/settings.local.json +.claude/memory/ + +### Run logs ### +nohup*.out + +### MLflow ### +mlruns.db +mlruns.db-journal +mlruns/ +mlartifacts/ + ### Linux ### *~ @@ -217,5 +230,11 @@ experiments/ datasets/ Final_Results_/ results/ - -.claude/ \ No newline at end of file +configs/ +data/* +!data/bb_si1000/ +data/bb_si1000/* +!data/bb_si1000/*.stim +scripts/ + +.claude/configs/ diff --git a/.gitmodules b/.gitmodules new file mode 100644 index 0000000..9f85253 --- /dev/null +++ b/.gitmodules @@ -0,0 +1,4 @@ +[submodule "external/gari-nms"] + path = external/gari-nms + url = https://github.com/astra-decoders/gari-nms.git + ignore = dirty diff --git a/LICENSES/Apache-2.0.txt b/LICENSES/Apache-2.0.txt new file mode 100644 index 0000000..d645695 --- /dev/null +++ b/LICENSES/Apache-2.0.txt @@ -0,0 +1,202 @@ + + Apache License + Version 2.0, January 2004 + http://www.apache.org/licenses/ + + TERMS AND CONDITIONS FOR USE, REPRODUCTION, AND DISTRIBUTION + + 1. Definitions. + + "License" shall mean the terms and conditions for use, reproduction, + and distribution as defined by Sections 1 through 9 of this document. + + "Licensor" shall mean the copyright owner or entity authorized by + the copyright owner that is granting the License. + + "Legal Entity" shall mean the union of the acting entity and all + other entities that control, are controlled by, or are under common + control with that entity. For the purposes of this definition, + "control" means (i) the power, direct or indirect, to cause the + direction or management of such entity, whether by contract or + otherwise, or (ii) ownership of fifty percent (50%) or more of the + outstanding shares, or (iii) beneficial ownership of such entity. + + "You" (or "Your") shall mean an individual or Legal Entity + exercising permissions granted by this License. + + "Source" form shall mean the preferred form for making modifications, + including but not limited to software source code, documentation + source, and configuration files. + + "Object" form shall mean any form resulting from mechanical + transformation or translation of a Source form, including but + not limited to compiled object code, generated documentation, + and conversions to other media types. + + "Work" shall mean the work of authorship, whether in Source or + Object form, made available under the License, as indicated by a + copyright notice that is included in or attached to the work + (an example is provided in the Appendix below). + + "Derivative Works" shall mean any work, whether in Source or Object + form, that is based on (or derived from) the Work and for which the + editorial revisions, annotations, elaborations, or other modifications + represent, as a whole, an original work of authorship. For the purposes + of this License, Derivative Works shall not include works that remain + separable from, or merely link (or bind by name) to the interfaces of, + the Work and Derivative Works thereof. + + "Contribution" shall mean any work of authorship, including + the original version of the Work and any modifications or additions + to that Work or Derivative Works thereof, that is intentionally + submitted to Licensor for inclusion in the Work by the copyright owner + or by an individual or Legal Entity authorized to submit on behalf of + the copyright owner. For the purposes of this definition, "submitted" + means any form of electronic, verbal, or written communication sent + to the Licensor or its representatives, including but not limited to + communication on electronic mailing lists, source code control systems, + and issue tracking systems that are managed by, or on behalf of, the + Licensor for the purpose of discussing and improving the Work, but + excluding communication that is conspicuously marked or otherwise + designated in writing by the copyright owner as "Not a Contribution." + + "Contributor" shall mean Licensor and any individual or Legal Entity + on behalf of whom a Contribution has been received by Licensor and + subsequently incorporated within the Work. + + 2. Grant of Copyright License. Subject to the terms and conditions of + this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, + worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable + copyright license to reproduce, prepare Derivative Works of, + publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute the + Work and such Derivative Works in Source or Object form. + + 3. Grant of Patent License. Subject to the terms and conditions of + this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, + worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable + (except as stated in this section) patent license to make, have made, + use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work, + where such license applies only to those patent claims licensable + by such Contributor that are necessarily infringed by their + Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s) + with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You + institute patent litigation against any entity (including a + cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work + or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct + or contributory patent infringement, then any patent licenses + granted to You under this License for that Work shall terminate + as of the date such litigation is filed. + + 4. Redistribution. You may reproduce and distribute copies of the + Work or Derivative Works thereof in any medium, with or without + modifications, and in Source or Object form, provided that You + meet the following conditions: + + (a) You must give any other recipients of the Work or + Derivative Works a copy of this License; and + + (b) You must cause any modified files to carry prominent notices + stating that You changed the files; and + + (c) You must retain, in the Source form of any Derivative Works + that You distribute, all copyright, patent, trademark, and + attribution notices from the Source form of the Work, + excluding those notices that do not pertain to any part of + the Derivative Works; and + + (d) If the Work includes a "NOTICE" text file as part of its + distribution, then any Derivative Works that You distribute must + include a readable copy of the attribution notices contained + within such NOTICE file, excluding those notices that do not + pertain to any part of the Derivative Works, in at least one + of the following places: within a NOTICE text file distributed + as part of the Derivative Works; within the Source form or + documentation, if provided along with the Derivative Works; or, + within a display generated by the Derivative Works, if and + wherever such third-party notices normally appear. The contents + of the NOTICE file are for informational purposes only and + do not modify the License. You may add Your own attribution + notices within Derivative Works that You distribute, alongside + or as an addendum to the NOTICE text from the Work, provided + that such additional attribution notices cannot be construed + as modifying the License. + + You may add Your own copyright statement to Your modifications and + may provide additional or different license terms and conditions + for use, reproduction, or distribution of Your modifications, or + for any such Derivative Works as a whole, provided Your use, + reproduction, and distribution of the Work otherwise complies with + the conditions stated in this License. + + 5. Submission of Contributions. Unless You explicitly state otherwise, + any Contribution intentionally submitted for inclusion in the Work + by You to the Licensor shall be under the terms and conditions of + this License, without any additional terms or conditions. + Notwithstanding the above, nothing herein shall supersede or modify + the terms of any separate license agreement you may have executed + with Licensor regarding such Contributions. + + 6. Trademarks. This License does not grant permission to use the trade + names, trademarks, service marks, or product names of the Licensor, + except as required for reasonable and customary use in describing the + origin of the Work and reproducing the content of the NOTICE file. + + 7. Disclaimer of Warranty. Unless required by applicable law or + agreed to in writing, Licensor provides the Work (and each + Contributor provides its Contributions) on an "AS IS" BASIS, + WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or + implied, including, without limitation, any warranties or conditions + of TITLE, NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY, or FITNESS FOR A + PARTICULAR PURPOSE. You are solely responsible for determining the + appropriateness of using or redistributing the Work and assume any + risks associated with Your exercise of permissions under this License. + + 8. Limitation of Liability. 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However, in accepting such obligations, You may act only + on Your own behalf and on Your sole responsibility, not on behalf + of any other Contributor, and only if You agree to indemnify, + defend, and hold each Contributor harmless for any liability + incurred by, or claims asserted against, such Contributor by reason + of your accepting any such warranty or additional liability. + + END OF TERMS AND CONDITIONS + + APPENDIX: How to apply the Apache License to your work. + + To apply the Apache License to your work, attach the following + boilerplate notice, with the fields enclosed by brackets "[]" + replaced with your own identifying information. (Don't include + the brackets!) The text should be enclosed in the appropriate + comment syntax for the file format. We also recommend that a + file or class name and description of purpose be included on the + same "printed page" as the copyright notice for easier + identification within third-party archives. + + Copyright [yyyy] [name of copyright owner] + + Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); + you may not use this file except in compliance with the License. + You may obtain a copy of the License at + + http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 + + Unless required by applicable law or agreed to in writing, software + distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, + WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. + See the License for the specific language governing permissions and + limitations under the License. diff --git a/NOTICE b/NOTICE new file mode 100644 index 0000000..fb8f593 --- /dev/null +++ b/NOTICE @@ -0,0 +1,52 @@ +qec_sim +Copyright 2026 jlib245 + +This product includes software developed by third parties, as listed below. + +================================================================================ +qec_sim/circuit/noise_model.py +================================================================================ + +This file is derived from honeycomb_threshold/src/noise.py. + + Source: https://github.com/Strilanc/honeycomb_threshold/blob/main/src/noise.py + Author: Craig Gidney (Google Quantum AI) + License: Apache License, Version 2.0 + Retrieved: 2026-05-11 + +Apache-2.0 LICENSE text: + https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 + A verbatim copy is reproduced at LICENSES/Apache-2.0.txt + +Modifications from the upstream file: + - Added "CX" and "MR"/"MRX"/"MRY" entries to NoiseModel.SI1000().noisy_gates + so that stim's default surface_code:rotated_memory_z circuit (which uses + CX rather than CZ, and MR as the combined measure-reset op) is noised + consistently with the SI1000 prescription. + - Set any_clifford_2 = p explicitly in NoiseModel.SI1000() (upstream omits + it because honeycomb circuits only use CZ, which is in noisy_gates). + - Removed honeycomb-specific helpers (parity_measurement_with_correlated_*, + mix_probability_to_independent_component_probability) and unused noise + model variants (PC3, EM3_v1, EM3_v2). The SD6 variant is retained. + - Added an `apply()` convenience alias for `noisy_circuit()`. + +The upstream Apache-2.0 license notice and copyright are reproduced in the +header of qec_sim/circuit/noise_model.py. + +================================================================================ +data/bb_si1000/*.stim +================================================================================ + +Bivariate-bicycle code Stim circuit files (SI1000 noise, CZ-H-MZ gate set, +r=d rounds, X/Z memory experiments, p in [1e-4, 9e-3]). + + Source: https://github.com/quantumlib/tesseract-decoder/tree/main/testdata/bivariatebicyclecodes + Author: Google Quantum AI (Tesseract decoder authors) + License: Apache License, Version 2.0 + Retrieved: 2026-06-29 + Reference: Beni et al., "Tesseract: A Search-Based Decoder for QEC", + arXiv:2503.10988 + +Files are copied verbatim from the upstream testdata directory with no +modifications. Filename encodes [[n,k,d]], physical error rate, basis, and +BB polynomials. diff --git a/configs/coset_test.yaml b/configs/coset_test.yaml deleted file mode 100644 index bfc195e..0000000 --- a/configs/coset_test.yaml +++ /dev/null @@ -1,55 +0,0 @@ -# configs/coset_test.yaml -# LUT coset 4-class 분류 테스트 -code: - name: "surface_code" - distance: 5 - rounds: 5 - -noise: - p_gate: [0.007, 0.008, 0.009, 0.010, 0.011, 0.012, 0.013, 0.014, 0.015] - p_meas: 0.001 - p_corr: 0.0 - p_leak: 0.0 - -training: - data_mode: "online" - train_steps: 500000 - val_steps: 45000 - chunk_size: 10000 - epochs: 50 - batch_size: 1024 - seed: 42 - num_workers: 4 - prefetch_factor: 2 - pin_memory: true - - optimizer: - name: "Adam" - kwargs: - lr: 0.001 - criterion: - name: "cross_entropy" - kwargs: {} - output_dir: "./results/coset_test" - early_stopping: - patience: 15 - scheduler: - name: "ReduceLROnPlateau" - kwargs: - mode: "min" - factor: 0.5 - patience: 2 - -model: - name: "jung_cnn_low" - use_erasures: false - coset_mode: true - kwargs: {} - -decoder: - name: "neural_decoder" - weight_path: "" - model_kwargs: {} - -simulation: - shots: 10000 diff --git a/configs/example_jung.yaml b/configs/example_jung.yaml deleted file mode 100644 index 28d022d..0000000 --- a/configs/example_jung.yaml +++ /dev/null @@ -1,57 +0,0 @@ -# config.yaml -code: - name: "surface_code" - distance: 5 - rounds: 5 - -noise: - # 리스트로 제공하면 p_gate*pe_meas*p_corr*pe_leak개의 노이즈 환경으로 확장됩니다. - p_gate: [0.007, 0.008, 0.009, 0.010, 0.011, 0.012, 0.013, 0.014, 0.015] - p_meas: 0.001 - p_corr: 0.0 - p_leak: 0.002 - -training: - data_mode: "offline" - train_path: "datasets/jung/train.npz" - val_path: "datasets/jung/val.npz" - train_steps: 10000 - val_steps: 2000 - epochs: 50 - batch_size: 1024 - chunk_size: 50000 - - seed: 42 # 재현성을 위한 랜덤 시드 (null이면 비고정) - num_workers: 4 # 0으로 두면 메인 프로세스만 사용, 4~8 권장 - prefetch_factor: 2 # num_workers가 1 이상일 때, 워커당 미리 만들어둘 배치의 수 - pin_memory: true # 데이터를 GPU로 보낼 때 속도 향상 (True 권장) - - optimizer: - name: "Adam" - kwargs: - lr: 0.001 - criterion: - name: "bce_with_logits" # 📌 필수 기입 (기본값 제거됨) - kwargs: {} - output_dir: "./results/experiment" - early_stopping: - patience: 15 - scheduler: - name: "ReduceLROnPlateau" - kwargs: - mode: "min" - factor: 0.5 - patience: 2 - -model: - name: "jung_cnn_low" - use_erasures: true - kwargs: {} - -decoder: - name: "neural_decoder" - weight_path: "" # 학습 전이므로 비워둡니다 (평가 시에는 학습된 경로 입력) - model_kwargs: {} - -simulation: - shots: 100000 \ No newline at end of file diff --git a/configs/example_jung_online.yaml b/configs/example_jung_online.yaml deleted file mode 100644 index 5038627..0000000 --- a/configs/example_jung_online.yaml +++ /dev/null @@ -1,56 +0,0 @@ -# configs/example_jung_online.yaml -# online mode: 데이터셋 파일 없이 시뮬레이터에서 실시간 생성 -code: - name: "surface_code" - distance: 5 - rounds: 5 - -noise: - p_gate: [0.007, 0.008, 0.009, 0.010, 0.011, 0.012, 0.013, 0.014, 0.015] - p_meas: 0.001 - p_corr: 0.0 - p_leak: 0.002 - -training: - data_mode: "online" - # train_path / val_path 불필요 (online 모드) - train_steps: 500000 # epoch당 생성할 훈련 샘플 수 - val_steps: 10000 # epoch당 생성할 검증 샘플 수 - chunk_size: 10000 # 시뮬레이터 1회 호출당 생성 샷 수 - epochs: 200 - batch_size: 1024 - - seed: 42 - num_workers: 4 - prefetch_factor: 2 - pin_memory: true - - optimizer: - name: "Adam" - kwargs: - lr: 0.001 - criterion: - name: "bce_with_logits" - kwargs: {} - output_dir: "./results/experiment_online" - early_stopping: - patience: 15 - scheduler: - name: "ReduceLROnPlateau" - kwargs: - mode: "min" - factor: 0.5 - patience: 2 - -model: - name: "jung_cnn_low" - use_erasures: true - kwargs: {} - -decoder: - name: "neural_decoder" - weight_path: "" - model_kwargs: {} - -simulation: - shots: 10000 diff --git a/configs/experiment_jung_cnn_low.yaml b/configs/experiment_jung_cnn_low.yaml deleted file mode 100644 index 23b829e..0000000 --- a/configs/experiment_jung_cnn_low.yaml +++ /dev/null @@ -1,59 +0,0 @@ -# configs/experiment_jung_cnn_low.yaml -code: - name: "surface_code" - distance: 3 - rounds: 3 - -noise: - p_gate: 0.001 - p_meas: 0.001 - p_corr: 0.0 - p_leak: 0.0 - -model: - name: "jung_cnn_low" - use_erasures: true - kwargs: {} - -training: - data_mode: "offline" - train_path: "datasets/train.npz" - val_path: "datasets/val.npz" - epochs: 100 - batch_size: 256 - output_dir: "experiments/jung_cnn_low" - use_erasures: true - - train_steps: null - val_steps: null - chunk_size: 10000 - num_workers: 4 - prefetch_factor: 2 - pin_memory: true - - optimizer: - name: "Adam" - kwargs: - lr: 0.001 - - criterion: - name: "bce_with_logits" - kwargs: - reduction: "mean" - - scheduler: - name: "ReduceLROnPlateau" - kwargs: - mode: "min" - factor: 0.5 - patience: 5 - - early_stopping: - patience: 10 - -decoder: - name: "mwpm" - weight_path: "" - -simulation: - shots: 10000 diff --git a/configs/experiment_mwpm.yaml b/configs/experiment_mwpm.yaml deleted file mode 100644 index 3851143..0000000 --- a/configs/experiment_mwpm.yaml +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -# configs/experiment_mwpm.yaml -simulation: - train_steps: 100000 # 온라인 학습이므로 epoch의 개념보다 step이나 가상 데이터셋 크기를 지정 - val_steps: 5000 - -code: - distance: 5 - rounds: 5 - -noise: - p_gate: [0.001, 0.005, 0.01] # 3가지 확률에서 랜덤 샘플링 - p_meas: 0.005 # 고정값 - p_corr: [0.001, 0.002] # 2가지 확률에서 랜덤 샘플링 - p_leak: [0.01, 0.03, 0.05] # 3가지 확률에서 랜덤 샘플링 \ No newline at end of file diff --git a/configs/mlp_offline.yaml b/configs/mlp_offline.yaml deleted file mode 100644 index 01aee47..0000000 --- a/configs/mlp_offline.yaml +++ /dev/null @@ -1,62 +0,0 @@ -# [양자 코드 및 노이즈 설정] -code: - distance: 5 - rounds: 5 - name: "surface_code" -noise: - p_gate: [0.006, 0.007, 0.008, 0.009, 0.01, 0.011, 0.012, 0.013, 0.014, 0.015] - p_meas: 0.0001 - p_corr: 0.001 - p_leak: [0.005, 0.01, 0.015] - -# [학습 설정] -training: - data_mode: "offline" - train_path: "datasets/d5_complex_noise/train.npz" - val_path: "datasets/d5_complex_noise/val.npz" - - # [수동 입력 필수] 적지 않거나 파일의 실제 데이터보다 크게 적으면 에러가 납니다. - train_steps: 5000000 # 온라인 학습 시 한 에포크당 훈련 데이터 생성 수 - val_steps: 50000 # 온라인 학습 시 한 에포크당 검증 데이터 생성 수 - - batch_size: 2048 - chunk_size: 100000 - epochs: 50 - output_dir: "results/mlp_experiment_offline" - - optimizer: - name: "AdamW" - kwargs: - lr: 0.001 - weight_decay: 0.01 - - criterion: - name: "bce_with_logits" - kwargs: - reduction: "mean" - - scheduler: - name: "ReduceLROnPlateau" - kwargs: - mode: "min" - factor: 0.5 - patience: 3 - - early_stopping: - patience: 20 - -# [모델 설정] -model: - name: "erasure_mlp" - kwargs: - hidden_dim: 512 - -# [데이터 생성 설정] (파일이 없을 경우에만 사용) -simulation: - shots: 100000 - -decoder: - name: "neural_decoder" - weight_path: "results/mlp_experiment_offline/best_model.pth" - model_kwargs: - model_name: "erasure_mlp" \ No newline at end of file diff --git a/configs/mlp_online.yaml b/configs/mlp_online.yaml deleted file mode 100644 index 2c580e3..0000000 --- a/configs/mlp_online.yaml +++ /dev/null @@ -1,52 +0,0 @@ -# [양자 코드 설정] -code: - distance: 5 - rounds: 5 - name: "surface_code" - -# [노이즈 설정] -noise: - p_gate: [0.001, 0.005, 0.01] - p_meas: 0.005 - p_corr: [0.001, 0.002] - p_leak: [0.001, 0.01, 0.03] - -# [시뮬레이션 설정] (평가 시 사용) -simulation: - shots: 1000000 - -# [학습 설정] (필수) -training: - data_mode: "online" # "online" or "offline" - batch_size: 2048 # 배치 크기 - chunk_size: 100000 # 데이터 생성 단위 (한 번에 생성하는 데이터 수) - train_steps: 2000000 # 온라인 학습 시 한 에포크당 훈련 데이터 생성 수 - val_steps: 50000 # 온라인 학습 시 한 에포크당 검증 데이터 생성 수 - epochs: 50 - output_dir: "results/mlp_experiment_online" - - optimizer: - name: "AdamW" - kwargs: - lr: 0.001 - weight_decay: 0.01 - - scheduler: - name: "ReduceLROnPlateau" - kwargs: - mode: "min" - factor: 0.5 - patience: 3 - - early_stopping: - patience: 15 - -# [모델 설정] -model: - name: "erasure_mlp" - kwargs: - hidden_dim: 512 - -# [디코더 설정] (평가 시 사용) -decoder: - name: "neural_decoder" \ No newline at end of file diff --git a/configs/online_test.yaml b/configs/online_test.yaml deleted file mode 100644 index 45da400..0000000 --- a/configs/online_test.yaml +++ /dev/null @@ -1,54 +0,0 @@ -# configs/online_test.yaml -# 온라인 학습 테스트: erasure 없이, CNN vs MWPM 공정 비교용 -code: - name: "surface_code" - distance: 5 - rounds: 5 - -noise: - p_gate: [0.007, 0.008, 0.009, 0.010, 0.011, 0.012, 0.013, 0.014, 0.015] - p_meas: 0.001 - p_corr: 0.0 - p_leak: 0.0 - -training: - data_mode: "online" - train_steps: 500000 - val_steps: 45000 - chunk_size: 10000 - epochs: 50 - batch_size: 1024 - seed: 42 - num_workers: 4 - prefetch_factor: 2 - pin_memory: true - - optimizer: - name: "Adam" - kwargs: - lr: 0.001 - criterion: - name: "bce_with_logits" - kwargs: {} - output_dir: "./results/online_test" - early_stopping: - patience: 15 - scheduler: - name: "ReduceLROnPlateau" - kwargs: - mode: "min" - factor: 0.5 - patience: 2 - -model: - name: "jung_cnn_low" - use_erasures: false - kwargs: {} - -decoder: - name: "neural_decoder" - weight_path: "" - model_kwargs: {} - -simulation: - shots: 10000 diff --git a/configs/pauli_plus_online.yaml b/configs/pauli_plus_online.yaml deleted file mode 100644 index 0dd4d91..0000000 --- a/configs/pauli_plus_online.yaml +++ /dev/null @@ -1,51 +0,0 @@ -code: - name: "surface_code" - distance: 3 - rounds: 3 - -# pauli_plus backend에서는 noise 섹션 대신 simulation.pauli_plus에서 설정 -noise: - p_gate: 0.002 - p_meas: 0.01 - p_corr: 0.0 - p_leak: 0.0 - -training: - data_mode: "online" - train_steps: 10000 - val_steps: 2000 - chunk_size: 1000 - epochs: 50 - batch_size: 256 - seed: 42 - num_workers: 0 - prefetch_factor: 2 - pin_memory: false - optimizer: - name: "Adam" - kwargs: - lr: 0.001 - criterion: - name: "bce_with_logits" - kwargs: {} - output_dir: "./results/pauli_plus_test" - early_stopping: - patience: 10 - -model: - name: "jung_cnn_low" - use_erasures: false - kwargs: {} - -decoder: - name: "neural_decoder" - weight_path: "" - model_kwargs: {} - -simulation: - shots: 1000 - backend: "pauli_plus" - pauli_plus: - p: 0.002 - cz_dephasing_leakage: 0.0 - heating_rate_per_us: 0.0 diff --git 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+DETECTOR(7, 6, 0, 4) rec[-57] rec[-51] rec[-48] rec[-27] rec[-11] rec[-10] rec[-117] +DETECTOR(7, 8, 0, 5) rec[-56] rec[-50] rec[-47] rec[-26] rec[-10] rec[-9] rec[-116] +DETECTOR(7, 10, 0, 3) rec[-55] rec[-49] rec[-46] rec[-25] rec[-9] rec[-8] rec[-115] +DETECTOR(5, 0, 0, 5) rec[-54] rec[-48] rec[-39] rec[-24] rec[-2] rec[-1] rec[-114] +DETECTOR(5, 2, 0, 3) rec[-53] rec[-47] rec[-38] rec[-23] rec[-6] rec[-1] rec[-113] +DETECTOR(5, 4, 0, 4) rec[-52] rec[-46] rec[-37] rec[-22] rec[-6] rec[-5] rec[-112] +DETECTOR(5, 6, 0, 5) rec[-51] rec[-45] rec[-42] rec[-21] rec[-5] rec[-4] rec[-111] +DETECTOR(5, 8, 0, 3) rec[-50] rec[-44] rec[-41] rec[-20] rec[-4] rec[-3] rec[-110] +DETECTOR(5, 10, 0, 4) rec[-49] rec[-43] rec[-40] rec[-19] rec[-3] rec[-2] rec[-109] +OBSERVABLE_INCLUDE(0) rec[-72] rec[-66] rec[-65] rec[-64] rec[-61] rec[-60] rec[-59] rec[-58] rec[-57] rec[-56] rec[-55] rec[-47] rec[-42] rec[-35] rec[-34] rec[-33] rec[-30] rec[-12] +OBSERVABLE_INCLUDE(1) rec[-72] rec[-71] rec[-67] 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컨텍스트 생성 전에 적용되어야 함. +load_dotenv() + from qec_sim.trainer.pipeline import TrainingPipeline from qec_sim.trainer.eval_pipeline import EvaluationPipeline +def _register_genai_dataset(config, path: str, role: str, seed): + """gen 직후 sidebar Datasets 탭에 entity 등록. + + train run 안에서 호출하면 mlflow 가 그 run 을 'GenAI dataset 평가' 로 오분류해서 + Evaluation runs 사이드바에 잘못 잡힘 → gen 모드에서 분리 호출. + name 컨벤션은 MLflowCallback._log_dataset_ref 와 동일. + """ + import hashlib, numpy as np + import mlflow + from mlflow.genai import datasets as gds + + if not os.path.exists(path): + return + + # sha256 (sidecar cache 재사용) + sc = path + ".sha256" + if os.path.exists(sc) and os.path.getmtime(sc) >= os.path.getmtime(path): + digest = open(sc).read().strip() + else: + h = hashlib.sha256() + with open(path, 'rb') as f: + for chunk in iter(lambda: f.read(1 << 20), b""): + h.update(chunk) + digest = h.hexdigest() + try: + with open(sc, 'w') as f: + f.write(digest) + except OSError: + pass + + # n_samples + try: + with np.load(path, allow_pickle=False) as d: + if 'observables' in d.files: + n_samples = int(len(d['observables'])) + elif 'logical_outcomes' in d.files: + n_samples = int(len(d['logical_outcomes'])) + else: + n_samples = None + except Exception: + n_samples = None + + code = config.code + basename = os.path.basename(path).rsplit('.', 1)[0] + parts = [basename, f"r{code.rounds}"] + if n_samples is not None: + parts.append(f"n{n_samples}") + if seed is not None: + parts.append(f"s{seed}") + name = "_".join(parts) + + # experiment resolve (auto-derive 적용) + mlflow.set_tracking_uri(config.mlflow.tracking_uri) + exp_name = config.mlflow.experiment_name or f"{code.name}_d{code.distance}" + exp = mlflow.get_experiment_by_name(exp_name) + if exp is None: + exp_id = mlflow.create_experiment( + exp_name, + artifact_location=config.mlflow.artifact_location, + ) + else: + exp_id = exp.experiment_id + + tags_dict = { + "code": code.name, + "distance": str(code.distance), + "rounds": str(code.rounds), + "path": path, + "sha256": digest, + "size": str(os.path.getsize(path)), + "role": role, + } + if n_samples is not None: + tags_dict["n_samples"] = str(n_samples) + if seed is not None: + tags_dict["gen_seed"] = str(seed) + + try: + existing = [d for d in gds.search_datasets(experiment_ids=[exp_id]) if d.name == name] + if existing: + gds.set_dataset_tags(existing[0].dataset_id, tags_dict) + print(f" [MLflow] sidebar dataset entity 갱신: {name}") + else: + ds = gds.create_dataset(name=name, experiment_id=exp_id, tags=tags_dict) + print(f" [MLflow] sidebar dataset entity 생성: {name} (id={ds.dataset_id})") + except Exception as e: + print(f" [MLflow] sidebar dataset entity 등록 실패 ({type(e).__name__}: {e})") + + def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description="QEC Simulation Framework") parser.add_argument("-c", "--config", type=str, required=True, help="설정 파일(YAML) 경로") parser.add_argument("-m", "--mode", type=str, - choices=["train", "eval"], - help="실행 모드: train(기본) 또는 eval") + choices=["train", "eval", "gen"], + help="실행 모드: train, eval, 또는 gen(오프라인 데이터셋 생성)") parser.add_argument("--model", type=str, default=None, help="[eval 모드] 평가할 모델 가중치 경로 (.pth)") - parser.add_argument("--shots", type=int, default=10000, - help="[eval 모드] 노이즈 설정당 평가 샷 수 (기본: 10000)") + parser.add_argument("--shots", type=int, default=None, + help="[eval 모드] 노이즈 설정당 평가 샷 수 (필수)") + parser.add_argument("--train-shots", type=int, default=None, + help="[gen 모드] 학습용 샷 수 (필수)") + parser.add_argument("--val-shots", type=int, default=None, + help="[gen 모드] 검증용 샷 수 (필수)") + parser.add_argument("--seed", type=int, default=None, + help="[gen 모드] np.random/python random 의 seed. 미지정 시 config.training.seed 사용. 둘 다 None 이면 unreproducible (워닝)") args = parser.parse_args() if args.mode == "train": TrainingPipeline(config_path=args.config).run() elif args.mode == "eval": + if args.shots is None: + raise ValueError("eval 모드는 --shots를 명시해야 합니다.") EvaluationPipeline( config_path=args.config, model_path=args.model, ).run(shots=args.shots) + elif args.mode == "gen": + if args.train_shots is None or args.val_shots is None: + raise ValueError("gen 모드는 --train-shots / --val-shots를 명시해야 합니다.") + from qec_sim.config.schema import ExperimentConfig + from qec_sim.data.generator import DatasetGenerator + + config = ExperimentConfig.from_yaml(args.config) + + # gen seed: CLI override > config.training.seed > None + gen_seed = args.seed if args.seed is not None else config.training.seed + if gen_seed is not None: + import random, numpy as np + random.seed(gen_seed) + np.random.seed(gen_seed) + print(f"Gen seed: {gen_seed}") + else: + print("⚠ Gen seed 미지정 → 재현 불가. --seed 또는 config.training.seed 명시 권장.") + + gen = DatasetGenerator.from_config(config) + + train_path = config.training.train_path + val_path = config.training.val_path + if train_path is None or val_path is None: + raise ValueError("gen 모드는 training.train_path / training.val_path 가 yaml에 명시돼야 합니다.") + + chunk_size = config.training.chunk_size + gen.generate_and_save( + shots=args.train_shots, + save_dir=os.path.dirname(train_path) or ".", + filename=os.path.splitext(os.path.basename(train_path))[0], + batch_size=chunk_size, + seed=gen_seed, + ) + gen.generate_and_save( + shots=args.val_shots, + save_dir=os.path.dirname(val_path) or ".", + filename=os.path.splitext(os.path.basename(val_path))[0], + batch_size=chunk_size, + seed=gen_seed, + ) + + # mlflow 활성 시 sidebar Datasets 탭용 entity 도 같이 등록 (active run 없는 상태에서) + if config.mlflow.enable: + _register_genai_dataset(config, train_path, "train", gen_seed) + _register_genai_dataset(config, val_path, "val", gen_seed) + if __name__ == "__main__": main() diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 283d114..dfb6cf6 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -8,21 +8,34 @@ version = "0.1.0" requires-python = ">=3.10" description = "Quantum Error Correction Simulator with Correlated & Leakage Noise" dependencies = [ - "graphviz>=0.21", - "intel-extension-for-pytorch>=2.8.0", - "jupyter>=1.1.1", "numpy>=2.2.6", - "pandas>=2.3.3", - "pymatching>=2.3.1", - "stim>=1.15.0", "torch>=2.9.0", - "torchviz>=0.0.3", + "stim>=1.15.0", + "pymatching>=2.3.1", + "numba>=0.64.0", "tqdm>=4.67.1", + "pyyaml>=6.0", + "python-dotenv>=1.0", + "quimb>=1.8", + "beliefmatching>=0.2.0", + "mlflow>=3.0", + "torch-geometric>=2.8.0", + "tesseract-decoder>=0.1.1.dev", +] + +[project.optional-dependencies] +analysis = [ + "jupyter>=1.1.1", "notebook>=7.5.3", - "sinter>=1.15.0", - "dotenv>=0.9.9", - "numba>=0.64.0", + "pandas>=2.3.3", + "graphviz>=0.21", + "torchviz>=0.0.3", ] [tool.setuptools.packages.find] where = ["."] + +[dependency-groups] +dev = [ + "pytest>=9.0.3", +] diff --git a/qec_sim/circuit/builder.py b/qec_sim/circuit/builder.py index 85b0165..24856a1 100644 --- a/qec_sim/circuit/builder.py +++ b/qec_sim/circuit/builder.py @@ -19,6 +19,7 @@ def build(self) -> stim.Circuit: # 2. 데코레이터로 "surface_code"라는 이름 등록. @register_builder("surface_code") +@register_builder("surface_code_basic") class SurfaceCodeBuilder(BaseCircuitBuilder): def __init__(self, code_params: CodeParams, noise_params: NoiseParams, **kwargs): """ @@ -30,7 +31,6 @@ def __init__(self, code_params: CodeParams, noise_params: NoiseParams, **kwargs) self.p_gate = noise_params.p_gate[0] if isinstance(noise_params.p_gate, list) else noise_params.p_gate self.p_meas = noise_params.p_meas[0] if isinstance(noise_params.p_meas, list) else noise_params.p_meas self.p_corr = noise_params.p_corr[0] if isinstance(noise_params.p_corr, list) else noise_params.p_corr - self.p_leak = noise_params.p_leak[0] if isinstance(noise_params.p_leak, list) else noise_params.p_leak def build(self) -> stim.Circuit: """ @@ -43,7 +43,41 @@ def build(self) -> stim.Circuit: rounds=self.code_params.rounds, after_clifford_depolarization=self.p_gate, before_measure_flip_probability=self.p_meas, - # p_leak은 simulator.py에서 별도 후처리, -> Herald Erasure로 처리 가능..? -> but 회로 다 뜯어야 할 것 # p_corr은 현재 미구현. ) - return circuit \ No newline at end of file + return circuit + + +@register_builder("surface_code_si1000") +class SurfaceCodeSI1000Builder(BaseCircuitBuilder): + """ + Canonical SI1000 (Gidney 2021) on top of stim's rotated_memory_z generator. + + Step 1: zero-noise base circuit from stim.Circuit.generated. + Step 2: apply NoiseModel.SI1000(p) — 1q gate p/10, 2q gate p, idle p/10, + measure_reset_idle 2p, R 2p, M 5p — exactly matching the + honeycomb_threshold reference implementation. + """ + + def __init__(self, code_params: CodeParams, noise_params: NoiseParams, **kwargs): + super().__init__(code_params, noise_params, **kwargs) + self.p = noise_params.p_gate[0] if isinstance(noise_params.p_gate, list) else noise_params.p_gate + + def build(self) -> stim.Circuit: + from qec_sim.circuit.noise_model import NoiseModel + base = stim.Circuit.generated( + "surface_code:rotated_memory_z", + distance=self.code_params.distance, + rounds=self.code_params.rounds, + ) + return NoiseModel.SI1000(self.p).noisy_circuit(base) + + +def build_si1000_canonical(distance: int, rounds: int, p: float) -> stim.Circuit: + """Convenience helper: build a canonical-SI1000 rotated_memory_z circuit.""" + from qec_sim.circuit.noise_model import NoiseModel + base = stim.Circuit.generated( + "surface_code:rotated_memory_z", + distance=distance, rounds=rounds, + ) + return NoiseModel.SI1000(p).noisy_circuit(base) \ No newline at end of file diff --git a/qec_sim/circuit/noise_model.py b/qec_sim/circuit/noise_model.py new file mode 100644 index 0000000..fdeecec --- /dev/null +++ b/qec_sim/circuit/noise_model.py @@ -0,0 +1,180 @@ +"""Circuit-level noise models, vendored from Gidney's honeycomb_threshold. + +Source: https://github.com/Strilanc/honeycomb_threshold/blob/main/src/noise.py +License: Apache-2.0 (see upstream LICENSE file) +Author: Craig Gidney (Google Quantum AI) +Date imported: 2026-05-11 + +Provides exact SI1000, SD6, PC3, EM3 noise model implementations as defined +in "A Fault-Tolerant Honeycomb Memory" (Gidney et al., 2021). + +We use this for **canonical SI1000 noise injection** on top of zero-noise +stim-generated circuits — to ensure parity with Higgott-Gidney 2023, Gidney +2023 (yoked SC), and other reference benchmarks. + +SI1000 prescription: + any_clifford_1 = p / 10 (1-qubit Clifford) + any_clifford_2 = p (2-qubit Clifford — CX/CZ/etc.) + idle = p / 10 (qubits idle during 2q gates) + measure_reset_idle = 2p (data qubit idle during ancilla M/R) + noisy_gates: R → 2p, M → 5p + +Note: We add "CX" to the canonical noisy_gates so that stim's default +surface_code:rotated_memory_z generator (which uses CX rather than CZ) is +noised consistently. CX and CZ are both 2-qubit Cliffords, and SI1000's +prescription treats all 2q gates identically (= p). +""" +from __future__ import annotations + +import dataclasses +from typing import Dict, Optional, Set, Tuple + +import stim + +ANY_CLIFFORD_1_OPS = {"C_XYZ", "C_ZYX", "H", "H_YZ", "I"} +ANY_CLIFFORD_2_OPS = {"CX", "CY", "CZ", "XCX", "XCY", "XCZ", "YCX", "YCY", "YCZ"} +RESET_OPS = {"R", "RX", "RY"} +MEASURE_OPS = {"M", "MX", "MY", "MR", "MRX", "MRY"} +ANNOTATION_OPS = {"OBSERVABLE_INCLUDE", "DETECTOR", "SHIFT_COORDS", "QUBIT_COORDS", "TICK"} + + +@dataclasses.dataclass(frozen=True) +class NoiseModel: + idle: float + measure_reset_idle: float + noisy_gates: Dict[str, float] + any_clifford_1: Optional[float] = None + any_clifford_2: Optional[float] = None + use_correlated_parity_measurement_errors: bool = False + + @staticmethod + def SI1000(p: float) -> "NoiseModel": + """Canonical SI1000 (Gidney 2021). 2q gates p, 1q p/10, M=5p, R=2p.""" + return NoiseModel( + any_clifford_1=p / 10, + any_clifford_2=p, + idle=p / 10, + measure_reset_idle=2 * p, + noisy_gates={ + "CX": p, "CY": p, "CZ": p, + "R": 2 * p, "RX": 2 * p, "RY": 2 * p, + "M": 5 * p, "MX": 5 * p, "MY": 5 * p, + "MR": 5 * p, "MRX": 5 * p, "MRY": 5 * p, + }, + ) + + def apply(self, base_circuit: stim.Circuit) -> stim.Circuit: + """Apply this noise model to a zero-noise stim circuit. Convenience alias.""" + return self.noisy_circuit(base_circuit) + + @staticmethod + def SD6(p: float) -> "NoiseModel": + return NoiseModel( + any_clifford_1=p, + idle=p, + measure_reset_idle=0, + noisy_gates={"CX": p, "R": p, "M": p, "MR": p}, + ) + + def noisy_op( + self, op: stim.CircuitInstruction, p: float, ancilla: int + ) -> Tuple[stim.Circuit, stim.Circuit, stim.Circuit]: + pre = stim.Circuit() + mid = stim.Circuit() + post = stim.Circuit() + targets = op.targets_copy() + args = op.gate_args_copy() + if p > 0: + if op.name in ANY_CLIFFORD_1_OPS: + post.append_operation("DEPOLARIZE1", targets, p) + elif op.name in ANY_CLIFFORD_2_OPS: + post.append_operation("DEPOLARIZE2", targets, p) + elif op.name in RESET_OPS or op.name in MEASURE_OPS: + if op.name in RESET_OPS: + post.append_operation( + "Z_ERROR" if op.name.endswith("X") else "X_ERROR", targets, p) + if op.name in MEASURE_OPS: + pre.append_operation( + "Z_ERROR" if op.name.endswith("X") else "X_ERROR", targets, p) + else: + raise NotImplementedError(repr(op)) + mid.append_operation(op.name, targets, args) + return pre, mid, post + + def noisy_circuit( + self, circuit: stim.Circuit, *, qs: Optional[Set[int]] = None + ) -> stim.Circuit: + result = stim.Circuit() + ancilla = circuit.num_qubits + + current_moment_pre = stim.Circuit() + current_moment_mid = stim.Circuit() + current_moment_post = stim.Circuit() + used_qubits: Set[int] = set() + measured_or_reset_qubits: Set[int] = set() + if qs is None: + qs = set(range(circuit.num_qubits)) + + def flush(): + nonlocal result + if not current_moment_mid: + return + + idle_qubits = sorted(qs - used_qubits) + if used_qubits and idle_qubits and self.idle > 0: + current_moment_post.append_operation( + "DEPOLARIZE1", idle_qubits, self.idle) + idle_qubits = sorted(qs - measured_or_reset_qubits) + if measured_or_reset_qubits and idle_qubits and self.measure_reset_idle > 0: + current_moment_post.append_operation( + "DEPOLARIZE1", idle_qubits, self.measure_reset_idle) + + result += current_moment_pre + result += current_moment_mid + result += current_moment_post + used_qubits.clear() + current_moment_pre.clear() + current_moment_mid.clear() + current_moment_post.clear() + measured_or_reset_qubits.clear() + + for op in circuit: + if isinstance(op, stim.CircuitRepeatBlock): + flush() + result += self.noisy_circuit(op.body_copy(), qs=qs) * op.repeat_count + elif isinstance(op, stim.CircuitInstruction): + if op.name == "TICK": + flush() + result.append_operation("TICK", []) + continue + + if op.name in self.noisy_gates: + p = self.noisy_gates[op.name] + elif self.any_clifford_1 is not None and op.name in ANY_CLIFFORD_1_OPS: + p = self.any_clifford_1 + elif self.any_clifford_2 is not None and op.name in ANY_CLIFFORD_2_OPS: + p = self.any_clifford_2 + elif op.name in ANNOTATION_OPS: + p = 0 + else: + raise NotImplementedError(repr(op)) + pre, mid, post = self.noisy_op(op, p, ancilla) + current_moment_pre += pre + current_moment_mid += mid + current_moment_post += post + + touched_qubits = { + t.value + for t in op.targets_copy() + if t.is_x_target or t.is_y_target or t.is_z_target or t.is_qubit_target + } + if op.name in ANNOTATION_OPS: + touched_qubits.clear() + used_qubits |= touched_qubits + if op.name in MEASURE_OPS or op.name in RESET_OPS: + measured_or_reset_qubits |= touched_qubits + else: + raise NotImplementedError(repr(op)) + flush() + + return result diff --git a/qec_sim/circuit/pauli_plus/crosstalk.py b/qec_sim/circuit/pauli_plus/crosstalk.py index d0f537d..3dde517 100644 --- a/qec_sim/circuit/pauli_plus/crosstalk.py +++ b/qec_sim/circuit/pauli_plus/crosstalk.py @@ -18,7 +18,9 @@ """ import numpy as np +import numba from .frame import PauliFrame, PAULI_MUL, I, X, Y, Z, L2 +from .leakage import _apply_heating_nb # --------------------------------------------------------------------------- # ZZ-dominant 2-qubit Pauli 분포 @@ -52,19 +54,18 @@ } _weights_arr = np.array( - [_ZZ_WEIGHTS_RAW.get(p, 0.05) for p in _PAULIS_2Q], dtype=float + [_ZZ_WEIGHTS_RAW[p] for p in _PAULIS_2Q], dtype=float ) _weights_arr /= _weights_arr.sum() _CUMWEIGHTS = np.cumsum(_weights_arr) # --------------------------------------------------------------------------- -# 동시 실행 CZ 쌍 식별 +# 동시 실행 CZ 쌍 식별 (layout 초기화 시 사용) # --------------------------------------------------------------------------- def get_simultaneous_pairs(cx_layer: list[tuple[int, int]]) -> list[tuple[int, int, int, int]]: """ 하나의 CX sub-layer 내에서 인접(nearest/diagonal) CZ-CZ 쌍을 찾는다. - 반환: [(ctrl_a, tgt_a, ctrl_b, tgt_b), ...] — 공유 큐빗 없는 쌍만 """ pairs = [] @@ -73,99 +74,114 @@ def get_simultaneous_pairs(cx_layer: list[tuple[int, int]]) -> list[tuple[int, i for j in range(i + 1, n): ca, ta = cx_layer[i] cb, tb = cx_layer[j] - # 큐빗이 겹치면 skip (같은 큐빗에 두 게이트 동시 불가) if len({ca, ta, cb, tb}) < 4: continue pairs.append((ca, ta, cb, tb)) return pairs +def build_crosstalk_arrays(cx_layer: list[tuple[int, int]]): + """sub-layer의 sim_pairs를 평탄화해 batch numba 함수용 배열 반환. + + Returns + ------- + pair_q0, pair_q1 : (n_flat,) int32 — 노이즈 적용 대상 (q0, q1) 쌍 (각 sim_pair → 2개) + leak_qubits : (n_flat*2,) int32 — leakage 적용 대상 큐빗 (각 sim_pair → 4개) + """ + sim_pairs = get_simultaneous_pairs(cx_layer) + flat_q0, flat_q1, flat_leak = [], [], [] + for (ca, ta, cb, tb) in sim_pairs: + flat_q0.extend([ca, cb]) + flat_q1.extend([ta, tb]) + flat_leak.extend([ca, ta, cb, tb]) + return ( + np.array(flat_q0, dtype=np.int32), + np.array(flat_q1, dtype=np.int32), + np.array(flat_leak, dtype=np.int32), + ) + + # --------------------------------------------------------------------------- -# Crosstalk 채널 +# Numba batch crosstalk channel +# --------------------------------------------------------------------------- + +@numba.njit(cache=True) +def _apply_correlated_pauli2_sparse_nb(frame, q0s, q1s, + trig_i, trig_pi, pauli_idx, + pauli_pairs, pm): + """ + Sparse 형식으로 trigger된 (shot, pair) 위치에만 Pauli 적용. + crosstalk처럼 trigger 비율이 매우 낮은 채널에 적합 — 전체 (shots, n_pairs) + cell 순회를 회피해 빈 cell 메모리 접근 비용 제거. + + trig_i, trig_pi : (n_trig,) int — np.where(trigger_mask)로 얻은 인덱스 + pauli_idx : (n_trig,) int32 — 가중치 분포에서 샘플된 _PAULIS_2Q 인덱스 + """ + n_trig = len(trig_i) + for k in range(n_trig): + i = trig_i[k] + pi = trig_pi[k] + q0 = q0s[pi] + q1 = q1s[pi] + idx = pauli_idx[k] + p0 = pauli_pairs[idx, 0] + p1 = pauli_pairs[idx, 1] + f0 = frame[i, q0] + f1 = frame[i, q1] + if f0 < 4: + frame[i, q0] = pm[f0, p0] + if f1 < 4: + frame[i, q1] = pm[f1, p1] + + +# --------------------------------------------------------------------------- +# 공개 API # --------------------------------------------------------------------------- def apply_crosstalk( frame: PauliFrame, - cx_layer: list[tuple[int, int]], + pair_q0: np.ndarray, + pair_q1: np.ndarray, + leak_qubits: np.ndarray, p_crosstalk: float, alpha: float = 0.25, crosstalk_leakage_rate: float = 0.0, rng: np.random.Generator | None = None, - sim_pairs: list | None = None, ): - """ - 하나의 CX sub-layer에 대해 동시 실행 쌍마다 crosstalk 채널 적용. - - 파라미터 - -------- - cx_layer : 이번 sub-layer의 (ctrl, tgt) 쌍 목록 - p_crosstalk : 쌍당 총 crosstalk 에러율 (기본값 9.5e-4, Nature 614 Table I) - alpha : 스케일 팩터 (1.0=원래, 0.25=Bausch 논문) + """한 CX sub-layer의 crosstalk 노이즈 적용. + + Parameters + ---------- + frame : PauliFrame + pair_q0, pair_q1 : (n_pairs,) int32 — layout.crosstalk_pair_arrays[li] + leak_qubits : (n_leak,) int32 — layout.crosstalk_leakage_qubit_arrays[li] + p_crosstalk : 쌍당 총 crosstalk 에러율 (기본 9.5e-4) + alpha : 스케일 팩터 (Bausch: 0.25) crosstalk_leakage_rate : 한 게이트 당 crosstalk 유래 leakage 확률 - sim_pairs : 미리 계산된 동시 실행 쌍 (None이면 매번 계산) """ if rng is None: rng = np.random.default_rng() eff_p = p_crosstalk * alpha - if eff_p <= 0 and crosstalk_leakage_rate <= 0: - return - - if sim_pairs is None: - sim_pairs = get_simultaneous_pairs(cx_layer) - for (ca, ta, cb, tb) in sim_pairs: - # --- correlated Pauli 에러 (2개 게이트 큐빗에 각각 적용) --- - if eff_p > 0: - _apply_correlated_pauli2(frame, ca, ta, eff_p, rng) - _apply_correlated_pauli2(frame, cb, tb, eff_p, rng) - - # --- crosstalk leakage --- - if crosstalk_leakage_rate > 0: - for q in (ca, ta, cb, tb): - _apply_crosstalk_leakage(frame, q, crosstalk_leakage_rate, rng) - - -def _apply_correlated_pauli2( - frame: PauliFrame, q0: int, q1: int, p: float, rng: np.random.Generator -): - """ - ZZ-dominant 2-qubit Pauli 채널 (q0, q1 쌍에 적용). - leaked 큐빗은 건드리지 않음. - """ - n = frame.n_shots - trigger = rng.random(n) < p - - if not trigger.any(): - return - - # ZZ-dominant 분포에서 Pauli 선택 - u = rng.random(trigger.sum()) - idx = np.searchsorted(_CUMWEIGHTS, u) - idx = np.clip(idx, 0, len(_PAULIS_2Q) - 1) - p0_arr = _PAULIS_2Q_ARR[idx, 0] - p1_arr = _PAULIS_2Q_ARR[idx, 1] - - f0 = frame.frame[trigger, q0] - f1 = frame.frame[trigger, q1] - - # leaked 큐빗은 스킵 (mask out) - normal0 = f0 < 4 - normal1 = f1 < 4 - - new_f0 = f0.copy() - new_f1 = f1.copy() - new_f0[normal0] = PAULI_MUL[f0[normal0], p0_arr[normal0]] - new_f1[normal1] = PAULI_MUL[f1[normal1], p1_arr[normal1]] - - frame.frame[trigger, q0] = new_f0 - frame.frame[trigger, q1] = new_f1 - - -def _apply_crosstalk_leakage( - frame: PauliFrame, qubit: int, p: float, rng: np.random.Generator -): - """crosstalk 유래 leakage: computational subspace → L2.""" - f = frame.frame[:, qubit] - normal = f < 4 - leaks = normal & (rng.random(frame.n_shots) < p) - frame.frame[leaks, qubit] = L2 + n_pairs = len(pair_q0) + + # --- correlated Pauli (sparse) --- + # crosstalk eff_p ~ 1e-4이라 trigger되는 cell 비율이 0.01% 수준. + # np.where로 trigger 위치만 추출해 sparse 적용. + if eff_p > 0 and n_pairs > 0: + trig_mask = rng.random((frame.n_shots, n_pairs)) < eff_p + trig_i, trig_pi = np.where(trig_mask) + n_trig = len(trig_i) + if n_trig > 0: + pauli_idx = rng.choice(len(_PAULIS_2Q), size=n_trig, + p=_weights_arr).astype(np.int32) + _apply_correlated_pauli2_sparse_nb( + frame.frame, pair_q0, pair_q1, + trig_i.astype(np.int64), trig_pi.astype(np.int64), + pauli_idx, _PAULIS_2Q_ARR, PAULI_MUL, + ) + + # --- crosstalk leakage (heating과 동일 메커니즘 — L2로 전이) --- + if crosstalk_leakage_rate > 0 and len(leak_qubits) > 0: + _apply_heating_nb(frame.frame, leak_qubits, crosstalk_leakage_rate, + rng.random((frame.n_shots, len(leak_qubits)))) diff --git a/qec_sim/circuit/pauli_plus/frame.py b/qec_sim/circuit/pauli_plus/frame.py index d0585aa..c8ce489 100644 --- a/qec_sim/circuit/pauli_plus/frame.py +++ b/qec_sim/circuit/pauli_plus/frame.py @@ -28,20 +28,26 @@ I, X, Y, Z, L2, L3 = 0, 1, 2, 3, 4, 5 -# CX conjugation table: CX_TABLE[p_control, p_target] = (new_control, new_target) -# Derived from Heisenberg picture: X_c→X_cX_t, Z_t→Z_cZ_t +# CX conjugation table: CX_C[p_control, p_target] = new_control, +# CX_T[p_control, p_target] = new_target (Heisenberg: X_c→X_cX_t, Z_t→Z_cZ_t). +# The flat list is laid out as [ft, fc] (target outer, control inner), so we +# transpose after reshape so callers can index as [fc, ft] = [control, target]. _CX_RAW = [ - # (I,I),(X,I),(Y,I),(Z,I) + # ft=I row, varying fc=I,X,Y,Z (I,I),(X,X),(Y,X),(Z,I), - # (I,X),(X,X),(Y,X),(Z,X) + # ft=X row (I,X),(X,I),(Y,I),(Z,X), - # (I,Y),(X,Y),(Y,Y),(Z,Y) + # ft=Y row (Z,Y),(Y,Z),(X,Z),(I,Y), - # (I,Z),(X,Z),(Y,Z),(Z,Z) + # ft=Z row (Z,Z),(Y,Y),(X,Y),(I,Z), ] -_CX_C = np.array([v[0] for v in _CX_RAW], dtype=np.int8).reshape(4, 4) -_CX_T = np.array([v[1] for v in _CX_RAW], dtype=np.int8).reshape(4, 4) +_CX_C = np.ascontiguousarray( + np.array([v[0] for v in _CX_RAW], dtype=np.int8).reshape(4, 4).T +) +_CX_T = np.ascontiguousarray( + np.array([v[1] for v in _CX_RAW], dtype=np.int8).reshape(4, 4).T +) class _CXTable: """Allows CX_TABLE[fc, ft] → (new_c, new_t) via numpy fancy indexing.""" diff --git a/qec_sim/circuit/pauli_plus/iq_noise.py b/qec_sim/circuit/pauli_plus/iq_noise.py index 76d2c56..ff6fd40 100644 --- a/qec_sim/circuit/pauli_plus/iq_noise.py +++ b/qec_sim/circuit/pauli_plus/iq_noise.py @@ -25,7 +25,6 @@ import numpy as np import numba -from .frame import PauliFrame, X, Y _INV_SQRT_2PI = 0.3989422804014327 # 1 / sqrt(2π) @@ -109,112 +108,3 @@ def _compute_posterior_batch_nb(z, snr, p_decay): return post1, post2 -# ------------------------------------------------------------------ # -# True state extraction # -# ------------------------------------------------------------------ # - -def get_true_z_state(frame: PauliFrame, qubit: int) -> np.ndarray: - """[Deprecated] batch 버전(_get_true_z_state_batch_nb) 사용 권장. - 측정 전 qubit의 true Z-basis state를 반환. - Returns (n_shots,) int array: 0=|0⟩, 1=|1⟩, 2=leaked - frame을 변경하지 않음 (read-only). - """ - f = frame.frame[:, qubit] - return np.where(f >= 4, 2, - np.where((f == X) | (f == Y), 1, 0)).astype(np.int8) - - -# ------------------------------------------------------------------ # -# IQ sampling # -# ------------------------------------------------------------------ # - -def sample_iq(true_state: np.ndarray, snr: float, - t_meas_over_T1: float, - rng: np.random.Generator) -> np.ndarray: - """[Deprecated] batch 버전(_sample_iq_batch_nb) 사용 권장. - true_state: (n_shots,) int {0, 1, 2} - Returns z: (n_shots,) float — IQ 투영값 - """ - n = len(true_state) - z = rng.standard_normal(n) - - p_decay = 1.0 - np.exp(-t_meas_over_T1) if t_meas_over_T1 > 0 else 0.0 - - is_1 = true_state == 1 - is_2 = true_state == 2 - - decayed = is_1 & (rng.random(n) < p_decay) - not_decayed = is_1 & ~decayed - - z[not_decayed] += snr - z[is_2] += snr / 2 - - return z - - -# ------------------------------------------------------------------ # -# Posterior computation # -# ------------------------------------------------------------------ # - -def compute_posterior(z: np.ndarray, snr: float, - t_meas_over_T1: float, - prior: np.ndarray | None = None) -> tuple: - """[Deprecated] batch 버전(_compute_posterior_batch_nb) 사용 권장. - z: (n_shots,) IQ 값 - prior: (n_shots, 3) — [P(0), P(1), P(2)], None이면 uniform - Returns: - post1: (n_shots,) P(state=1 | z) - post2: (n_shots,) P(state=2 | z) - """ - from scipy.stats import norm - n = len(z) - p_decay = 1.0 - np.exp(-t_meas_over_T1) if t_meas_over_T1 > 0 else 0.0 - - like_0 = norm.pdf(z, loc=0, scale=1) - like_1 = ((1 - p_decay) * norm.pdf(z, loc=snr, scale=1) - + p_decay * norm.pdf(z, loc=0, scale=1)) - like_2 = norm.pdf(z, loc=snr / 2, scale=1) - - if prior is None: - prior = np.ones((n, 3)) / 3 - - unnorm = np.stack([ - prior[:, 0] * like_0, - prior[:, 1] * like_1, - prior[:, 2] * like_2, - ], axis=1) - - total = unnorm.sum(axis=1, keepdims=True) - total = np.where(total == 0, 1.0, total) - posterior = unnorm / total - - return posterior[:, 1], posterior[:, 2] - - -# ------------------------------------------------------------------ # -# Soft detection event # -# ------------------------------------------------------------------ # - -def soft_xor(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray: - """ - 두 soft bit (확률)의 XOR 확률. - soft_xor(a, b) = a + b - 2*a*b - """ - return a + b - 2 * a * b - - -def soft_xor_consecutive(post1_rounds: np.ndarray) -> np.ndarray: - """ - post1_rounds: (shots, rounds, n_ancilla) - Returns soft_det: (shots, rounds-1, n_ancilla) soft detection events - """ - return soft_xor(post1_rounds[:, 1:, :], post1_rounds[:, :-1, :]) - - -# ------------------------------------------------------------------ # -# Hard threshold # -# ------------------------------------------------------------------ # - -def threshold(post1: np.ndarray) -> np.ndarray: - """soft → binary. 최종 data qubit 측정에 반드시 적용.""" - return post1 > 0.5 diff --git a/qec_sim/circuit/pauli_plus/leakage.py b/qec_sim/circuit/pauli_plus/leakage.py index 6ec70fc..8f548f3 100644 --- a/qec_sim/circuit/pauli_plus/leakage.py +++ b/qec_sim/circuit/pauli_plus/leakage.py @@ -18,8 +18,7 @@ import numpy as np import numba -from .frame import PauliFrame, I, X, Y, Z, L2, L3 -from .channels import depolarize1 +from .frame import PauliFrame # ------------------------------------------------------------------ # @@ -111,55 +110,6 @@ def _apply_heating_nb(frame, qubits, p, rand): frame[i, q] = np.int8(4) # L2 -def apply_cz_leakage(frame: PauliFrame, ctrl: int, tgt: int, - p_leakage: float, rng: np.random.Generator): - """ - 경로 A: CZ 게이트 중 dephasing leakage. - 각 큐빗이 독립적으로 확률 p_leakage로 L2로 전이. - leaked → non-leaked 큐빗에는 1q depolarizing 적용 (Pauli+ spec). - """ - if p_leakage <= 0: - return - - fc = frame.frame[:, ctrl] - ft = frame.frame[:, tgt] - - ctrl_normal = fc < 4 - tgt_normal = ft < 4 - - # 전이 발생 여부 - ctrl_leaks = ctrl_normal & (rng.random(frame.n_shots) < p_leakage) - tgt_leaks = tgt_normal & (rng.random(frame.n_shots) < p_leakage) - - # leaked → non-leaked: non-leaked 큐빗에 1q depolarizing - # (이미 apply_cx에서 Clifford 적용 완료됐으므로 noise만 추가) - depolarize1(frame, tgt, p=0.5, rng=rng, - mask=ctrl_leaks & tgt_normal & ~tgt_leaks) - depolarize1(frame, ctrl, p=0.5, rng=rng, - mask=tgt_leaks & ctrl_normal & ~ctrl_leaks) - - # 전이 적용: leaked 큐빗은 L2로, frame의 Pauli 정보는 소실 - frame.frame[ctrl_leaks, ctrl] = L2 - frame.frame[tgt_leaks, tgt] = L2 - - -def apply_heating(frame: PauliFrame, qubit: int, - heating_rate_per_us: float, gate_time_us: float, - rng: np.random.Generator): - """ - 경로 B: 열적 여기 (heating). - 확률 rate * gate_time 으로 computational 큐빗이 L2로 전이. - """ - p = heating_rate_per_us * gate_time_us - if p <= 0: - return - - f = frame.frame[:, qubit] - normal = f < 4 - leaks = normal & (rng.random(frame.n_shots) < p) - frame.frame[leaks, qubit] = L2 - - def remove_leakage(frame: PauliFrame, qubits, rng: np.random.Generator): """ @@ -186,8 +136,3 @@ def apply_passive_decay(frame: PauliFrame, qubits: list, q_arr = qubits if isinstance(qubits, np.ndarray) else np.array(qubits, dtype=np.int32) _apply_passive_decay_nb(frame.frame, q_arr, p_decay, rng.random((frame.n_shots, len(q_arr)))) - - -def leaked_mask(frame: PauliFrame, qubit: int) -> np.ndarray: - """(n_shots,) bool: 해당 qubit이 leaked 상태인 shot.""" - return frame.frame[:, qubit] >= 4 diff --git a/qec_sim/circuit/pauli_plus/simulator.py b/qec_sim/circuit/pauli_plus/simulator.py index afd84d5..1510711 100644 --- a/qec_sim/circuit/pauli_plus/simulator.py +++ b/qec_sim/circuit/pauli_plus/simulator.py @@ -28,27 +28,35 @@ from .channels import (depolarize1, depolarize2, bitflip, depolarize1_batch_nb, depolarize2_layer_nb, bitflip_batch_nb, PAULI_MUL, _PAULI_PAIRS) -from .leakage import (apply_cz_leakage, apply_heating, - remove_leakage, apply_passive_decay, +from .leakage import (remove_leakage, apply_passive_decay, _apply_cz_leakage_layer_nb, _apply_heating_nb) -from .iq_noise import (get_true_z_state, sample_iq, compute_posterior, - soft_xor_consecutive, threshold, - _get_true_z_state_batch_nb, _sample_iq_batch_nb, +from .iq_noise import (_get_true_z_state_batch_nb, _sample_iq_batch_nb, _compute_posterior_batch_nb) -from .crosstalk import apply_crosstalk +from .crosstalk import apply_crosstalk, build_crosstalk_arrays class PauliPlusSimulator(BaseSimulator): def __init__(self, code_params: CodeParams, noise_params: PauliPlusNoiseParams, - seed: int | None = None): + seed: int | None = None, + reference_circuit=None): self.code = code_params self.noise = noise_params self.rng = np.random.default_rng(seed) - self._layout = _SurfaceCodeLayout(code_params.distance, code_params.rounds) + # 참조 회로: code.name으로 등록된 빌더의 출력을 그대로 사용 (m2d_converter는 + # noise instruction을 무시하므로 noise 0 또는 임의 noise 모두 OK). + if reference_circuit is None: + from qec_sim.config.schema import NoiseParams + from qec_sim.circuit.registry import build_circuit + zero = NoiseParams(p_gate=0.0, p_meas=0.0, p_corr=0.0) + reference_circuit = build_circuit(code_params.name, code_params, zero).build() + + self._layout = _SurfaceCodeLayout( + code_params.distance, code_params.rounds, circuit=reference_circuit + ) self._nd = self._layout.num_detectors - self._no = 1 # Z-memory: single logical observable + self._no = self._layout.num_observables # ------------------------------------------------------------------ # # BaseSimulator interface # @@ -65,6 +73,10 @@ def num_observables(self) -> int: def generate_data(self, shots: int) -> dict: return self._run(shots) + def reseed(self, seed) -> None: + """np.random.SeedSequence | int | None → 자체 rng 재생성.""" + self.rng = np.random.default_rng(seed) + def get_ancilla_coordinates(self) -> dict: """ancilla_order 기준 인덱스 → (x, y) 좌표 반환. SoftGridPreprocessor 초기화에 사용.""" coords = self._layout.qubit_coords @@ -84,7 +96,7 @@ def _run(self, shots: int) -> dict: frame = PauliFrame(shots, layout.n_qubits) # --- 초기화: 모든 큐빗 리셋 + 리셋 노이즈 --- - _reset(frame, layout.all_qubits, noise.p_reset, rng) + _reset(frame, layout.all_qubits_arr, noise.p_reset, rng) # 측정 기록 ancilla_meas = [] # hard: (shots, n_ancilla) bool @@ -104,7 +116,7 @@ def _run(self, shots: int) -> dict: n_anc = layout.n_ancilla n_data = layout.n_data p_decay = 1.0 - np.exp(-noise.t_meas_over_T1) if noise.t_meas_over_T1 > 0 else 0.0 - p_heat = noise.heating_rate_per_us * 0.05 + p_heat = noise.heating_rate_per_us * noise.t_cx_us for r in range(rounds): # 1. H on X-ancilla (배치) + 1q gate noise (배치) @@ -150,8 +162,10 @@ def _run(self, shots: int) -> dict: depolarize1_batch_nb(frame.frame, idle, noise.p_idle, rng.random((shots, len(idle))), pm) - # Phase 3: crosstalk (그대로 유지) - apply_crosstalk(frame, layout.cx_layers[li], + # Phase 3: crosstalk (precomputed array batch) + ct_q0, ct_q1 = layout.crosstalk_pair_arrays[li] + apply_crosstalk(frame, ct_q0, ct_q1, + layout.crosstalk_leakage_qubit_arrays[li], p_crosstalk=noise.p_crosstalk, alpha=noise.crosstalk_alpha, crosstalk_leakage_rate=noise.crosstalk_leakage_rate, @@ -167,11 +181,11 @@ def _run(self, shots: int) -> dict: if noise.p_resonator_idle > 0: depolarize1_batch_nb(frame.frame, data_arr, noise.p_resonator_idle, rng.random((shots, n_data)), pm) - # Phase 2: passive T1 decay (per qubit — 그대로 유지) + # Phase 2: passive T1 decay (data qubits 일괄 처리, 측정 중 시간) if noise.passive_decay_T1_us > 0: - for q in layout.data_qubits: - apply_passive_decay(frame, [q], noise.passive_decay_T1_us, - t_us=0.5, rng=rng) + apply_passive_decay(frame, layout.data_arr, + noise.passive_decay_T1_us, + t_us=noise.t_meas_us, rng=rng) # 5. Measure ancilla in Z + IQ noise if use_iq: @@ -194,7 +208,7 @@ def _run(self, shots: int) -> dict: soft_meas_rounds.append(post1_meas) # 6. 리셋 ancilla + leakage removal - _reset(frame, layout.ancilla_order, noise.p_reset, rng) + _reset(frame, anc_order, noise.p_reset, rng) if noise.leakage_removal_after_reset: remove_leakage(frame, layout.ancilla_order, rng) @@ -202,20 +216,6 @@ def _run(self, shots: int) -> dict: if noise.data_qubit_leakage_removal_per_cycle: remove_leakage(frame, layout.data_qubits, rng) - # --- detection events --- - # Round 1: Z-ancilla only (4 detectors, 첫 라운드는 이전 측정 없음) - # Round 2+: all ancilla XOR consecutive (8 detectors each) - # Final: data qubit 측정 기반 추가 detectors (4개) - det_list = [] - - # round 0: Z-ancilla only vs 0 - z_idx = layout.z_ancilla_indices_in_order - det_list.append(ancilla_meas[0][:, z_idx]) # (shots, 4) - - # rounds 1..T-1: all 8 ancilla XOR - for r in range(1, rounds): - det_list.append(ancilla_meas[r] ^ ancilla_meas[r - 1]) # (shots, 8) - # --- 최종 data qubit 측정 (항상 hard — label 누출 방지) --- if noise.p_meas > 0: bitflip_batch_nb(frame.frame, layout.data_arr, noise.p_meas, @@ -223,18 +223,14 @@ def _run(self, shots: int) -> dict: data_meas = measure_z_batch_nb(frame.frame, layout.data_arr, rng.random((shots, n_data))) - # 최종 round data + 마지막 ancilla 조합 detectors - final_dets = layout.compute_final_detectors(data_meas, ancilla_meas[-1]) - det_list.append(final_dets) # (shots, 4) - - syndromes = np.concatenate(det_list, axis=1) # (shots, num_detectors) - - # --- logical observable: data_order에서 logical_z_indices XOR --- - logical = np.zeros((shots, 1), dtype=bool) - for i in layout.logical_z_data_indices: - logical[:, 0] ^= data_meas[:, i] - - erasures = np.zeros_like(syndromes, dtype=bool) + # --- 측정 기록을 stim 순서로 concat → m2d_converter로 detection events + observables 추출 --- + # Stim 측정 순서: MR_0, MR_1, ..., MR_{T-1}, M (final data). + # 우리 ancilla_meas[r]는 layout.ancilla_order (= 첫 MR 순서)로 기록되고, + # data_meas는 layout.data_order (= 최종 M 순서)로 기록되므로 그대로 concat 가능. + all_meas = np.concatenate([*ancilla_meas, data_meas], axis=1).astype(bool) + syndromes, logical = layout._m2d_converter.convert( + measurements=all_meas, separate_observables=True + ) # soft_measurements: (shots, rounds, n_ancilla) float — IQ on일 때만 if use_iq and soft_meas_rounds: @@ -245,7 +241,6 @@ def _run(self, shots: int) -> dict: return { 'syndromes': syndromes, 'observables': logical, - 'erasures': erasures, 'soft_measurements': soft_measurements, 'leakage_flags': None, # Phase 3 } @@ -256,10 +251,12 @@ def _run(self, shots: int) -> dict: # ------------------------------------------------------------------ # def _reset(frame: PauliFrame, qubits, p: float, rng): - """Reset to |0⟩ (clear frame), then apply bitflip noise.""" - for q in qubits: - frame.frame[:, q] = 0 - bitflip(frame, q, p, rng) + """Reset to |0⟩ (frame 클리어) + bitflip 노이즈. qubits는 np.int32 배열 권장.""" + q_arr = qubits if isinstance(qubits, np.ndarray) else np.array(qubits, dtype=np.int32) + frame.frame[:, q_arr] = 0 + if p > 0: + bitflip_batch_nb(frame.frame, q_arr, p, + rng.random((frame.n_shots, len(q_arr))), PAULI_MUL) # ------------------------------------------------------------------ # @@ -272,72 +269,54 @@ class _SurfaceCodeLayout: 노이즈 없는 회로만 사용 — Pauli frame이 에러를 직접 추적. """ - def __init__(self, d: int, rounds: int): + def __init__(self, d: int, rounds: int, *, circuit): + if circuit is None: + raise ValueError( + "_SurfaceCodeLayout requires a stim.Circuit (PauliPlusSimulator는 " + "code.name으로 등록된 빌더에서 자동 생성. 빌더가 없으면 등록 필요)." + ) self.d = d self.rounds = rounds - - circ = stim.Circuit.generated( - "surface_code:rotated_memory_z", - distance=d, rounds=rounds, - after_clifford_depolarization=0, - before_measure_flip_probability=0, - ) + circ = circuit + self._reference_circuit = circ + # m2d_converter는 raw 측정 → (detection events, observables)를 Stim의 정확한 + # detector 정의에 맞게 변환. 우리가 round 0 / round R / final 분기 logic을 + # 직접 만들 필요 없음 — 어떤 stim 회로(memory_x, color_code 등)든 자동. + self._m2d_converter = circ.compile_m2d_converter() self.n_qubits = circ.num_qubits + self.num_observables = circ.num_observables coords = circ.get_final_qubit_coordinates() self.qubit_coords = coords # get_ancilla_coordinates() 재사용 - # --- qubit 분류 --- - # data: both x,y odd; ancilla: at least one even - x_ancilla_set = self._get_x_ancilla(circ) - data, z_anc, x_anc = [], [], [] - - for qi, (x, y) in sorted(coords.items()): - if int(x) % 2 == 1 and int(y) % 2 == 1: - data.append(qi) - elif qi in x_ancilla_set: - x_anc.append(qi) - else: - z_anc.append(qi) - - self.data_qubits = data - self.x_ancilla = x_anc - self.z_ancilla = z_anc - self.n_data = len(data) - self.n_ancilla = len(x_anc) + len(z_anc) - - # ancilla_order = Stim MR 순서 (detection event 정의와 일치해야 함) + # --- qubit 분류 (회로 자체에서 추출 — 좌표 parity 의존 없음) --- + # ancilla = 첫 MR 명령의 targets, data = 최종 M 명령의 targets, + # X-ancilla = ancilla 중 H 받는 큐빗. + # 이 방식이 rotated CSS / unrotated / XZZX 등 어떤 stim 회로든 작동. self.ancilla_order = self._get_mr_order(circ) - - # z_ancilla_indices_in_order: ancilla_order에서 Z-ancilla의 인덱스 - z_set = set(z_anc) - self.z_ancilla_indices_in_order = [ - i for i, q in enumerate(self.ancilla_order) if q in z_set - ] - - # data_order = Stim M (최종 data 측정) 순서 self.data_order = self._get_m_order(circ) + x_ancilla_set = self._get_x_ancilla(circ) + self.data_qubits = list(self.data_order) + self.x_ancilla = [q for q in self.ancilla_order if q in x_ancilla_set] + self.z_ancilla = [q for q in self.ancilla_order if q not in x_ancilla_set] + self.n_data = len(self.data_qubits) + self.n_ancilla = len(self.ancilla_order) + # all_qubits = frame에서 사용하는 모든 qubit 인덱스 self.all_qubits = list(coords.keys()) + self.all_qubits_arr = np.array(self.all_qubits, dtype=np.int32) # CX layers: 4 sub-layers, 순서 보존 self.cx_layers = self._get_cx_layers(circ) - # logical Z: data_order에서 observable에 포함된 인덱스 - self.logical_z_data_indices = self._get_logical_z_indices(circ, self.data_order) - - # 최종 detector 정의 (data + ancilla 조합) - self._final_det_defs = self._get_final_detector_defs(circ, self.data_order, self.ancilla_order) - - # num_detectors: round1(4) + (rounds-1)*8 + final(4) - self.num_detectors = len(self.z_ancilla_indices_in_order) \ - + (rounds - 1) * self.n_ancilla \ - + len(self._final_det_defs) + # logical Z 정보는 m2d_converter가 자체 처리하므로 별도 추출 불필요. + # detector 수도 stim에서 직접. + self.num_detectors = circ.num_detectors # --- 배치 연산용 numpy 배열 (미리 계산) --- - self.x_ancilla_arr = np.array(x_anc, dtype=np.int32) + self.x_ancilla_arr = np.array(self.x_ancilla, dtype=np.int32) self.ancilla_order_arr = np.array(self.ancilla_order, dtype=np.int32) - self.data_arr = np.array(data, dtype=np.int32) + self.data_arr = np.array(self.data_qubits, dtype=np.int32) # CX sub-layer별 (ctrls, tgts) numpy 배열 self.cx_layer_arrays = [ @@ -355,21 +334,13 @@ def __init__(self, d: int, rounds: int): self.idle_per_layer.append(np.array(idle, dtype=np.int32)) self.active_per_layer.append(np.array(sorted(active), dtype=np.int32)) - def compute_final_detectors(self, data_meas: np.ndarray, - last_ancilla_meas: np.ndarray) -> np.ndarray: - """ - data_meas: (shots, n_data), last_ancilla_meas: (shots, n_ancilla) - 반환: (shots, n_final_dets) - """ - shots = data_meas.shape[0] - result = np.zeros((shots, len(self._final_det_defs)), dtype=bool) - for col, indices in enumerate(self._final_det_defs): - for src, idx in indices: - if src == 'data': - result[:, col] ^= data_meas[:, idx] - else: - result[:, col] ^= last_ancilla_meas[:, idx] - return result + # sub-layer별 crosstalk pair 배열 + leakage 큐빗 배열 (한 번만 계산) + self.crosstalk_pair_arrays = [] # list of (q0_arr, q1_arr) + self.crosstalk_leakage_qubit_arrays = [] # list of qubit_arr + for layer in self.cx_layers: + q0, q1, leak_q = build_crosstalk_arrays(layer) + self.crosstalk_pair_arrays.append((q0, q1)) + self.crosstalk_leakage_qubit_arrays.append(leak_q) # ------------------------------------------------------------------ # # Stim 회로 파싱 # @@ -432,48 +403,3 @@ def _get_cx_layers(self, circ) -> list[list[tuple]]: for i in range(0, len(targets), 2)]) return layers - def _get_logical_z_indices(self, circ, data_order: list) -> list: - """OBSERVABLE_INCLUDE의 rec 오프셋 → data_order 인덱스로 변환.""" - n_data = len(data_order) - indices = [] - for inst in circ.flattened(): - if inst.name == 'OBSERVABLE_INCLUDE': - for t in inst.targets_copy(): - # rec[-k]: data_order의 (n_data + t.value) 번째 (t.value < 0) - idx = n_data + t.value # t.value는 음수 - if 0 <= idx < n_data: - indices.append(idx) - return indices - - def _get_final_detector_defs(self, circ, data_order: list, ancilla_order: list) -> list: - """ - 최종 라운드 DETECTOR 정의를 파싱. - 각 detector = [(src, idx), ...] 형태의 리스트. - src: 'data' or 'ancilla' - """ - n_data = len(data_order) - n_ancilla = len(ancilla_order) - - # 마지막 M 명령 이후의 DETECTOR만 추출 - insts = list(circ.flattened()) - last_m_pos = max(i for i, inst in enumerate(insts) if inst.name == 'M') - - defs = [] - for inst in insts[last_m_pos + 1:]: - if inst.name != 'DETECTOR': - continue - det = [] - for t in inst.targets_copy(): - offset = t.value # 음수 (rec 오프셋) - # M은 n_data 개, 그 이전 MR은 n_ancilla 개 - # rec[-1] ~ rec[-n_data]: data - # rec[-n_data-1] ~ rec[-n_data-n_ancilla]: last ancilla - if offset >= -n_data: - idx = n_data + offset - det.append(('data', idx)) - else: - idx = n_data + n_ancilla + offset - if 0 <= idx < n_ancilla: - det.append(('ancilla', idx)) - defs.append(det) - return defs diff --git a/qec_sim/circuit/simulator.py b/qec_sim/circuit/simulator.py index 06ac841..37bef34 100644 --- a/qec_sim/circuit/simulator.py +++ b/qec_sim/circuit/simulator.py @@ -25,40 +25,17 @@ def num_observables(self) -> int: def generate_data(self, shots: int): """ - 주어진 샷(shots) 수만큼 데이터를 생성하고, - 누설(Leakage) 모델을 적용하여 최종 신드롬과 Erasure Mask를 반환합니다. + 주어진 샷(shots) 수만큼 detection event 신드롬과 logical observable을 반환합니다. + 파울리 노이즈는 이미 회로에 반영되어 Stim sampler가 처리합니다. """ - # 1. 베이스라인 샘플링 (파울리 노이즈 및 상관 관계 노이즈는 이미 회로에 반영됨) - # syndromes: (shots, num_detectors) 크기의 boolean 배열 stim_seed = int(np.random.randint(2 ** 31)) sampler = self._circuit.compile_detector_sampler(seed=stim_seed) syndromes, observables = sampler.sample( shots=shots, separate_observables=True ) - - # 2. Erasure Mask 초기화 (기본은 누설 없음: False) - erasure_masks = np.zeros_like(syndromes, dtype=bool) - - # 3. 누설(Leakage) 적용 - if self.noise.p_leak > 0: - # 모델링: 특정 확률(p_leak)로 신드롬 측정 결과가 '소멸(Erasure)'되었다고 가정. - # (실제로는 하드웨어의 특정 큐비트가 누설된 것이지만, - # 디코딩 관점에서는 해당 큐비트와 연결된 디텍터의 신뢰도가 0이 되는 것과 같습니다.) - erasure_masks = np.random.random(syndromes.shape) < self.noise.p_leak - - # 누설이 발생한 위치의 측정값은 정보를 잃었으므로 50% 확률로 무작위(Random) 값이 됨 - random_noise = np.random.random(syndromes.shape) < 0.5 - - # 누설된 부분(erasure_masks == True)의 신드롬만 무작위로 뒤집음(XOR) - syndromes = np.where(erasure_masks, syndromes ^ random_noise, syndromes) - # 최종적으로 3가지 데이터를 반환 - # 1) syndromes: 누설까지 반영된 최종 에러 신호 - # 2) observables: 우리가 지켜야 할 진짜 논리값 (정답 라벨) - # 3) erasure_masks: 어디서 누설이 났는지 알려주는 1/0 맵 (딥러닝 모델의 추가 입력으로 사용!) return { 'syndromes': syndromes, 'observables': observables, - 'erasures': erasure_masks, } class SimulatorPool: diff --git a/qec_sim/config/schema.py b/qec_sim/config/schema.py index f9f43bc..4f27f40 100644 --- a/qec_sim/config/schema.py +++ b/qec_sim/config/schema.py @@ -18,7 +18,6 @@ class NoiseParams: p_gate: Union[float, List[float]] p_meas: Union[float, List[float]] p_corr: Union[float, List[float]] - p_leak: Union[float, List[float]] @dataclass @@ -61,6 +60,11 @@ class PauliPlusNoiseParams: crosstalk_alpha: float = 0.25 # Bausch 스케일: 0.25, 원래: 1.0 crosstalk_leakage_rate: float = 0.0 # crosstalk 유래 leakage 확률 + # 게이트 시간 [μs] — heating(rate × time) 및 측정 중 T1 decay 계산에 사용. + # 기본값은 SI1000 표준 (CX 50 ns × 4 sub-layer = 200 ns/round, 측정 500 ns). + t_cx_us: float = 0.05 # CX sub-layer 1개 시간 + t_meas_us: float = 0.5 # data qubit 측정 시간 + # 개별 강도 override (None이면 p 기반 derived 값 사용, 검증/디버깅용) p_idle_override: float | None = None p_resonator_idle_override: float | None = None @@ -105,6 +109,7 @@ class TrainingConfig: # offline 전용 train_path: Optional[str] = None val_path: Optional[str] = None + epoch_fraction: Optional[float] = None # epoch당 데이터셋의 몇 분의 1을 볼지 (0~1] # online 전용 (epoch당 생성할 샘플 수) train_steps: Optional[int] = None val_steps: Optional[int] = None @@ -116,14 +121,47 @@ class TrainingConfig: scheduler: Optional[Dict[str, Any]] = None seed: Optional[int] = None + def __post_init__(self): + if self.data_mode == "offline": + if self.epoch_fraction is None: + raise ValueError( + "offline 모드는 training.epoch_fraction 명시 필수 " + "(예: 0.2 = 데이터셋의 1/5을 한 epoch로 본다, 1.0 = 전체)." + ) + if not (0.0 < self.epoch_fraction <= 1.0): + raise ValueError( + f"training.epoch_fraction은 (0, 1] 범위여야 합니다. 받은 값: {self.epoch_fraction}" + ) + if self.train_steps is not None: + raise ValueError( + "training.train_steps는 online 전용입니다. offline에선 epoch_fraction을 쓰세요." + ) + if self.val_steps is not None: + raise ValueError( + "training.val_steps는 online 전용입니다." + ) + elif self.data_mode == "online": + if self.train_steps is None or self.train_steps <= 0: + raise ValueError( + f"online 모드는 training.train_steps 양의 정수 필수. 받은 값: {self.train_steps}" + ) + if self.val_steps is None or self.val_steps <= 0: + raise ValueError( + f"online 모드는 training.val_steps 양의 정수 필수. 받은 값: {self.val_steps}" + ) + if self.epoch_fraction is not None: + raise ValueError( + "training.epoch_fraction은 offline 전용입니다." + ) + @dataclass class ModelConfig: name: str - use_erasures: bool = True coset_mode: bool = False kwargs: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict) preprocessor: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict) + pretrained: Optional[str] = None # path to .pth for fine-tuning @dataclass @@ -133,6 +171,40 @@ class DecoderConfig: model_kwargs: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict) +@dataclass +class SimulationConfig: + """`simulation:` yaml 블록의 타입 명시 표현. + + backend: 'stim' 또는 'pauli_plus' (필수) + shots: 레거시 필드 (현재 코드에서는 미사용 — eval shots는 CLI 인자 사용) + pauli_plus: backend='pauli_plus'일 때 노이즈 dict. + list-valued 필드 cartesian 확장을 위해 raw dict 유지. + 키는 PauliPlusNoiseParams 필드와 일치해야 함 (from_yaml에서 검증). + """ + backend: str + shots: Optional[int] = None + pauli_plus: Optional[Dict[str, Any]] = None + + +@dataclass +class MLflowConfig: + """`mlflow:` yaml 블록. 블록이 없거나 enable=False 면 mlflow 로깅은 비활성. + + enable=True 일 때만 학습 중 mlflow run 이 열린다. 모든 필드는 schema 에 + 노출 — 사용 지점에서 getattr 기본값 같은 silent fallback 을 두지 말 것. + """ + enable: bool = False + experiment_name: Optional[str] = None # None → f"{code.name}_d{code.distance}" 자동 (per-code 컨벤션) + run_name: Optional[str] = None # None → mlflow auto-generate + tags: Dict[str, str] = field(default_factory=dict) + tracking_uri: str = "sqlite:///mlruns.db" + artifact_location: Optional[str] = None # None → ./mlartifacts/ + # Model Registry (opt-in). 활성화 시 학습 종료 후 best model 을 registry 에 등록. + register_model: bool = False + registered_model_name: Optional[str] = None # None → f"{model.name}_d{code.distance}" + register_alias: Optional[str] = None # 새 version 에 박을 alias (예: "candidate") + + @dataclass class ExperimentConfig: code: CodeParams @@ -140,7 +212,8 @@ class ExperimentConfig: training: TrainingConfig model: ModelConfig decoder: DecoderConfig - simulation: Dict[str, Any] + simulation: SimulationConfig + mlflow: MLflowConfig = field(default_factory=MLflowConfig) @classmethod def from_yaml(cls, path: str): @@ -152,21 +225,70 @@ def filter_fields(datacls, raw: dict) -> dict: valid_keys = {f.name for f in dc.fields(datacls)} return {k: v for k, v in raw.items() if k in valid_keys} + sim_raw = data['simulation'] + sim = SimulationConfig( + backend=sim_raw['backend'], + shots=sim_raw.get('shots'), + pauli_plus=sim_raw.get('pauli_plus'), + ) + if sim.pauli_plus is not None: + valid = {f.name for f in dc.fields(PauliPlusNoiseParams)} + unknown = set(sim.pauli_plus) - valid + if unknown: + raise KeyError( + f"simulation.pauli_plus에 알 수 없는 키: {unknown}. " + f"PauliPlusNoiseParams 필드: {sorted(valid)}" + ) + + mlflow_raw = data.get('mlflow') + if mlflow_raw is None: + mlflow_cfg = MLflowConfig() + else: + valid = {f.name for f in dc.fields(MLflowConfig)} + unknown = set(mlflow_raw) - valid + if unknown: + raise KeyError( + f"mlflow 블록에 알 수 없는 키: {unknown}. " + f"MLflowConfig 필드: {sorted(valid)}" + ) + mlflow_cfg = MLflowConfig(**mlflow_raw) + return cls( code=CodeParams(**filter_fields(CodeParams, data['code'])), noise=NoiseParams(**filter_fields(NoiseParams, data['noise'])), training=TrainingConfig(**filter_fields(TrainingConfig, data['training'])), model=ModelConfig(**filter_fields(ModelConfig, data['model'])), decoder=DecoderConfig(**filter_fields(DecoderConfig, data['decoder'])), - simulation=data['simulation'] + simulation=sim, + mlflow=mlflow_cfg, ) def get_expanded_noise_configs(self) -> List[NoiseParams]: """리스트 형태 노이즈 설정을 Cartesian Product로 확장합니다.""" n = self.noise - keys = ['p_gate', 'p_meas', 'p_corr', 'p_leak'] + keys = ['p_gate', 'p_meas', 'p_corr'] values = [ getattr(n, k) if isinstance(getattr(n, k), list) else [getattr(n, k)] for k in keys ] return [NoiseParams(**dict(zip(keys, v))) for v in product(*values)] + + def get_expanded_pauli_plus_configs(self) -> List["PauliPlusNoiseParams"]: + """simulation.pauli_plus의 list-valued 필드를 Cartesian product로 확장. + Stim 백엔드의 get_expanded_noise_configs와 동일한 컨벤션.""" + pp_cfg = self.simulation.pauli_plus + if pp_cfg is None: + raise KeyError("simulation.pauli_plus 블록이 yaml에 없습니다.") + if not pp_cfg: + raise ValueError("simulation.pauli_plus 블록이 비어있습니다.") + + list_fields = {k: v for k, v in pp_cfg.items() if isinstance(v, list)} + scalar_fields = {k: v for k, v in pp_cfg.items() if not isinstance(v, list)} + + if not list_fields: + return [PauliPlusNoiseParams(**pp_cfg)] + + keys = list(list_fields.keys()) + values = [list_fields[k] for k in keys] + return [PauliPlusNoiseParams(**scalar_fields, **dict(zip(keys, combo))) + for combo in product(*values)] diff --git a/qec_sim/core/interfaces.py b/qec_sim/core/interfaces.py index 3496426..eab89a1 100644 --- a/qec_sim/core/interfaces.py +++ b/qec_sim/core/interfaces.py @@ -24,8 +24,12 @@ def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: pass -class BasePreprocessor(ABC): - """[Level 2] 전처리기 (데이터 공급과 가공 정책을 통제)""" +class BasePreprocessor(nn.Module, ABC): + """[Level 2] 전처리기 (데이터 공급과 가공 정책을 통제). + + nn.Module 상속 — 텐서 인덱스를 register_buffer(persistent=False)로 + 등록하면 wrapper.to(device) 시 자동 이동, state_dict에는 미포함. + """ @classmethod @abstractmethod @@ -70,7 +74,17 @@ def num_observables(self) -> int: @abstractmethod def generate_data(self, shots: int) -> Dict[str, np.ndarray]: - """{'syndromes', 'observables', 'erasures', ...} 형태의 dict 반환""" + """{'syndromes', 'observables', ...} 형태의 dict 반환""" + pass + + def reseed(self, seed) -> None: + """워커별 RNG 재시딩. DataLoader 멀티워커 환경에서 fork된 워커들이 + 동일한 RNG 상태를 공유하지 않도록 호출 (OnlineQECDataset.__iter__). + + 기본 구현은 no-op — global numpy random만 쓰는 시뮬레이터(예: stim 기반)는 + worker_init_fn에서 이미 시드되므로 추가 작업 불필요. + 자체 rng 인스턴스를 가진 시뮬레이터는 오버라이드. + """ pass diff --git a/qec_sim/data/datamodule.py b/qec_sim/data/datamodule.py index 1ab3cb4..ed6c0c5 100644 --- a/qec_sim/data/datamodule.py +++ b/qec_sim/data/datamodule.py @@ -1,10 +1,44 @@ # qec_sim/data/datamodule.py import torch import numpy as np -from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, IterableDataset +from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, IterableDataset, Sampler from typing import Callable, Optional, List, Tuple, Union +class CursorShuffleSampler(Sampler[int]): + """전체 인덱스를 한 번 셔플한 뒤 epoch 경계와 무관하게 cursor가 이어진다. + + 매 epoch당 `samples_per_epoch`개 인덱스를 yield하고, cursor가 끝에 도달하면 + 새로 셔플한 다음 처음부터 다시 yield. dataset_size = N, samples_per_epoch = M + 이면 ⌈N/M⌉ epoch이 한 "전체 순회 사이클" — 그 동안은 같은 샘플이 두 번 안 나옴. + """ + + def __init__(self, dataset_size: int, samples_per_epoch: int, seed: Optional[int] = None): + self.N = dataset_size + self.M = samples_per_epoch + self.gen = torch.Generator() + if seed is not None: + self.gen.manual_seed(seed) + self.perm = torch.randperm(self.N, generator=self.gen) + self.cursor = 0 + + def __iter__(self): + end = self.cursor + self.M + if end <= self.N: + indices = self.perm[self.cursor:end] + self.cursor = end + else: + tail = self.perm[self.cursor:] + self.perm = torch.randperm(self.N, generator=self.gen) + need = self.M - len(tail) + indices = torch.cat([tail, self.perm[:need]]) + self.cursor = need + yield from indices.tolist() + + def __len__(self): + return self.M + + def _worker_init_fn(worker_id: int): """DataLoader 워커마다 독립적이고 재현 가능한 seed를 설정합니다.""" # 메인 프로세스 seed + worker_id → 워커별 고유 seed @@ -15,9 +49,15 @@ def _worker_init_fn(worker_id: int): class QECRawDataset(Dataset): - """전처리기가 명시한 데이터만 하드디스크에서 꺼내어 cpu_transform을 거쳐 반환합니다.""" + """전처리기가 명시한 데이터만 하드디스크에서 꺼내어 cpu_transform을 거쳐 반환합니다. + + coset_lut 가 주어지면 observables → coset label (class index) 로 변환. + online path 의 OnlineQECDataset._yield_chunk_batches 와 대칭이라 동일 .npz 가 + coset / non-coset 양쪽에서 그대로 재사용 가능. + """ - def __init__(self, npz_path: str, required_keys: List[str], cpu_transform: Optional[Callable] = None): + def __init__(self, npz_path: str, required_keys: List[str], + cpu_transform: Optional[Callable] = None, coset_lut=None): data = np.load(npz_path) self.data_dict = {} @@ -31,12 +71,22 @@ def __init__(self, npz_path: str, required_keys: List[str], cpu_transform: Optio # 'observables' 또는 'logical_outcomes' 키 모두 지원 if 'observables' in data: - self.labels = torch.tensor(data['observables']) + obs = data['observables'] elif 'logical_outcomes' in data: - self.labels = torch.tensor(data['logical_outcomes']) + obs = data['logical_outcomes'] else: raise ValueError(f"라벨 키('observables' 또는 'logical_outcomes')가 데이터셋에 없습니다. 파일 내 키: {list(data.keys())}") + if coset_lut is not None: + if 'syndromes' not in data: + raise ValueError( + "coset_mode 사용 시 .npz 에 'syndromes' 키 필수 (coset label 계산용)." + ) + from qec_sim.decoders.lut import compute_coset_labels + self.labels = torch.from_numpy(compute_coset_labels(data['syndromes'], obs, coset_lut)) + else: + self.labels = torch.tensor(obs) + self.cpu_transform = cpu_transform def __len__(self): @@ -52,10 +102,12 @@ def __getitem__(self, idx): class OfflineDataStrategy: """오프라인 .npz 파일에서 데이터를 로드하는 전략.""" - def __init__(self, config, required_keys: List[str], cpu_transform: Optional[Callable] = None): + def __init__(self, config, required_keys: List[str], + cpu_transform: Optional[Callable] = None, coset_lut=None): self.config = config self.required_keys = required_keys self.cpu_transform = cpu_transform + self.coset_lut = coset_lut self._train_dataset: Optional[QECRawDataset] = None self._val_dataset: Optional[QECRawDataset] = None @@ -65,11 +117,13 @@ def prepare(self) -> None: npz_path=tc.train_path, required_keys=self.required_keys, cpu_transform=self.cpu_transform, + coset_lut=self.coset_lut, ) self._val_dataset = QECRawDataset( npz_path=tc.val_path, required_keys=self.required_keys, cpu_transform=self.cpu_transform, + coset_lut=self.coset_lut, ) def get_loaders(self) -> Tuple[DataLoader, DataLoader]: @@ -80,14 +134,27 @@ def get_loaders(self) -> Tuple[DataLoader, DataLoader]: # num_workers=0 이면 prefetch_factor 사용 불가 pf = tc.prefetch_factor if tc.num_workers > 0 else None + # epoch_fraction 유효성은 TrainingConfig.__post_init__에서 이미 검증됨. + N = len(self._train_dataset) + samples_per_epoch = int(N * tc.epoch_fraction) + train_sampler = CursorShuffleSampler( + dataset_size=N, + samples_per_epoch=samples_per_epoch, + seed=tc.seed, + ) + # persistent_workers=True: workers stay alive across epochs so we + # avoid re-forking from a parent that may carry tens of GB of RSS + # (cached datasets sit in RAM). Without this, fork can deadlock. + persist = tc.num_workers > 0 train_loader = DataLoader( self._train_dataset, batch_size=tc.batch_size, - shuffle=True, + sampler=train_sampler, num_workers=tc.num_workers, pin_memory=tc.pin_memory, prefetch_factor=pf, worker_init_fn=_worker_init_fn if tc.num_workers > 0 else None, + persistent_workers=persist, ) val_loader = DataLoader( self._val_dataset, @@ -97,12 +164,18 @@ def get_loaders(self) -> Tuple[DataLoader, DataLoader]: pin_memory=tc.pin_memory, prefetch_factor=pf, worker_init_fn=_worker_init_fn if tc.num_workers > 0 else None, + persistent_workers=persist, ) return train_loader, val_loader class OnlineQECDataset(IterableDataset): - """시뮬레이터에서 on-the-fly로 데이터를 생성하는 IterableDataset.""" + """시뮬레이터에서 on-the-fly로 데이터를 생성하는 IterableDataset. + + chunk(시뮬 1회 호출분)를 받아 batch_size 단위 슬라이스로 yield. + DataLoader는 batch_size=None으로 받아 collate 없이 그대로 통과 → + sample-by-sample yield + collate 라운드트립 제거. + """ def __init__( self, @@ -110,6 +183,7 @@ def __init__( required_keys: List[str], epoch_samples: int, chunk_size: int, + batch_size: int, cpu_transform: Optional[Callable] = None, cover_all_simulators: bool = False, coset_lut=None, @@ -118,17 +192,18 @@ def __init__( self.required_keys = required_keys self.epoch_samples = epoch_samples self.chunk_size = chunk_size + self.batch_size = batch_size self.cpu_transform = cpu_transform self.cover_all_simulators = cover_all_simulators self.coset_lut = coset_lut - def _yield_chunk(self, raw): - """chunk 단위로 텐서 변환 + 라벨 계산 후 sample별로 yield.""" + def _yield_chunk_batches(self, raw): + """chunk를 batch_size 단위로 슬라이스해 (batch_dict, batch_labels) yield.""" n = len(raw['observables']) - # chunk 전체를 한 번에 텐서로 변환 + # zero-copy view — trainer가 .float()로 변환하므로 여기서는 dtype 유지. tensors = { - k: torch.from_numpy(raw[k]).float() + k: torch.from_numpy(raw[k]) for k in self.required_keys if k in raw } @@ -139,13 +214,24 @@ def _yield_chunk(self, raw): compute_coset_labels(raw['syndromes'], raw['observables'], self.coset_lut) ) else: - label_arr = torch.from_numpy(raw['observables']).float() + label_arr = torch.from_numpy(raw['observables']) - for i in range(n): - sample = {k: v[i] for k, v in tensors.items()} + bs = self.batch_size + for start in range(0, n, bs): + end = min(start + bs, n) + batch = {k: t[start:end] for k, t in tensors.items()} + labels = label_arr[start:end] if self.cpu_transform: - sample = self.cpu_transform(sample) - yield sample, label_arr[i] + batch = self.cpu_transform(batch) + # Optional filter: preprocessor injects `_keep_mask` (e.g. gap-routed + # fine-tuning keeps only gap < threshold). Apply to batch + labels. + if "_keep_mask" in batch: + mask = batch.pop("_keep_mask") + if mask.sum() == 0: + continue + batch = {k: v[mask] for k, v in batch.items()} + labels = labels[mask] + yield batch, labels def __iter__(self): worker_info = torch.utils.data.get_worker_info() @@ -154,6 +240,13 @@ def __iter__(self): else: num_workers = worker_info.num_workers worker_id = worker_info.id + # fork된 워커들은 simulator.rng 상태를 공유하므로 워커별 reseed 필수. + # PyTorch가 epoch마다 새 base_seed를 뽑으므로 epoch 간 다양성도 확보됨. + base_seed = torch.initial_seed() % (2 ** 32) + ss = np.random.SeedSequence([base_seed, worker_id]) + sims = self.simulator_pool.get_all_simulators() + for sim, child in zip(sims, ss.spawn(len(sims))): + sim.reseed(child) if self.cover_all_simulators: yield from self._iter_all_simulators(num_workers, worker_id) @@ -177,13 +270,10 @@ def _iter_all_simulators(self, num_workers, worker_id): per_worker = self._worker_samples(per_sim, num_workers, worker_id) generated = 0 while generated < per_worker: - batch = min(self.chunk_size, per_worker - generated) - raw = sim.generate_data(batch) - for sample, label in self._yield_chunk(raw): - yield sample, label - generated += 1 - if generated >= per_worker: - break + n_get = min(self.chunk_size, per_worker - generated) + raw = sim.generate_data(n_get) + yield from self._yield_chunk_batches(raw) + generated += n_get def _iter_random(self, num_workers, worker_id): """랜덤 시뮬레이터로 데이터 생성 (기존 동작).""" @@ -191,13 +281,10 @@ def _iter_random(self, num_workers, worker_id): generated = 0 while generated < per_worker: sim = self.simulator_pool.get_random_simulator() - batch = min(self.chunk_size, per_worker - generated) - raw = sim.generate_data(batch) - for sample, label in self._yield_chunk(raw): - yield sample, label - generated += 1 - if generated >= per_worker: - break + n_get = min(self.chunk_size, per_worker - generated) + raw = sim.generate_data(n_get) + yield from self._yield_chunk_batches(raw) + generated += n_get class OnlineDataStrategy: @@ -215,8 +302,9 @@ def __init__(self, config, simulator_pool, required_keys: List[str], def prepare(self) -> None: tc = self.config.training - train_samples = tc.train_steps or 10000 - val_samples = tc.val_steps or 2000 + # train_steps/val_steps 유효성은 TrainingConfig.__post_init__에서 검증. + train_samples = tc.train_steps + val_samples = tc.val_steps # val_steps를 시뮬레이터 수의 배수로 올림 (균등 분배 보장) num_sims = len(self.simulator_pool.get_all_simulators()) @@ -228,6 +316,7 @@ def prepare(self) -> None: required_keys=self.required_keys, epoch_samples=train_samples, chunk_size=tc.chunk_size, + batch_size=tc.batch_size, cpu_transform=self.cpu_transform, coset_lut=self.coset_lut, ) @@ -236,6 +325,7 @@ def prepare(self) -> None: required_keys=self.required_keys, epoch_samples=val_samples, chunk_size=tc.chunk_size, + batch_size=tc.batch_size, cpu_transform=self.cpu_transform, cover_all_simulators=True, coset_lut=self.coset_lut, @@ -248,9 +338,10 @@ def get_loaders(self) -> Tuple[DataLoader, DataLoader]: tc = self.config.training pf = tc.prefetch_factor if tc.num_workers > 0 else None + # batch_size=None: dataset이 이미 batch 단위로 yield하므로 collate 안 함. train_loader = DataLoader( self._train_dataset, - batch_size=tc.batch_size, + batch_size=None, num_workers=tc.num_workers, pin_memory=tc.pin_memory, prefetch_factor=pf, @@ -258,7 +349,7 @@ def get_loaders(self) -> Tuple[DataLoader, DataLoader]: ) val_loader = DataLoader( self._val_dataset, - batch_size=tc.batch_size, + batch_size=None, num_workers=tc.num_workers, pin_memory=tc.pin_memory, prefetch_factor=pf, diff --git a/qec_sim/data/generator.py b/qec_sim/data/generator.py index 1c8c2fc..a299069 100644 --- a/qec_sim/data/generator.py +++ b/qec_sim/data/generator.py @@ -3,57 +3,101 @@ from pathlib import Path import time -from qec_sim.config.schema import CodeParams, NoiseParams +from qec_sim.config.schema import CodeParams, NoiseParams, ExperimentConfig from qec_sim.circuit.simulator import SimulatorPool + class DatasetGenerator: - def __init__(self, code_config: CodeParams, noise_configs: list[NoiseParams]): - self.pool = SimulatorPool.from_stim(code_config, noise_configs) + """Stim 또는 Pauli+ 시뮬레이터 풀에서 오프라인 데이터셋을 생성·저장. + + 이전 버전이 Stim-only이고 모든 키를 int8로 캐스트했던 버그를 수정. + soft_measurements 같은 float 데이터를 native dtype으로 보존. + """ + + def __init__(self, simulator_pool: SimulatorPool): + self.pool = simulator_pool + + # ------------------------------------------------------------------ # + # Constructors # + # ------------------------------------------------------------------ # + + @classmethod + def from_config(cls, config: ExperimentConfig) -> "DatasetGenerator": + """ExperimentConfig에서 simulation.backend에 따라 적절한 풀 빌드.""" + from qec_sim.trainer.factory import _build_simulator_pool + return cls(_build_simulator_pool(config)) + + @classmethod + def from_stim(cls, code_config: CodeParams, + noise_configs: list[NoiseParams]) -> "DatasetGenerator": + return cls(SimulatorPool.from_stim(code_config, noise_configs)) - def generate_and_save(self, shots: int, save_dir: str, filename: str, batch_size: int = 50000): + @classmethod + def from_pauli_plus(cls, code_config: CodeParams, + noise_configs: list) -> "DatasetGenerator": + from qec_sim.circuit.pauli_plus import PauliPlusSimulator + sims = [PauliPlusSimulator(code_config, n) for n in noise_configs] + return cls(SimulatorPool(sims)) + + # ------------------------------------------------------------------ # + # Generation # + # ------------------------------------------------------------------ # + + def generate_and_save(self, shots: int, save_dir: str, filename: str, + batch_size: int, compress: bool = True, seed: int | None = None): + """seed 가 주어지면 .npz 에 `_meta_seed` 키로 함께 저장 (재현성 추적용). + 실제 np.random/random seeding 은 caller (main.py gen 분기) 가 수행.""" + from tqdm.auto import tqdm Path(save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) filepath = Path(save_dir) / f"{filename}.npz" - + simulators = self.pool.get_all_simulators() num_configs = len(simulators) - print(f"[{filename}] 총 {shots}샷 생성을 시작합니다. ({num_configs}개의 노이즈 환경 분산)") + print(f"[{filename}] 총 {shots:,}샷 생성을 시작 ({num_configs}개의 노이즈 환경)", flush=True) start_time = time.time() - - # 첫 번째 시뮬레이터로 생성되는 키 확인 후 버퍼 초기화 + + # 1샷 probe 결과로 버퍼 사전 할당 (이전 버전이 모든 키를 int8로 캐스트해 + # soft IQ float이 손상됐던 버그 방지 — native dtype/shape를 시뮬에서 직접 추론). + # IQ off일 때 soft_measurements 같은 None 값은 키에서 제외. probe = simulators[0].generate_data(shots=1) - label_key = 'observables' - feature_keys = [k for k in probe if k != label_key] + present_keys = [k for k, v in probe.items() if isinstance(v, np.ndarray)] - buffers = {label_key: np.zeros((shots, self.pool.num_observables), dtype=np.int8)} - for k in feature_keys: - buffers[k] = np.zeros((shots, probe[k].shape[1]), dtype=np.int8) + buffers = { + k: np.zeros((shots,) + probe[k].shape[1:], dtype=probe[k].dtype) + for k in present_keys + } base_shots = shots // num_configs remainder = shots % num_configs generated_count = 0 - for i, simulator in enumerate(simulators): - config_shots = base_shots + (1 if i < remainder else 0) - if config_shots == 0: - continue - - print(f" -> 환경 {i+1}/{num_configs} (p_gate:{simulator.noise.p_gate:.4f}, p_leak:{simulator.noise.p_leak:.4f} 등): {config_shots}샷 생성 중") + with tqdm(total=shots, unit='shot', desc=f'gen {filename}', dynamic_ncols=True) as pbar: + for i, simulator in enumerate(simulators): + config_shots = base_shots + (1 if i < remainder else 0) + if config_shots == 0: + continue - config_generated = 0 - while config_generated < config_shots: - current_shots = min(config_shots - config_generated, batch_size) - raw = simulator.generate_data(shots=current_shots) + config_generated = 0 + while config_generated < config_shots: + current_shots = min(config_shots - config_generated, batch_size) + raw = simulator.generate_data(shots=current_shots) - end_idx = generated_count + current_shots - for k in buffers: - buffers[k][generated_count:end_idx] = raw[k].astype(np.int8) + end_idx = generated_count + current_shots + for k in buffers: + buffers[k][generated_count:end_idx] = raw[k] - generated_count = end_idx - config_generated += current_shots + generated_count = end_idx + config_generated += current_shots + pbar.update(current_shots) - print(" -> 데이터 혼합(Shuffling) 중...") + print(" -> 셔플 + 저장 중...", flush=True) indices = np.random.permutation(shots) + shuffled = {k: v[indices] for k, v in buffers.items()} + if seed is not None: + shuffled['_meta_seed'] = np.array(int(seed)) + + save_fn = np.savez_compressed if compress else np.savez + save_fn(filepath, **shuffled) - np.savez_compressed(filepath, **{k: v[indices] for k, v in buffers.items()}) - - print(f"✅ 저장 완료: {filepath} (소요 시간: {time.time() - start_time:.2f}초)\n") \ No newline at end of file + size_mb = filepath.stat().st_size / 1e6 + print(f"✅ 저장: {filepath} ({size_mb:.0f} MB, {time.time() - start_time:.1f}초)\n", flush=True) diff --git a/qec_sim/data/preprocessors/__init__.py b/qec_sim/data/preprocessors/__init__.py new file mode 100644 index 0000000..89e937f --- /dev/null +++ b/qec_sim/data/preprocessors/__init__.py @@ -0,0 +1,35 @@ +# qec_sim/data/preprocessors/__init__.py +# +# Preprocessor registry is populated as a side effect of importing each +# submodule (the @register_preprocessor decorator runs at import time). +# Class names are also re-exported here for backward compatibility with +# `from qec_sim.data.preprocessors import X` style imports. + +from . import basic +from . import qct +from . import gap_routed_cnn +from . import gap_routed_gnn + +from .basic import ( + SpatialGridPreprocessor, + SoftGridPreprocessor, + FlatPreprocessor, +) +from .qct import QCTPreprocessor +from .gap_routed_cnn import ( + GapRoutedCNNPreprocessor, + GapRoutedCNNFilteredPreprocessor, + Syndrome3DPreprocessor, + Syndrome3DFilteredPreprocessor, + CachedGapRoutedCNNPreprocessor, + CachedSyndrome3DPreprocessor, +) +from .gap_routed_gnn import ( + GapRoutedGNNPreprocessor, + GapRoutedGNNFilteredPreprocessor, + SyndromeGNNPreprocessor, + SyndromeGNNFilteredPreprocessor, + CachedGapRoutedGNNPreprocessor, + CachedSyndromeGNNPreprocessor, + CachedGapRoutedGNNCNNFeatPreprocessor, +) diff --git a/qec_sim/data/preprocessors.py b/qec_sim/data/preprocessors/basic.py similarity index 73% rename from qec_sim/data/preprocessors.py rename to qec_sim/data/preprocessors/basic.py index 2e51139..c0c04c9 100644 --- a/qec_sim/data/preprocessors.py +++ b/qec_sim/data/preprocessors/basic.py @@ -1,4 +1,4 @@ -# qec_sim/data/preprocessors.py +# qec_sim/data/preprocessors/basic.py import torch from typing import Dict, Any, List from qec_sim.core.interfaces import BasePreprocessor @@ -12,16 +12,13 @@ def from_config(cls, config, circuit, simulator_pool=None): return cls( detector_coords=circuit.get_detector_coordinates(), num_detectors=circuit.num_detectors, - use_erasures=config.model.use_erasures, ) - def __init__(self, detector_coords: dict, num_detectors: int, use_erasures: bool = True, **kwargs): + def __init__(self, detector_coords: dict, num_detectors: int, **kwargs): + super().__init__() self.num_detectors = num_detectors - self.use_erasures = use_erasures self._required_keys = ["syndromes"] - if self.use_erasures: - self._required_keys.append("erasures") all_x = [c[0] for c in detector_coords.values()] all_y = [c[1] for c in detector_coords.values()] @@ -33,7 +30,7 @@ def __init__(self, detector_coords: dict, num_detectors: int, use_erasures: bool unique_t = sorted(list(set(all_t))) self.input_depth = len(unique_t) - self.out_channels = self.input_depth * (2 if self.use_erasures else 1) + self.out_channels = self.input_depth det_indices, c_indices, h_indices, w_indices = [], [], [], [] t_map = {t: i for i, t in enumerate(unique_t)} @@ -47,10 +44,11 @@ def __init__(self, detector_coords: dict, num_detectors: int, use_erasures: bool h_indices.append(int((y - min_y) // 2.0)) w_indices.append(int((x - min_x) // 2.0)) - self.det_idx = torch.tensor(det_indices, dtype=torch.long) - self.c_idx = torch.tensor(c_indices, dtype=torch.long) - self.h_idx = torch.tensor(h_indices, dtype=torch.long) - self.w_idx = torch.tensor(w_indices, dtype=torch.long) + # persistent=False: state_dict 제외 + wrapper.to(device) 시 자동 이동. + self.register_buffer('det_idx', torch.tensor(det_indices, dtype=torch.long), persistent=False) + self.register_buffer('c_idx', torch.tensor(c_indices, dtype=torch.long), persistent=False) + self.register_buffer('h_idx', torch.tensor(h_indices, dtype=torch.long), persistent=False) + self.register_buffer('w_idx', torch.tensor(w_indices, dtype=torch.long), persistent=False) @property def required_data_keys(self) -> List[str]: @@ -67,18 +65,9 @@ def gpu_transform(self, batch_data: Dict[str, torch.Tensor]) -> torch.Tensor: batch_size = batch_syn.size(0) device = batch_syn.device - if self.det_idx.device != device: - self.det_idx = self.det_idx.to(device) - self.c_idx = self.c_idx.to(device) - self.h_idx = self.h_idx.to(device) - self.w_idx = self.w_idx.to(device) - grid = torch.full((batch_size, self.out_channels, self.grid_h, self.grid_w), -0.5, device=device) grid[:, self.c_idx, self.h_idx, self.w_idx] = batch_syn[:, self.det_idx] - if self.use_erasures and "erasures" in batch_data: - grid[:, self.c_idx + self.input_depth, self.h_idx, self.w_idx] = batch_data["erasures"][:, self.det_idx] - return grid @@ -104,6 +93,7 @@ def from_config(cls, config, circuit, simulator_pool=None): ) def __init__(self, ancilla_coords: dict, rounds: int, **kwargs): + super().__init__() self.rounds = rounds n_ancilla = len(ancilla_coords) @@ -116,8 +106,8 @@ def __init__(self, ancilla_coords: dict, rounds: int, **kwargs): h_indices = [int((ancilla_coords[i][1] - min_y) / 2) for i in range(n_ancilla)] w_indices = [int((ancilla_coords[i][0] - min_x) / 2) for i in range(n_ancilla)] - self.h_idx = torch.tensor(h_indices, dtype=torch.long) - self.w_idx = torch.tensor(w_indices, dtype=torch.long) + self.register_buffer('h_idx', torch.tensor(h_indices, dtype=torch.long), persistent=False) + self.register_buffer('w_idx', torch.tensor(w_indices, dtype=torch.long), persistent=False) @property def required_data_keys(self) -> List[str]: @@ -135,10 +125,6 @@ def gpu_transform(self, batch_data: Dict[str, torch.Tensor]) -> torch.Tensor: batch_size = soft_meas.size(0) device = soft_meas.device - if self.h_idx.device != device: - self.h_idx = self.h_idx.to(device) - self.w_idx = self.w_idx.to(device) - # soft detection events: round 0 그대로, round 1+ 는 soft XOR soft_r0 = soft_meas[:, 0:1, :] # (B, 1, A) m_curr = soft_meas[:, 1:, :] @@ -154,35 +140,27 @@ def gpu_transform(self, batch_data: Dict[str, torch.Tensor]) -> torch.Tensor: @register_preprocessor("flat") class FlatPreprocessor(BasePreprocessor): - """MLP 계열 모델용 flat 전처리기. syndromes과 erasures를 이어붙여 1D 텐서로 반환합니다.""" + """MLP 계열 모델용 flat 전처리기. syndromes을 1D 텐서로 반환합니다.""" @classmethod def from_config(cls, config, circuit, simulator_pool=None): - return cls( - num_detectors=circuit.num_detectors, - use_erasures=config.model.use_erasures, - ) + return cls(num_detectors=circuit.num_detectors) - def __init__(self, num_detectors: int, use_erasures: bool = True, **kwargs): + def __init__(self, num_detectors: int, **kwargs): + super().__init__() self.num_detectors = num_detectors - self.use_erasures = use_erasures self._required_keys = ["syndromes"] - if use_erasures: - self._required_keys.append("erasures") @property def required_data_keys(self) -> List[str]: return self._required_keys def get_model_kwargs(self) -> Dict[str, Any]: - multiplier = 2 if self.use_erasures else 1 - return {"input_dim": self.num_detectors * multiplier} + return {"input_dim": self.num_detectors} def cpu_transform(self, raw_sample: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: return raw_sample def gpu_transform(self, batch_data: Dict[str, torch.Tensor]) -> torch.Tensor: - tensors = [batch_data["syndromes"].float()] - if self.use_erasures and "erasures" in batch_data: - tensors.append(batch_data["erasures"].float()) - return torch.cat(tensors, dim=-1) + return batch_data["syndromes"].float() + diff --git a/qec_sim/data/preprocessors/gap_routed_cnn.py b/qec_sim/data/preprocessors/gap_routed_cnn.py new file mode 100644 index 0000000..64b1d7b --- /dev/null +++ b/qec_sim/data/preprocessors/gap_routed_cnn.py @@ -0,0 +1,516 @@ +# qec_sim/data/preprocessors/gap_routed_cnn.py +import torch +from typing import Dict, Any, List +from qec_sim.core.interfaces import BasePreprocessor +from qec_sim.data.registry import register_preprocessor + + +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── +# GapRoutedCNNPreprocessor +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── +# Per-sample MWPM (standard + 2 augmented) → 4-channel grid + 6 scalars. +# Designed for the GapRoutedCNN model (qec_sim.models.gap_routed_cnn). +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── + +@register_preprocessor("gap_routed_cnn") +class GapRoutedCNNPreprocessor(BasePreprocessor): + """Compute MWPM features per syndrome and pack into a flat tensor. + + Grid channels (per-detector → placed on (T, H, W) grid): + 0 syndrome (detection events) + 1 edge_diff_mask — endpoints of (E_0 △ E_1) + 2 w0_mask — per-detector E_0 edge weight sum + 3 w1_mask — per-detector E_1 edge weight sum + + Scalar features: + gap, w_0, w_1, weight_sum, n_matched_norm, mwpm_pred + """ + + @classmethod + def from_config(cls, config, circuit, simulator_pool=None): + return cls(circuit=circuit) + + def __init__(self, circuit, **kwargs): + super().__init__() + import numpy as np + import pymatching + from beliefmatching import detector_error_model_to_check_matrices + from scipy import sparse + + if circuit is None: + raise ValueError("GapRoutedCNNPreprocessor requires the stim circuit.") + self._required_keys = ["syndromes"] + self.num_detectors = circuit.num_detectors + + # MWPM (augmented only) — built from the DEM of this circuit. + # Standard MWPM call is omitted: argmin(w_0, w_1) reproduces mwpm_pred + # and min(w_0, w_1) reproduces its weight sum bit-identically. + # For multi-p training the SimulatorPool samples mixed noise but we use + # a single MWPM (built from this circuit's DEM, typically the median p). + dem = circuit.detector_error_model(decompose_errors=True) + mtx = detector_error_model_to_check_matrices(dem) + priors = np.asarray(mtx.hyperedge_to_edge_matrix @ mtx.priors) + w_static = -np.log(np.clip(priors, 1e-14, 1 - 1e-14)).astype(np.float64) + self._edge_weights = w_static + + EC = sparse.csc_matrix(mtx.edge_check_matrix) + EO = sparse.csr_matrix(mtx.edge_observables_matrix) + obs_row = sparse.csr_matrix(EO.toarray()[0:1]) + EC_aug = sparse.vstack([EC, obs_row]).tocsc() + self._M_aug = pymatching.Matching.from_check_matrix( + EC_aug, weights=w_static, + faults_matrix=EO, + use_virtual_boundary_node=True, + ) + self._edge_lookup_aug = self._build_edge_lookup(EC_aug) + + # detector grid coordinates + raw = circuit.get_detector_coordinates() + coords = np.array([raw[i] for i in range(self.num_detectors)]) + xs = sorted(set(coords[:, 0])); x2i = {v: i for i, v in enumerate(xs)} + ys = sorted(set(coords[:, 1])); y2i = {v: i for i, v in enumerate(ys)} + ts = sorted(set(coords[:, 2])); t2i = {v: i for i, v in enumerate(ts)} + det_idx = np.array([ + [t2i[coords[i, 2]], y2i[coords[i, 1]], x2i[coords[i, 0]]] + for i in range(self.num_detectors) + ], dtype=np.int64) + self.T, self.H, self.W = len(ts), len(ys), len(xs) + self.n_grid_channels = 4 + self.n_scalars = 6 + self.grid_dim = self.n_grid_channels * self.T * self.H * self.W + + # flat index per detector for scatter + flat_idx = (det_idx[:, 0] * self.H * self.W + + det_idx[:, 1] * self.W + + det_idx[:, 2]) + self.register_buffer( + "_flat_idx", torch.from_numpy(flat_idx).long(), persistent=False + ) + + # ----- helpers ----- + @staticmethod + def _build_edge_lookup(EC): + from scipy import sparse + if not sparse.issparse(EC): + EC = sparse.csc_matrix(EC) + EC = EC.tocsc() + n_edge = EC.shape[1] + lookup = {} + for e in range(n_edge): + rows = EC.getcol(e).nonzero()[0] + if rows.size == 1: + lookup[(int(rows[0]), -1)] = e + lookup[(-1, int(rows[0]))] = e + elif rows.size == 2: + a, b = int(rows[0]), int(rows[1]) + lookup[(a, b)] = e + lookup[(b, a)] = e + return lookup + + # ----- interface ----- + @property + def required_data_keys(self) -> List[str]: + return self._required_keys + + def get_model_kwargs(self) -> Dict[str, Any]: + return {"T": self.T, "H": self.H, "W": self.W, + "n_grid_channels": self.n_grid_channels, + "n_scalars": self.n_scalars} + + def cpu_transform(self, batch: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: + """Batched MWPM feature extraction. + + batch["syndromes"]: tensor or array (B, n_det). Per-shot 2 augmented + MWPM runs (syndrome appended with 0/1); returns 4 per-detector channel + batches + 6 scalars. mwpm_pred / weight_sum derived from argmin(w_0,w_1). + """ + import numpy as np + syn = batch["syndromes"] + if isinstance(syn, torch.Tensor): + syn_np = syn.cpu().numpy() + else: + syn_np = np.asarray(syn) + syn_np = syn_np.astype(np.uint8) + if syn_np.ndim == 1: + syn_np = syn_np[None, :] + B, n_det = syn_np.shape + + ch_syn = syn_np.astype(np.float32) + ch_diff = np.zeros((B, n_det), dtype=np.float32) + ch_w0 = np.zeros((B, n_det), dtype=np.float32) + ch_w1 = np.zeros((B, n_det), dtype=np.float32) + scalars = np.zeros((B, 6), dtype=np.float32) + + for i in range(B): + s = syn_np[i] + syn0 = np.concatenate([s, [0]]).astype(np.uint8) + syn1 = np.concatenate([s, [1]]).astype(np.uint8) + e0 = self._M_aug.decode_to_edges_array(syn0) + e1 = self._M_aug.decode_to_edges_array(syn1) + + set0, set1 = set(), set() + w0 = 0.0 + for a, b in e0: + a, b = int(a), int(b) + key = (a, b) if a <= b else (b, a) + set0.add(key) + eid = self._edge_lookup_aug.get((a, b)) + w = float(self._edge_weights[eid]) if eid is not None else 0.0 + w0 += w + if 0 <= a < n_det: ch_w0[i, a] += w + if 0 <= b < n_det: ch_w0[i, b] += w + w1 = 0.0 + for a, b in e1: + a, b = int(a), int(b) + key = (a, b) if a <= b else (b, a) + set1.add(key) + eid = self._edge_lookup_aug.get((a, b)) + w = float(self._edge_weights[eid]) if eid is not None else 0.0 + w1 += w + if 0 <= a < n_det: ch_w1[i, a] += w + if 0 <= b < n_det: ch_w1[i, b] += w + for (a, b) in (set0 ^ set1): + if 0 <= a < n_det: ch_diff[i, a] = 1.0 + if 0 <= b < n_det: ch_diff[i, b] = 1.0 + + gap = abs(w0 - w1) + if w0 <= w1: + mwpm_pred, weight_sum, n_matched = 0, w0, len(e0) + else: + mwpm_pred, weight_sum, n_matched = 1, w1, len(e1) + scalars[i] = [gap, w0, w1, weight_sum, + n_matched / max(1, n_det), + float(mwpm_pred)] + + return { + "ch_syn": torch.from_numpy(ch_syn), + "ch_diff": torch.from_numpy(ch_diff), + "ch_w0": torch.from_numpy(ch_w0), + "ch_w1": torch.from_numpy(ch_w1), + "scalars": torch.from_numpy(scalars), + } + + def gpu_transform(self, batch_data: Dict[str, torch.Tensor]) -> torch.Tensor: + """Stack per-detector channels onto (B, 4, T, H, W) grid, concat with scalars.""" + ch_syn = batch_data["ch_syn"] + ch_diff = batch_data["ch_diff"] + ch_w0 = batch_data["ch_w0"] + ch_w1 = batch_data["ch_w1"] + scalars = batch_data["scalars"] + B = ch_syn.size(0) + device = ch_syn.device + + # scatter channels onto flat (T*H*W) grid + grid = torch.zeros(B, self.n_grid_channels, self.T * self.H * self.W, + device=device, dtype=torch.float32) + flat_idx = self._flat_idx.to(device) + grid[:, 0, flat_idx] = ch_syn.float() + grid[:, 1, flat_idx] = ch_diff.float() + grid[:, 2, flat_idx] = ch_w0.float() + grid[:, 3, flat_idx] = ch_w1.float() + + return torch.cat([grid.reshape(B, -1), scalars.float()], dim=1) + + +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── +# GapRoutedCNNFilteredPreprocessor — gap-filtered training (fine-tune on +# routed sub-distribution, gap < threshold) +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── + +@register_preprocessor("gap_routed_cnn_filtered") +class GapRoutedCNNFilteredPreprocessor(GapRoutedCNNPreprocessor): + """Same as GapRoutedCNNPreprocessor but drops samples with gap >= threshold. + + Used for fine-tuning the CNN on the routed sub-distribution only + (matches deployment-time CNN input). Inserts `_keep_mask` into the + cpu_transform output; the dataset applies the mask to features + labels. + """ + + @classmethod + def from_config(cls, config, circuit, simulator_pool=None): + kwargs = (config.model.preprocessor or {}).get("kwargs", {}) + return cls(circuit=circuit, **kwargs) + + def __init__(self, circuit, gap_threshold: float = 2.0, **kwargs): + super().__init__(circuit=circuit, **kwargs) + self.gap_threshold = float(gap_threshold) + + def cpu_transform(self, batch): + out = super().cpu_transform(batch) + gaps = out["scalars"][:, 0] + out["_keep_mask"] = (gaps < self.gap_threshold) + return out + + +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── +# Syndrome3DPreprocessor — generic 3D syndrome grid (1 channel, no scalars) +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── +# Detector coordinates from the circuit are arranged into a (T, H, W) grid. +# Only the syndrome (detection events) is placed; no DEM-derived per-shot +# features. Useful as a baseline for 3D CNN syndrome decoders. +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── + +@register_preprocessor("syndrome_3d") +class Syndrome3DPreprocessor(BasePreprocessor): + """Generic 3D syndrome grid preprocessor (1 grid channel, 0 scalars). + + Same (T, H, W) detector layout as GapRoutedCNNPreprocessor — usable as a + baseline for any 3D CNN model that consumes the syndrome volume directly. + """ + + @classmethod + def from_config(cls, config, circuit, simulator_pool=None): + return cls(circuit=circuit) + + def __init__(self, circuit, **kwargs): + super().__init__() + import numpy as np + if circuit is None: + raise ValueError("Syndrome3DPreprocessor requires the stim circuit.") + self._required_keys = ["syndromes"] + self.num_detectors = circuit.num_detectors + + raw = circuit.get_detector_coordinates() + coords = np.array([raw[i] for i in range(self.num_detectors)]) + xs = sorted(set(coords[:, 0])); x2i = {v: i for i, v in enumerate(xs)} + ys = sorted(set(coords[:, 1])); y2i = {v: i for i, v in enumerate(ys)} + ts = sorted(set(coords[:, 2])); t2i = {v: i for i, v in enumerate(ts)} + det_idx = np.array([ + [t2i[coords[i, 2]], y2i[coords[i, 1]], x2i[coords[i, 0]]] + for i in range(self.num_detectors) + ], dtype=np.int64) + self.T, self.H, self.W = len(ts), len(ys), len(xs) + self.n_grid_channels = 1 + self.n_scalars = 0 + self.grid_dim = self.n_grid_channels * self.T * self.H * self.W + + flat_idx = (det_idx[:, 0] * self.H * self.W + + det_idx[:, 1] * self.W + + det_idx[:, 2]) + self.register_buffer( + "_flat_idx", torch.from_numpy(flat_idx).long(), persistent=False + ) + + @property + def required_data_keys(self) -> List[str]: + return self._required_keys + + def get_model_kwargs(self) -> Dict[str, Any]: + return {"T": self.T, "H": self.H, "W": self.W, + "n_grid_channels": self.n_grid_channels, + "n_scalars": self.n_scalars} + + def cpu_transform(self, batch: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: + syn = batch["syndromes"] + if not isinstance(syn, torch.Tensor): + syn = torch.as_tensor(syn) + return {"ch_syn": syn.float()} + + def gpu_transform(self, batch_data: Dict[str, torch.Tensor]) -> torch.Tensor: + ch_syn = batch_data["ch_syn"] + B = ch_syn.size(0) + device = ch_syn.device + + grid = torch.zeros(B, self.n_grid_channels, self.T * self.H * self.W, + device=device, dtype=torch.float32) + flat_idx = self._flat_idx.to(device) + grid[:, 0, flat_idx] = ch_syn.float() + return grid.reshape(B, -1) + + +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── +# Syndrome3DFilteredPreprocessor — syndrome-only input + gap-based filtering +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── +# Computes MWPM/gap internally (for filtering) but only outputs the syndrome +# volume. Used for fine-tuning the syndrome-only baseline on the routed +# sub-distribution (gap < threshold). +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── + +@register_preprocessor("syndrome_3d_filtered") +class Syndrome3DFilteredPreprocessor(GapRoutedCNNPreprocessor): + """Syndrome-only preprocessor with gap-based filtering. + + Inherits MWPM setup from GapRoutedCNNPreprocessor (used only for gap + computation). Output is 1 channel (syndrome) + 0 scalars + `_keep_mask`. + """ + + @classmethod + def from_config(cls, config, circuit, simulator_pool=None): + kwargs = (config.model.preprocessor or {}).get("kwargs", {}) + return cls(circuit=circuit, **kwargs) + + def __init__(self, circuit, gap_threshold: float = 2.0, **kwargs): + super().__init__(circuit=circuit, **kwargs) + self.gap_threshold = float(gap_threshold) + # Override channel counts — model sees only the syndrome. + self.n_grid_channels = 1 + self.n_scalars = 0 + self.grid_dim = 1 * self.T * self.H * self.W + + def get_model_kwargs(self) -> Dict[str, Any]: + return {"T": self.T, "H": self.H, "W": self.W, + "n_grid_channels": 1, "n_scalars": 0} + + def cpu_transform(self, batch): + full = super().cpu_transform(batch) # has MWPM byproducts + gap + gaps = full["scalars"][:, 0] + return { + "ch_syn": full["ch_syn"], + "_keep_mask": (gaps < self.gap_threshold), + } + + def gpu_transform(self, batch_data): + ch_syn = batch_data["ch_syn"] + B = ch_syn.size(0) + device = ch_syn.device + grid = torch.zeros(B, 1, self.T * self.H * self.W, + device=device, dtype=torch.float32) + flat_idx = self._flat_idx.to(device) + grid[:, 0, flat_idx] = ch_syn.float() + return grid.reshape(B, -1) + + +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── +# Cached variants — share the .npz produced by scripts/build_routed_cache.py +# with the GNN family. CNN's per-detector ch_diff/ch_w0/ch_w1 channels are +# derived from edge_in_E0/E1 at load time (vectorized scatter onto detector +# array; ~µs per sample, dominated by I/O not compute). +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── + + +@register_preprocessor("cached_gap_routed_cnn") +class CachedGapRoutedCNNPreprocessor(GapRoutedCNNPreprocessor): + """Offline-cached GapRoutedCNN preprocessor. + + Reads `syndromes, edge_in_E0, edge_in_E1, scalars` from shared cache .npz + and derives the per-detector ch_diff/ch_w0/ch_w1 channels from edges via + static edge endpoints + edge weights. gpu_transform inherits the parent's + grid-scatter logic (channels packed onto (T, H, W) volume). + """ + + def __init__(self, circuit, **kwargs): + super().__init__(circuit=circuit, **kwargs) + # Build undirected-edge topology mirroring GapRoutedGNNPreprocessor so + # cache .npz `edge_in_E0/E1` indices align bit-for-bit. + import numpy as np + from scipy import sparse + from beliefmatching import detector_error_model_to_check_matrices + + dem = circuit.detector_error_model(decompose_errors=True) + mtx = detector_error_model_to_check_matrices(dem) + priors = np.asarray(mtx.hyperedge_to_edge_matrix @ mtx.priors) + w_static = -np.log(np.clip(priors, 1e-14, 1 - 1e-14)).astype(np.float32) + EC = sparse.csc_matrix(mtx.edge_check_matrix).tocsc() + n_edges_total = EC.shape[1] + VIRTUAL = self.num_detectors # boundary endpoint marker + + endpoints_a, endpoints_b, edge_w_list = [], [], [] + for e_idx in range(n_edges_total): + rows = EC.getcol(e_idx).nonzero()[0] + if rows.size == 1: + a, b = int(rows[0]), VIRTUAL + elif rows.size == 2: + a, b = int(rows[0]), int(rows[1]) + if a > b: + a, b = b, a + else: + continue + endpoints_a.append(a) + endpoints_b.append(b) + edge_w_list.append(w_static[e_idx]) + + self.n_undir_e = len(endpoints_a) + self.register_buffer( + "_edge_endpoint_a", + torch.tensor(endpoints_a, dtype=torch.long), + persistent=False, + ) + self.register_buffer( + "_edge_endpoint_b", + torch.tensor(endpoints_b, dtype=torch.long), + persistent=False, + ) + self.register_buffer( + "_edge_w_raw", + torch.tensor(edge_w_list, dtype=torch.float32), + persistent=False, + ) + + @property + def required_data_keys(self) -> List[str]: + return ["syndromes", "edge_in_E0", "edge_in_E1", "scalars"] + + def cpu_transform(self, sample: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: + # Pass-through only. The per-detector channel derivation needs the + # static edge-endpoint buffers, which the wrapper moves to GPU when + # `.to(device)` is called — so the scatter MUST run in gpu_transform + # (DataLoader workers cannot touch CUDA tensors). + return { + "ch_syn": sample["syndromes"].float(), + "edge_in_E0": sample["edge_in_E0"].float(), + "edge_in_E1": sample["edge_in_E1"].float(), + "scalars": sample["scalars"].float(), + } + + def gpu_transform(self, batch_data: Dict[str, torch.Tensor]) -> torch.Tensor: + # Derive per-detector ch_diff/ch_w0/ch_w1 from edges (batched, on GPU). + ch_syn = batch_data["ch_syn"] + e0 = batch_data["edge_in_E0"] + e1 = batch_data["edge_in_E1"] + scalars = batch_data["scalars"] + B = ch_syn.size(0) + device = ch_syn.device + n_det = self.num_detectors + + a = self._edge_endpoint_a.to(device) # (n_undir_e,) + b = self._edge_endpoint_b.to(device) + w = self._edge_w_raw.to(device) # (n_undir_e,) + + ch_w0 = torch.zeros(B, n_det, device=device, dtype=torch.float32) + ch_w1 = torch.zeros(B, n_det, device=device, dtype=torch.float32) + ch_diff = torch.zeros(B, n_det, device=device, dtype=torch.float32) + + # Mask edges incident to a real detector (vs virtual boundary = n_det) + valid_a = a < n_det + valid_b = b < n_det + a_valid = a[valid_a] + b_valid = b[valid_b] + a_idx = a_valid.view(1, -1).expand(B, -1) # (B, n_valid_a) + b_idx = b_valid.view(1, -1).expand(B, -1) + + # Edge contributions weighted by w_e for E_0 / E_1 + contrib_e0 = e0 * w.view(1, -1) # (B, n_undir_e) + contrib_e1 = e1 * w.view(1, -1) + ch_w0.scatter_add_(1, a_idx, contrib_e0[:, valid_a]) + ch_w0.scatter_add_(1, b_idx, contrib_e0[:, valid_b]) + ch_w1.scatter_add_(1, a_idx, contrib_e1[:, valid_a]) + ch_w1.scatter_add_(1, b_idx, contrib_e1[:, valid_b]) + + # ch_diff: detector incident to any edge in E_0 △ E_1 + diff = (e0.bool() ^ e1.bool()).float() + ch_diff.scatter_reduce_(1, a_idx, diff[:, valid_a], reduce="amax", + include_self=True) + ch_diff.scatter_reduce_(1, b_idx, diff[:, valid_b], reduce="amax", + include_self=True) + + # Hand off to parent's grid scatter (4 channels onto T×H×W) + return super().gpu_transform({ + "ch_syn": ch_syn, + "ch_diff": ch_diff, + "ch_w0": ch_w0, + "ch_w1": ch_w1, + "scalars": scalars, + }) + + +@register_preprocessor("cached_syndrome_3d") +class CachedSyndrome3DPreprocessor(Syndrome3DPreprocessor): + """Cached syndrome-only 3D CNN ablation — reads only `syndromes` from the + shared cache .npz.""" + + @property + def required_data_keys(self) -> List[str]: + return ["syndromes"] + + def cpu_transform(self, sample: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: + return {"ch_syn": sample["syndromes"].float()} diff --git a/qec_sim/data/preprocessors/gap_routed_gnn.py b/qec_sim/data/preprocessors/gap_routed_gnn.py new file mode 100644 index 0000000..0a0e777 --- /dev/null +++ b/qec_sim/data/preprocessors/gap_routed_gnn.py @@ -0,0 +1,537 @@ +# qec_sim/data/preprocessors/gap_routed_gnn.py +import torch +from typing import Dict, Any, List +from qec_sim.core.interfaces import BasePreprocessor +from qec_sim.data.registry import register_preprocessor + + + +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── +# GapRoutedGNNPreprocessor — graph-structured input for the GNN strong stage +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── +# Per-shot MWPM (2 augmented) → per-EDGE binary indicators 1[e∈E_0], 1[e∈E_1] +# (no per-detector aggregation; CNN's grid-projection loss is avoided). +# +# Static graph topology: +# n_node = num_detectors + 1 (virtual boundary node at index n_det) +# n_undir_e = # undirected decoding-graph edges (from EC) +# edge_index shape (2, 2*n_undir_e) bidirected +# edge_w_norm shape (n_undir_e,) standardized -log p_e +# +# Per-shot edge features (3-dim): [w_e_norm, 1[e∈E_0], 1[e∈E_1]]. +# Output of gpu_transform is a flat tensor: +# [node_x (B, n_node)] + [edge_feat (B, n_undir_e * 3)] + [scalars (B, 6)] +# The GapRoutedGNN model unpacks this layout. +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── + +@register_preprocessor("gap_routed_gnn") +class GapRoutedGNNPreprocessor(BasePreprocessor): + """Per-shot MWPM aug → graph-structured features for GapRoutedGNN. + + Outputs per-edge binary indicators (1[e∈E_0], 1[e∈E_1]) and a static + normalized edge weight w_e_norm. No per-detector aggregation. + """ + + @classmethod + def from_config(cls, config, circuit, simulator_pool=None): + return cls(circuit=circuit) + + def __init__(self, circuit, **kwargs): + super().__init__() + import numpy as np + import pymatching + from beliefmatching import detector_error_model_to_check_matrices + from scipy import sparse + + if circuit is None: + raise ValueError("GapRoutedGNNPreprocessor requires the stim circuit.") + self._required_keys = ["syndromes"] + self.num_detectors = circuit.num_detectors + n_det = self.num_detectors + + dem = circuit.detector_error_model(decompose_errors=True) + mtx = detector_error_model_to_check_matrices(dem) + priors = np.asarray(mtx.hyperedge_to_edge_matrix @ mtx.priors) + w_static = -np.log(np.clip(priors, 1e-14, 1 - 1e-14)).astype(np.float64) + self._edge_weights = w_static + + EC = sparse.csc_matrix(mtx.edge_check_matrix) + EO = sparse.csr_matrix(mtx.edge_observables_matrix) + obs_row = sparse.csr_matrix(EO.toarray()[0:1]) + EC_aug = sparse.vstack([EC, obs_row]).tocsc() + self._M_aug = pymatching.Matching.from_check_matrix( + EC_aug, weights=w_static, + faults_matrix=EO, + use_virtual_boundary_node=True, + ) + # lookup uses EC_aug indices (matches pymatching.decode_to_edges output) + self._edge_lookup_aug = self._build_edge_lookup_aug(EC_aug) + + # Build undirected edge list from the original EC (detector rows only). + # EC columns ↔ EC_aug columns ↔ fault mechanisms (same indexing). + EC_for_graph = EC.tocsc() + n_edges_total = EC_for_graph.shape[1] + VIRTUAL = n_det + + undir_edges = [] # canonical (a, b) with a <= b; boundary endpoint = VIRTUAL + undir_to_efidx = [] # undirected idx → EC column (for w_static lookup) + for e_idx in range(n_edges_total): + rows = EC_for_graph.getcol(e_idx).nonzero()[0] + if rows.size == 1: + a, b = int(rows[0]), VIRTUAL + elif rows.size == 2: + a, b = int(rows[0]), int(rows[1]) + if a > b: + a, b = b, a + else: + continue + undir_edges.append((a, b)) + undir_to_efidx.append(e_idx) + + n_undir = len(undir_edges) + src_dir = np.zeros(2 * n_undir, dtype=np.int64) + dst_dir = np.zeros(2 * n_undir, dtype=np.int64) + undir_idx_for_dir = np.zeros(2 * n_undir, dtype=np.int64) + for i, (a, b) in enumerate(undir_edges): + src_dir[2 * i], dst_dir[2 * i], undir_idx_for_dir[2 * i] = a, b, i + src_dir[2 * i + 1], dst_dir[2 * i + 1], undir_idx_for_dir[2 * i + 1] = b, a, i + + edge_w_undir = w_static[np.array(undir_to_efidx)] + w_mean = float(edge_w_undir.mean()) + w_std = float(edge_w_undir.std() + 1e-9) + edge_w_norm = ((edge_w_undir - w_mean) / w_std).astype(np.float32) + + # (a_mapped, b_mapped) → undirected edge idx (for per-shot E_0/E_1 marking) + self._endpoint_to_undir_idx = {} + for i, (a, b) in enumerate(undir_edges): + self._endpoint_to_undir_idx[(a, b)] = i + self._endpoint_to_undir_idx[(b, a)] = i + + self.n_det = n_det + self.n_node = n_det + 1 + self.n_undir_e = n_undir + self.d_edge = 3 + self.n_scalars = 6 + + # numpy arrays — passed via get_model_kwargs to the model + self._edge_index_np = np.stack([src_dir, dst_dir], axis=0) + self._edge_w_norm_np = edge_w_norm + self._undir_idx_for_dir_np = undir_idx_for_dir + + self.register_buffer( + "_edge_w_norm", torch.from_numpy(edge_w_norm), persistent=False + ) + + @staticmethod + def _build_edge_lookup_aug(EC): + from scipy import sparse + if not sparse.issparse(EC): + EC = sparse.csc_matrix(EC) + EC = EC.tocsc() + n_edge = EC.shape[1] + lookup = {} + for e in range(n_edge): + rows = EC.getcol(e).nonzero()[0] + if rows.size == 1: + lookup[(int(rows[0]), -1)] = e + lookup[(-1, int(rows[0]))] = e + elif rows.size == 2: + a, b = int(rows[0]), int(rows[1]) + lookup[(a, b)] = e + lookup[(b, a)] = e + return lookup + + @property + def required_data_keys(self) -> List[str]: + return self._required_keys + + def get_model_kwargs(self) -> Dict[str, Any]: + return { + "n_node": self.n_node, + "n_undir_e": self.n_undir_e, + "d_edge": self.d_edge, + "n_scalars": self.n_scalars, + "edge_index_np": self._edge_index_np, + "edge_w_norm_np": self._edge_w_norm_np, + "undir_idx_for_dir_np": self._undir_idx_for_dir_np, + } + + def cpu_transform(self, batch: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: + import numpy as np + syn = batch["syndromes"] + if isinstance(syn, torch.Tensor): + syn_np = syn.cpu().numpy() + else: + syn_np = np.asarray(syn) + syn_np = syn_np.astype(np.uint8) + if syn_np.ndim == 1: + syn_np = syn_np[None, :] + B, n_det = syn_np.shape + n_undir = self.n_undir_e + VIRTUAL = self.n_det + + ch_syn = syn_np.astype(np.float32) + edge_in_E0 = np.zeros((B, n_undir), dtype=np.float32) + edge_in_E1 = np.zeros((B, n_undir), dtype=np.float32) + scalars = np.zeros((B, 6), dtype=np.float32) + + for i in range(B): + s = syn_np[i] + syn0 = np.concatenate([s, [0]]).astype(np.uint8) + syn1 = np.concatenate([s, [1]]).astype(np.uint8) + e0 = self._M_aug.decode_to_edges_array(syn0) + e1 = self._M_aug.decode_to_edges_array(syn1) + + w0 = 0.0 + for a, b in e0: + a, b = int(a), int(b) + eid = self._edge_lookup_aug.get((a, b)) + if eid is not None: + w0 += float(self._edge_weights[eid]) + a_map = a if 0 <= a < n_det else VIRTUAL + b_map = b if 0 <= b < n_det else VIRTUAL + u_idx = self._endpoint_to_undir_idx.get((a_map, b_map)) + if u_idx is not None: + edge_in_E0[i, u_idx] = 1.0 + + w1 = 0.0 + for a, b in e1: + a, b = int(a), int(b) + eid = self._edge_lookup_aug.get((a, b)) + if eid is not None: + w1 += float(self._edge_weights[eid]) + a_map = a if 0 <= a < n_det else VIRTUAL + b_map = b if 0 <= b < n_det else VIRTUAL + u_idx = self._endpoint_to_undir_idx.get((a_map, b_map)) + if u_idx is not None: + edge_in_E1[i, u_idx] = 1.0 + + gap = abs(w0 - w1) + if w0 <= w1: + mwpm_pred, weight_sum, n_matched = 0, w0, len(e0) + else: + mwpm_pred, weight_sum, n_matched = 1, w1, len(e1) + scalars[i] = [gap, w0, w1, weight_sum, + n_matched / max(1, n_det), + float(mwpm_pred)] + + return { + "ch_syn": torch.from_numpy(ch_syn), + "edge_in_E0": torch.from_numpy(edge_in_E0), + "edge_in_E1": torch.from_numpy(edge_in_E1), + "scalars": torch.from_numpy(scalars), + } + + def gpu_transform(self, batch_data: Dict[str, torch.Tensor]) -> torch.Tensor: + ch_syn = batch_data["ch_syn"] + edge_in_E0 = batch_data["edge_in_E0"] + edge_in_E1 = batch_data["edge_in_E1"] + scalars = batch_data["scalars"] + B = ch_syn.size(0) + device = ch_syn.device + + # node features: detector syndrome + virtual node (always 0) + node_x = torch.zeros(B, self.n_node, device=device, dtype=torch.float32) + node_x[:, : self.n_det] = ch_syn.float() + + edge_w_norm = self._edge_w_norm.to(device) # (n_undir,) + edge_feat = torch.stack([ + edge_w_norm.unsqueeze(0).expand(B, -1), + edge_in_E0.float(), + edge_in_E1.float(), + ], dim=-1) # (B, n_undir, 3) + + flat = torch.cat([ + node_x, + edge_feat.reshape(B, -1), + scalars.float(), + ], dim=-1) + return flat + + +@register_preprocessor("gap_routed_gnn_filtered") +class GapRoutedGNNFilteredPreprocessor(GapRoutedGNNPreprocessor): + """Same as GapRoutedGNNPreprocessor but drops samples with gap >= threshold + (fine-tune stage 2, routed sub-distribution only).""" + + @classmethod + def from_config(cls, config, circuit, simulator_pool=None): + kwargs = (config.model.preprocessor or {}).get("kwargs", {}) + return cls(circuit=circuit, **kwargs) + + def __init__(self, circuit, gap_threshold: float = 2.0, **kwargs): + super().__init__(circuit=circuit, **kwargs) + self.gap_threshold = float(gap_threshold) + + def cpu_transform(self, batch): + out = super().cpu_transform(batch) + gaps = out["scalars"][:, 0] + out["_keep_mask"] = (gaps < self.gap_threshold) + return out + + +@register_preprocessor("syndrome_gnn") +class SyndromeGNNPreprocessor(GapRoutedGNNPreprocessor): + """Syndrome-only GNN preprocessor for ablation. + + Same graph topology + static edge weight as GapRoutedGNN, but drops the + E_0/E_1 binary indicators (d_edge=1: just [w_e_norm]). Matches Syndrome3D + role for the CNN ablation pair. + """ + + def __init__(self, circuit, **kwargs): + super().__init__(circuit=circuit, **kwargs) + self.d_edge = 1 + self.n_scalars = 0 + + def get_model_kwargs(self) -> Dict[str, Any]: + kw = super().get_model_kwargs() + kw["d_edge"] = 1 + kw["n_scalars"] = 0 + return kw + + def cpu_transform(self, batch): + out = super().cpu_transform(batch) + # syndrome-only ablation: drop E_0/E_1 indicators + scalars + return {"ch_syn": out["ch_syn"]} + + def gpu_transform(self, batch_data): + ch_syn = batch_data["ch_syn"] + B = ch_syn.size(0) + device = ch_syn.device + + node_x = torch.zeros(B, self.n_node, device=device, dtype=torch.float32) + node_x[:, : self.n_det] = ch_syn.float() + + edge_w_norm = self._edge_w_norm.to(device) # (n_undir,) + edge_feat = edge_w_norm.view(1, -1, 1).expand(B, -1, 1) # (B, n_undir, 1) + + flat = torch.cat([ + node_x, + edge_feat.reshape(B, -1), + ], dim=-1) + return flat + + +@register_preprocessor("syndrome_gnn_filtered") +class SyndromeGNNFilteredPreprocessor(SyndromeGNNPreprocessor): + """Syndrome-only GNN preprocessor + gap-based filtering (stage 2 ablation).""" + + @classmethod + def from_config(cls, config, circuit, simulator_pool=None): + kwargs = (config.model.preprocessor or {}).get("kwargs", {}) + return cls(circuit=circuit, **kwargs) + + def __init__(self, circuit, gap_threshold: float = 2.0, **kwargs): + super().__init__(circuit=circuit, **kwargs) + self.gap_threshold = float(gap_threshold) + + def cpu_transform(self, batch): + full = GapRoutedGNNPreprocessor.cpu_transform(self, batch) + gaps = full["scalars"][:, 0] + return { + "ch_syn": full["ch_syn"], + "_keep_mask": (gaps < self.gap_threshold), + } + + +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── +# Cached variants — read pre-computed MWPM byproducts from offline .npz +# (skip the per-sample MWPM aug 2× cost at training time). +# +# The .npz is produced by scripts/build_routed_cache.py and is *shared* +# across CNN/GNN families (see also cached_gap_routed_cnn, cached_syndrome_3d). +# +# .npz layout: +# syndromes (N, n_det) uint8 +# observables (N, 1) uint8 +# edge_in_E0 (N, n_undir_e) uint8 +# edge_in_E1 (N, n_undir_e) uint8 +# scalars (N, 6) float32 +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── + + +@register_preprocessor("cached_gap_routed_gnn") +class CachedGapRoutedGNNPreprocessor(GapRoutedGNNPreprocessor): + """Offline-cached GapRoutedGNN preprocessor. + + Reads pre-computed MWPM-aug byproducts straight from .npz — no per-sample + MWPM call. The .npz should already contain only the filtered (gap < τ) + sub-distribution; no further filtering applied here. + """ + + @property + def required_data_keys(self) -> List[str]: + return ["syndromes", "edge_in_E0", "edge_in_E1", "scalars"] + + def cpu_transform(self, sample: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: + # QECRawDataset path → per-sample (1D) tensors. + # OnlineQECDataset path is not used for cached preprocessors. + return { + "ch_syn": sample["syndromes"].float(), + "edge_in_E0": sample["edge_in_E0"].float(), + "edge_in_E1": sample["edge_in_E1"].float(), + "scalars": sample["scalars"].float(), + } + + +@register_preprocessor("cached_syndrome_gnn") +class CachedSyndromeGNNPreprocessor(SyndromeGNNPreprocessor): + """Cached syndrome-only GNN ablation — reads only `syndromes` from the + same shared .npz produced by scripts/build_routed_cache.py.""" + + @property + def required_data_keys(self) -> List[str]: + return ["syndromes"] + + def cpu_transform(self, sample: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: + return {"ch_syn": sample["syndromes"].float()} + + +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── +# CachedGapRoutedGNNCNNFeatPreprocessor — decoding-graph topology + CNN-style +# per-detector aggregated features. Tests the information-bottleneck +# hypothesis: same topology as bipartite trap, but edge-level MWPM info is +# *aggregated onto detectors* (CNN paper's 4-channel projection) → lossy. +# +# Node features (4-dim per detector): +# [syn, diff, w0_sum, w1_sum] (same per-detector channels as CNN) +# Edge features (1-dim per fault edge): +# [w_e_norm] (static prior only; per-shot MWPM info +# no longer survives at the edge level) +# Scalars: REMOVED (block mwpm_pred shortcut to head) +# +# Output layout: +# [node_x_flat (B, n_node * 4)] + [edge_feat (B, n_undir_e * 1)] +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── + + +@register_preprocessor("cached_gap_routed_gnn_cnnfeat") +class CachedGapRoutedGNNCNNFeatPreprocessor(CachedGapRoutedGNNPreprocessor): + """CNN-style aggregated features on decoding-graph topology (mono GNN).""" + + def __init__(self, circuit, **kwargs): + super().__init__(circuit=circuit, **kwargs) + import numpy as np + # Override feature dims for the model + self.d_node_in = 4 + self.d_edge = 1 + self.n_scalars = 0 + + # Build per-undirected-edge endpoint + raw weight buffers for the + # per-detector aggregation (mirrors CachedGapRoutedCNNPreprocessor). + ei = self._edge_index_np # (2, 2*n_undir_e) + endpoints_a = ei[0, ::2].astype(np.int64) # (n_undir_e,) + endpoints_b = ei[1, ::2].astype(np.int64) + + # Recover per-undir-edge w_static (denormalize from w_e_norm is fragile; + # just rebuild from the EC indices stored implicitly via undir_to_efidx + # which we recompute here from the topology constructed in the parent). + from beliefmatching import detector_error_model_to_check_matrices + from scipy import sparse as sp + dem = circuit.detector_error_model(decompose_errors=True) + mtx = detector_error_model_to_check_matrices(dem) + priors = np.asarray(mtx.hyperedge_to_edge_matrix @ mtx.priors) + w_static_full = -np.log(np.clip(priors, 1e-14, 1 - 1e-14)).astype(np.float32) + EC = sp.csc_matrix(mtx.edge_check_matrix).tocsc() + n_edges_total = EC.shape[1] + VIRTUAL = self.n_det + edge_w_list = [] + for e_idx in range(n_edges_total): + rows = EC.getcol(e_idx).nonzero()[0] + if rows.size == 1 or rows.size == 2: + edge_w_list.append(w_static_full[e_idx]) + edge_w_raw = np.asarray(edge_w_list, dtype=np.float32) + assert edge_w_raw.shape[0] == self.n_undir_e, ( + f"undir edge count mismatch: {edge_w_raw.shape[0]} vs {self.n_undir_e}" + ) + + self.register_buffer( + "_edge_endpoint_a", + torch.from_numpy(endpoints_a).long(), + persistent=False, + ) + self.register_buffer( + "_edge_endpoint_b", + torch.from_numpy(endpoints_b).long(), + persistent=False, + ) + self.register_buffer( + "_edge_w_raw", + torch.from_numpy(edge_w_raw), + persistent=False, + ) + + @property + def required_data_keys(self) -> List[str]: + return ["syndromes", "edge_in_E0", "edge_in_E1"] + + def get_model_kwargs(self) -> Dict[str, Any]: + kw = super().get_model_kwargs() + kw["d_node_in"] = self.d_node_in + kw["d_edge"] = self.d_edge + kw["n_scalars"] = self.n_scalars + return kw + + def cpu_transform(self, sample: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: + # Pass through; aggregation runs on GPU in gpu_transform. + return { + "ch_syn": sample["syndromes"].float(), + "edge_in_E0": sample["edge_in_E0"].float(), + "edge_in_E1": sample["edge_in_E1"].float(), + } + + def gpu_transform(self, batch_data: Dict[str, torch.Tensor]) -> torch.Tensor: + ch_syn = batch_data["ch_syn"] + e0 = batch_data["edge_in_E0"] + e1 = batch_data["edge_in_E1"] + B = ch_syn.size(0) + device = ch_syn.device + n_det = self.n_det + + a = self._edge_endpoint_a.to(device) # (n_undir_e,) + b = self._edge_endpoint_b.to(device) + w = self._edge_w_raw.to(device) # (n_undir_e,) + + # Per-detector aggregation (only edges incident to a real detector; + # virtual boundary endpoint = n_det → masked out). + valid_a = a < n_det + valid_b = b < n_det + a_valid = a[valid_a] + b_valid = b[valid_b] + a_idx = a_valid.view(1, -1).expand(B, -1) + b_idx = b_valid.view(1, -1).expand(B, -1) + + ch_w0 = torch.zeros(B, n_det, device=device, dtype=torch.float32) + ch_w1 = torch.zeros(B, n_det, device=device, dtype=torch.float32) + ch_diff = torch.zeros(B, n_det, device=device, dtype=torch.float32) + + contrib_e0 = e0 * w.view(1, -1) + contrib_e1 = e1 * w.view(1, -1) + ch_w0.scatter_add_(1, a_idx, contrib_e0[:, valid_a]) + ch_w0.scatter_add_(1, b_idx, contrib_e0[:, valid_b]) + ch_w1.scatter_add_(1, a_idx, contrib_e1[:, valid_a]) + ch_w1.scatter_add_(1, b_idx, contrib_e1[:, valid_b]) + + diff = (e0.bool() ^ e1.bool()).float() + ch_diff.scatter_reduce_(1, a_idx, diff[:, valid_a], reduce="amax", + include_self=True) + ch_diff.scatter_reduce_(1, b_idx, diff[:, valid_b], reduce="amax", + include_self=True) + + # node_x: (B, n_node, 4) — virtual boundary node gets all zeros. + node_x = torch.zeros(B, self.n_node, 4, device=device, dtype=torch.float32) + node_x[:, :n_det, 0] = ch_syn.float() + node_x[:, :n_det, 1] = ch_diff + node_x[:, :n_det, 2] = ch_w0 + node_x[:, :n_det, 3] = ch_w1 + + # edge feature: static w_e_norm only (1-dim) + edge_w_norm = self._edge_w_norm.to(device) # (n_undir_e,) + edge_feat = edge_w_norm.view(1, -1, 1).expand(B, -1, 1) # (B, n_undir_e, 1) + + flat = torch.cat([ + node_x.reshape(B, -1), + edge_feat.reshape(B, -1), + ], dim=-1) + return flat diff --git a/qec_sim/data/preprocessors/qct.py b/qec_sim/data/preprocessors/qct.py new file mode 100644 index 0000000..523aa5d --- /dev/null +++ b/qec_sim/data/preprocessors/qct.py @@ -0,0 +1,173 @@ +# qec_sim/data/preprocessors/qct.py +import torch +from collections import defaultdict +from typing import Dict, Any, List +from qec_sim.core.interfaces import BasePreprocessor +from qec_sim.data.registry import register_preprocessor + + +def _extract_qubit_coords(circuit) -> Dict[int, tuple]: + """Stim 회로에서 QUBIT_COORDS instruction을 모아 {qubit_idx: (x, y, ...)} 반환.""" + out = {} + for instr in circuit.flattened(): + if instr.name != "QUBIT_COORDS": + continue + coords = tuple(instr.gate_args_copy()) + for tgt in instr.targets_copy(): + out[tgt.qubit_value] = coords + return out + + +def _classify_rotated_surface_qubits(qubit_coords): + """Rotated surface code 좌표 규칙에 따라 data/Z-anc/X-anc 분류. + data: (x, y) 모두 odd. Z-anc: (x-y) % 4 == 0. X-anc: (x-y) % 4 == 2. + """ + data, z_anc, x_anc = {}, {}, {} + for q, (x, y) in qubit_coords.items(): + ix, iy = int(x), int(y) + if ix % 2 == 1 and iy % 2 == 1: + data[q] = (ix, iy) + elif (ix - iy) % 4 == 0: + z_anc[q] = (ix, iy) + elif (ix - iy) % 4 == 2: + x_anc[q] = (ix, iy) + else: + raise RuntimeError(f"unexpected qubit {q} at ({x},{y})") + return data, z_anc, x_anc + + +@register_preprocessor("qct_qubit_centric") +class QCTPreprocessor(BasePreprocessor): + """QCT (Qubit-centric Transformer)용 전처리기. + + Stim 회로의 detector_coords + qubit_coords로부터 다음을 계산해 모델에 주입: + - n: 데이터 큐빗 수 + - m_Z, m_X: Z/X-stab ancilla 수 + - T_Z, T_X: Z/X-stab이 detector를 갖는 round 수 + - K_Z, K_X: 큐빗당 인접 Z/X-stab 최대 개수 (rotated SC에선 ≤2) + - nbr_Z (n, K_Z): 데이터 큐빗 i의 인접 Z-stab ancilla idx (-1 = 패딩) + - nbr_X (n, K_X) + - det_Z_at (m_Z, T_Z): Z-stab a, round t의 detector idx + - det_X_at (m_X, T_X) + - mask (n, n): N(i) ∩ N(j) ≠ ∅ → True (unmasked) + + `gpu_transform`은 syndromes (B, num_detectors)를 그대로 float로 반환 — gather와 + sign 변환은 모델 forward에서 수행 (학습 가능한 W_e와 결합되므로). + """ + + @classmethod + def from_config(cls, config, circuit, simulator_pool=None): + return cls(circuit=circuit) + + def __init__(self, circuit, **kwargs): + super().__init__() + self.num_detectors = circuit.num_detectors + self._required_keys = ["syndromes"] + self._build_topology(circuit) + + def _build_topology(self, circuit): + qc = _extract_qubit_coords(circuit) + data_q, z_anc_q, x_anc_q = _classify_rotated_surface_qubits(qc) + + # row-major (y, x) 정렬 — 결정론적 인덱싱 + data_sorted = sorted(data_q.items(), key=lambda kv: (kv[1][1], kv[1][0])) + z_sorted = sorted(z_anc_q.items(), key=lambda kv: (kv[1][1], kv[1][0])) + x_sorted = sorted(x_anc_q.items(), key=lambda kv: (kv[1][1], kv[1][0])) + + n = len(data_sorted) + m_Z = len(z_sorted) + m_X = len(x_sorted) + + z_coord_to_idx = {coord: i for i, (_, coord) in enumerate(z_sorted)} + x_coord_to_idx = {coord: i for i, (_, coord) in enumerate(x_sorted)} + + nbr_Z, nbr_X = [[] for _ in range(n)], [[] for _ in range(n)] + for di, (_, (x, y)) in enumerate(data_sorted): + for dx, dy in [(-1, -1), (-1, +1), (+1, -1), (+1, +1)]: + c = (x + dx, y + dy) + if c in z_coord_to_idx: + nbr_Z[di].append(z_coord_to_idx[c]) + elif c in x_coord_to_idx: + nbr_X[di].append(x_coord_to_idx[c]) + + K_Z = max(len(v) for v in nbr_Z) + K_X = max(len(v) for v in nbr_X) + nbr_Z_t = torch.full((n, K_Z), -1, dtype=torch.long) + nbr_X_t = torch.full((n, K_X), -1, dtype=torch.long) + for i in range(n): + if nbr_Z[i]: + nbr_Z_t[i, :len(nbr_Z[i])] = torch.tensor(nbr_Z[i], dtype=torch.long) + if nbr_X[i]: + nbr_X_t[i, :len(nbr_X[i])] = torch.tensor(nbr_X[i], dtype=torch.long) + + det_coords = circuit.get_detector_coordinates() + z_det_per_round = defaultdict(dict) + x_det_per_round = defaultdict(dict) + for det_id, (cx, cy, ct) in det_coords.items(): + coord = (int(cx), int(cy)) + if coord in z_coord_to_idx: + z_det_per_round[ct][z_coord_to_idx[coord]] = det_id + elif coord in x_coord_to_idx: + x_det_per_round[ct][x_coord_to_idx[coord]] = det_id + else: + raise RuntimeError(f"detector {det_id} at ({cx},{cy}) matches no ancilla") + + z_rounds = sorted(z_det_per_round.keys()) + x_rounds = sorted(x_det_per_round.keys()) + T_Z = len(z_rounds) + T_X = len(x_rounds) + + det_Z_at = torch.zeros((m_Z, T_Z), dtype=torch.long) + det_X_at = torch.zeros((m_X, T_X), dtype=torch.long) + for ti, t in enumerate(z_rounds): + for ai in range(m_Z): + det_Z_at[ai, ti] = z_det_per_round[t][ai] + for ti, t in enumerate(x_rounds): + for ai in range(m_X): + det_X_at[ai, ti] = x_det_per_round[t][ai] + + # Structure-aware mask (rotated SC: 코너 4, 엣지 6, 인테리어 9) + mask = torch.zeros((n, n), dtype=torch.bool) + nbrs_per_qubit = [] + for i in range(n): + s = set() + for a in nbr_Z[i]: + s.add(("Z", a)) + for a in nbr_X[i]: + s.add(("X", a)) + nbrs_per_qubit.append(s) + for i in range(n): + for j in range(n): + if nbrs_per_qubit[i] & nbrs_per_qubit[j]: + mask[i, j] = True + + # 버퍼 등록 — wrapper.to(device) 시 자동 이동 + self.register_buffer("nbr_Z", nbr_Z_t, persistent=False) + self.register_buffer("nbr_X", nbr_X_t, persistent=False) + self.register_buffer("det_Z_at", det_Z_at, persistent=False) + self.register_buffer("det_X_at", det_X_at, persistent=False) + self.register_buffer("attn_mask", mask, persistent=False) + + self._meta = dict(n=n, m_Z=m_Z, m_X=m_X, T_Z=T_Z, T_X=T_X, K_Z=K_Z, K_X=K_X) + + @property + def required_data_keys(self) -> List[str]: + return self._required_keys + + def get_model_kwargs(self) -> Dict[str, Any]: + # 토폴로지 메타 + 버퍼 텐서를 모델 __init__에 전달 + return dict( + **self._meta, + nbr_Z=self.nbr_Z, + nbr_X=self.nbr_X, + det_Z_at=self.det_Z_at, + det_X_at=self.det_X_at, + attn_mask=self.attn_mask, + ) + + def cpu_transform(self, raw_sample: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: + return raw_sample + + def gpu_transform(self, batch_data: Dict[str, torch.Tensor]) -> torch.Tensor: + return batch_data["syndromes"].float() + diff --git a/qec_sim/decoders/__init__.py b/qec_sim/decoders/__init__.py index 81688d5..6fc8848 100644 --- a/qec_sim/decoders/__init__.py +++ b/qec_sim/decoders/__init__.py @@ -4,6 +4,15 @@ from .registry import build_decoder, register_decoder # 시스템에 등록할 디코더들을 여기서 미리 한 번씩 임포트해 줍니다. -from .mwpm import ErasureMWPM +from .mwpm import MWPMDecoder # 나중에 새로운 디코더(예: bp.py)를 만들면 여기에 from .bp import ... 추가 -from .neural import NeuralDecoder \ No newline at end of file +from .neural import NeuralDecoder +from .belief_matching import BeliefMatchingDecoder +from .belief_matching_fast import BeliefMatchingFastDecoder +from .bp_osd import BpOsdDecoder +from .tesseract import TesseractDecoder + +try: + from .gari import GariNmsDecoder # noqa: F401 — requires external/gari-nms submodule + built .so +except ImportError: + pass \ No newline at end of file diff --git a/qec_sim/decoders/_blockbp_mps.py b/qec_sim/decoders/_blockbp_mps.py new file mode 100644 index 0000000..e2b4a51 --- /dev/null +++ b/qec_sim/decoders/_blockbp_mps.py @@ -0,0 +1,456 @@ +"""Paper-faithful BlockBP for BSV PEPS, on quimb's BeliefPropagationCommon. + +paper Algorithm 1을 자체 BP 루프로 구현. quimb의 인프라를 부분 활용: + - `BeliefPropagationCommon`: run() 루프, damping, DIIS, 수렴 통계 + - `create_lazy_community_edge_map`: site_tags 기반 partition + cross bond 자동 검출 + - `combine_local_contractions`: Bethe free entropy 누적 시 underflow 방지 + +자체 작성: + - iterate(): paper Algorithm 1 메시지 업데이트 (sequential/parallel) + - contract(): Bethe 추정값 (block + edge overlap) + - _compute_outgoing(): block + incoming 메시지 → outgoing 메시지 + +메시지 표현 — `max_chi`로 dispatch: + - max_chi is None: dense 메시지 (numpy array). vanilla `contract_l1bp` 결과와 일치. + - max_chi: int (≥1): MPS 메시지 (`qtn.MatrixProductState`), bond dim ≤ max_chi. + outgoing 계산 시 dense intermediate → `from_dense(max_bond=chi)` 압축. paper의 메시지 + chi-truncation 구현 (boundary MPS sweep은 step 3b 가서 추가). + +검증 전략: + - dense (max_chi=None): vanilla contract_l1bp와 numerical roundoff 수준 일치 + - MPS 큰 χ: dense 결과로 수렴 — chi 충분히 크면 truncation no-op + - MPS chi sweep: chi↑ → exact contraction에 단조 수렴 +""" +from __future__ import annotations + +from typing import Dict, List, Optional, Tuple + +import cotengra as ctg +import numpy as np +import quimb.tensor as qtn +from quimb.tensor.belief_propagation.bp_common import ( + BeliefPropagationCommon, + combine_local_contractions, + create_lazy_community_edge_map, +) +from quimb.utils import oset + + +# ────────────────────────────────────────────── +# MPS-aware normalize/distance/damping (free functions, BPC에 callable로 주입) +# ────────────────────────────────────────────── + +def _mps_normalize(mps: qtn.MatrixProductState) -> qtn.MatrixProductState: + """In-place L2 normalize of MPS, return same object.""" + mps.normalize() + return mps + + +def _mps_distance(a: qtn.MatrixProductState, b: qtn.MatrixProductState) -> float: + """L2 distance ||A - B||_2 between two MPSes.""" + diff = a - b + nrm_sq = float(diff @ diff) + return float(np.sqrt(max(nrm_sq, 0.0))) + + +def _make_mps_damping_fn(eta: float, max_chi: int): + """Closure: weighted MPS sum + compress to max_chi.""" + if not (0.0 <= eta < 1.0): + raise ValueError(f"damping must be in [0, 1), got {eta}") + + def _fn(old, new): + if eta == 0.0: + return new + # bond dim 합쳐짐 → compress로 chi 이내로 자름 + s = (1 - eta) * new + eta * old + s.compress(max_bond=max_chi) + return s + return _fn + + +# ────────────────────────────────────────────── +# 메인 클래스 +# ────────────────────────────────────────────── + +class BlockBPMps(BeliefPropagationCommon): + """BlockBP with dense or MPS messages, on top of BeliefPropagationCommon. + + Args: + tn: closed TensorNetwork to contract via BP. + site_tags: 블록 분할. 각 텐서가 정확히 하나의 site_tag를 가져야. + None이면 tn.site_tags 자동. + max_chi: + None — dense 메시지 (numpy array). step 2 검증 모드. + int ≥ 1 — MPS 메시지, bond dim ≤ max_chi. step 3 paper-faithful 모드. + damping: float in [0, 1) — `(1-eta)*new + eta*old`. dense/MPS 모두 동일 의미. + update: 'sequential' | 'parallel'. + normalize, distance: 보통 None (자동: MPS 모드면 MPS-aware, dense면 BPC default L2). + local_convergence: 모든 incoming이 수렴한 노드는 update skip (BPC 패턴). + optimize: cotengra path optimizer. + n_workers: `update="parallel"`일 때 sender별 `_compute_outgoing`을 동시 실행할 + thread 수. None이면 직렬. 같은 process 안이라 expr_cache 공유 유지. + cotengra/numpy/BLAS이 GIL을 풀어주므로 thread도 효과적. + """ + + def __init__( + self, + tn, + site_tags=None, + *, + max_chi: Optional[int] = None, + damping: float = 0.0, + update: str = "sequential", + normalize=None, + distance=None, + local_convergence: bool = True, + optimize: str = "auto-hq", + contract_every=None, + inplace: bool = False, + expr_cache: Optional[Dict[Tuple, object]] = None, + n_workers: Optional[int] = None, + **contract_opts, + ): + if max_chi is not None and max_chi < 1: + raise ValueError(f"max_chi must be >= 1, got {max_chi}") + if n_workers is not None and n_workers < 1: + raise ValueError(f"n_workers must be >= 1, got {n_workers}") + + # MPS 모드면 normalize/distance/damping을 MPS-aware callable로 주입 + # (BPC default는 numpy array 가정 — MPS 객체엔 안 맞음) + if max_chi is not None: + if normalize is None: + normalize = _mps_normalize + if distance is None: + distance = _mps_distance + if not callable(damping): + damping = _make_mps_damping_fn(float(damping), max_chi) + + super().__init__( + tn, + damping=damping, + update=update, + normalize=normalize, + distance=distance, + contract_every=contract_every, + inplace=inplace, + ) + self.max_chi = max_chi + self.local_convergence = local_convergence + self.optimize = optimize + self.contract_opts = contract_opts + self.n_workers = n_workers + + if site_tags is None: + self.site_tags = tuple(self.tn.site_tags) + else: + self.site_tags = tuple(site_tags) + + ( + self.edges, + self.neighbors, + self.local_tns, + self.touch_map, + ) = create_lazy_community_edge_map(self.tn, self.site_tags) + + self.touched: oset = oset() + + # cotengra contraction expression cache for _compute_outgoing. + # 키: (i, j, bix, sender_inds, sender_shapes, incoming_meta). + # 키가 syndrome 데이터와 무관 (구조만 의존)이라 cross-shot 공유 가능. + # `expr_cache=None`이면 인스턴스 전용 (cross-iteration만 reuse), dict 주면 caller가 + # 여러 BlockBPMps 인스턴스 사이 공유 가능 (cross-shot reuse). + self._expr_cache: Dict[Tuple, object] = expr_cache if expr_cache is not None else {} + + # 초기 메시지: local_tn[i] dense contract → bix 위 텐서, 그 다음 mode별 변환 + self.messages: Dict[Tuple[str, str], object] = {} + for pair, bix in self.edges.items(): + for i, j in (sorted(pair), sorted(pair, reverse=True)): + tn_i = self.local_tns[i] + tm = tn_i.contract( + all, + output_inds=bix, + optimize=self.optimize, + drop_tags=True, + **self.contract_opts, + ) + arr = np.asarray(tm.data) + if max_chi is None: + msg = self._normalize_fn(arr) + else: + msg = self._dense_to_mps(arr, bix) + msg = self._normalize_fn(msg) + self.messages[(i, j)] = msg + + # ─────────── helpers: dense ↔ MPS ─────────── + + def _dense_to_mps(self, arr: np.ndarray, bix: Tuple[str, ...]) -> qtn.MatrixProductState: + """dense (2,)^N tensor → MPS with phys legs reindex'd to bix, bond dim ≤ max_chi.""" + N = len(bix) + if N == 0: + raise ValueError("empty boundary — degenerate case not yet handled") + mps = qtn.MatrixProductState.from_dense( + arr, dims=(2,) * N, max_bond=self.max_chi, + ) + # MPS phys legs는 from_dense이 'k0', 'k1', ...로 만듦 → bix로 reindex + mps.reindex({f"k{i}": bix[i] for i in range(N)}, inplace=True) + return mps + + def _msg_as_tensors(self, msg, bix: Tuple[str, ...]) -> List[qtn.Tensor]: + """메시지를 sub-TN에 inject할 텐서 리스트로 변환 (contract() 사용). + + dense 모드: numpy array → 단일 qtn.Tensor (bix indexing) + MPS 모드: 메시지의 site tensor list 그대로 + """ + if isinstance(msg, np.ndarray): + return [qtn.Tensor(msg, list(bix), tags=["msg_in"])] + # MatrixProductState — site tensors 그대로 (virtual bond는 unique 이름이라 충돌 없음) + return list(msg.tensors) + + def _msg_as_canonical_inputs(self, msg, bix: Tuple[str, ...], inc_idx: int): + """메시지를 cotengra cache 친화적 (inputs, shapes, arrays) 튜플로. + + cache 키 stable하려면 모든 인덱스 이름이 deterministic해야 함. dense는 이미 + ok (bix), MPS는 virtual bond가 random uuid라 `_v__`로 매핑. + """ + if isinstance(msg, np.ndarray): + return [tuple(bix)], [tuple(msg.shape)], [msg] + # MatrixProductState + site_inds_list = [t.inds for t in msg.tensors] + N = len(site_inds_list) + # 인접 사이트 공통 ind = 그 사이의 virtual bond + canonical: Dict[str, str] = {} + for s in range(N - 1): + common = set(site_inds_list[s]) & set(site_inds_list[s + 1]) + if len(common) != 1: + raise ValueError( + f"MPS structure unexpected: {len(common)} common inds between sites {s}, {s+1}" + ) + canonical[next(iter(common))] = f"_v_{inc_idx}_{s}" + # phys leg는 이미 bix로 reindex됨 (canonical 이름) + new_inds = [ + tuple(canonical.get(ind, ind) for ind in inds) for inds in site_inds_list + ] + shapes = [tuple(t.shape) for t in msg.tensors] + arrays = [np.asarray(t.data) for t in msg.tensors] + return new_inds, shapes, arrays + + # ─────────── 메시지 업데이트 ─────────── + + def _compute_outgoing(self, i, j): + """block i + (j 제외 incoming 메시지들) → outgoing 메시지. + + 반환은 mode 의존: dense면 numpy array, MPS면 MatrixProductState. + 둘 다 _normalize_fn 적용된 상태. + + cotengra path 캐싱: 첫 호출에 expression 빌드, BP warmup 후 cache hit으로 path + 재계산 제거. dense는 shape 항상 동일이라 cache key 1개. MPS는 chi truncation 결과 + shape 변동 시 새 key — 보통 BP iteration 몇 번 후 안정화. + """ + bix = self.edges[(i, j) if i < j else (j, i)] + local_tn = self.local_tns[i] + + # sender 부분 — local_tn의 텐서들 (구조 고정, BP 내내 불변) + sender_inds = [tuple(t.inds) for t in local_tn.tensors] + sender_shapes = [tuple(t.shape) for t in local_tn.tensors] + inputs: List[Tuple[str, ...]] = list(sender_inds) + shapes: List[Tuple[int, ...]] = list(sender_shapes) + arrays: List[np.ndarray] = [np.asarray(t.data) for t in local_tn.tensors] + + # incoming — canonical 이름으로 매핑하여 cache 친화적 + inc_meta: List[Tuple] = [] + inc_idx = 0 + for k in self.neighbors[i]: + if k == j: + continue + ki_bix = self.edges[(k, i) if k < i else (i, k)] + c_inds, c_shapes, c_arrays = self._msg_as_canonical_inputs( + self.messages[(k, i)], ki_bix, inc_idx, + ) + inputs.extend(c_inds) + shapes.extend(c_shapes) + arrays.extend(c_arrays) + inc_meta.append((tuple(ki_bix), tuple(c_inds), tuple(c_shapes))) + inc_idx += 1 + + cache_key = ( + i, j, tuple(bix), + tuple(sender_inds), tuple(sender_shapes), + tuple(inc_meta), + ) + expr = self._expr_cache.get(cache_key) + if expr is None: + expr = ctg.array_contract_expression( + inputs=inputs, + output=tuple(bix), + shapes=shapes, + optimize="greedy", + ) + self._expr_cache[cache_key] = expr + + arr = np.ascontiguousarray(expr(*arrays)) + + if self.max_chi is None: + return self._normalize_fn(arr) + mps = self._dense_to_mps(arr, bix) + return self._normalize_fn(mps) + + def iterate(self, tol: float = 5e-6): + """paper Algorithm 1: 모든 (i→j) 메시지 한 라운드 업데이트. + + sequential: 새 메시지 즉시 다음 update에 반영 + parallel: 같은 라운드 내에서는 이전 메시지만 사용 + """ + if (not self.local_convergence) or (not self.touched): + self.touched.update( + pair for edge in self.edges for pair in (edge, edge[::-1]) + ) + + ncheck = len(self.touched) + nconv = 0 + max_mdiff = -1.0 + new_touched: oset = oset() + + def _update_msg(key, new_msg): + nonlocal nconv, max_mdiff + old_msg = self.messages[key] + mdiff = self._distance_fn(new_msg, old_msg) + if self.damping: + new_msg = self._damping_fn(old_msg, new_msg) + if mdiff > tol: + new_touched.update(self.touch_map[key]) + else: + nconv += 1 + max_mdiff = max(max_mdiff, mdiff) + self.messages[key] = new_msg + + if self.update == "parallel": + keys = [] + while self.touched: + keys.append(self.touched.pop()) + + if self.n_workers and self.n_workers > 1 and len(keys) > 1: + # cotengra/numpy/BLAS releases GIL → threads work for the hot path. + # _expr_cache 동시 쓰기는 dict ops가 GIL-atomic이라 안전. 두 워커가 + # 같은 key를 동시에 miss하면 둘 다 빌드(낭비)하지만 결과 동일 → race-free. + from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor + with ThreadPoolExecutor(max_workers=self.n_workers) as ex: + msgs = list(ex.map(lambda k: self._compute_outgoing(*k), keys)) + new_data = dict(zip(keys, msgs)) + else: + new_data = {k: self._compute_outgoing(*k) for k in keys} + + for key, msg in new_data.items(): + _update_msg(key, msg) + + elif self.update == "sequential": + while self.touched: + key = self.touched.pop() + msg = self._compute_outgoing(*key) + _update_msg(key, msg) + + else: + raise ValueError(f"unknown update mode: {self.update}") + + self.touched = new_touched + return {"nconv": nconv, "ncheck": ncheck, "max_mdiff": max_mdiff} + + # ─────────── 최종 contract (Bethe free entropy 추정) ─────────── + + def contract(self, strip_exponent: bool = False, check_zero: bool = True): + """ZBethe = ∏_v Tr(T_v ∏ m_{u→v}) / ∏_{(u,v)} . + + block scalar는 +1 power, edge overlap은 -1 power로 누적. + """ + zvals = [] + + # block scalar: local_tn + 모든 incoming 메시지 → scalar + for site, tn_i in self.local_tns.items(): + if site in self.neighbors: + msg_tensors: List[qtn.Tensor] = [] + for k in self.neighbors[site]: + ki_bix = self.edges[(k, site) if k < site else (site, k)] + msg_tensors.extend(self._msg_as_tensors(self.messages[(k, site)], ki_bix)) + tval = qtn.tensor_contract( + *tn_i, + *msg_tensors, + optimize=self.optimize, + **self.contract_opts, + ) + else: + tval = tn_i.contract( + all, + output_inds=(), + optimize=self.optimize, + **self.contract_opts, + ) + zvals.append((tval, 1)) + + # edge overlap: + for i, j in self.edges: + ij_bix = self.edges[(i, j)] + ma_tensors = self._msg_as_tensors(self.messages[(i, j)], ij_bix) + mb_tensors = self._msg_as_tensors(self.messages[(j, i)], ij_bix) + mval = qtn.tensor_contract( + *ma_tensors, + *mb_tensors, + optimize=self.optimize, + **self.contract_opts, + ) + zvals.append((mval, -1)) + + return combine_local_contractions( + zvals, + backend=self.backend, + strip_exponent=strip_exponent, + check_zero=check_zero, + ) + + +# ────────────────────────────────────────────── +# Convenience function +# ────────────────────────────────────────────── + +def contract_blockbp_mps( + tn, + *, + max_iterations: int = 1000, + tol: float = 5e-6, + site_tags=None, + max_chi: Optional[int] = None, + damping: float = 0.0, + update: str = "sequential", + diis: bool = False, + local_convergence: bool = True, + optimize: str = "auto-hq", + strip_exponent: bool = False, + info=None, + progbar: bool = False, + expr_cache: Optional[Dict[Tuple, object]] = None, + n_workers: Optional[int] = None, + **contract_opts, +): + """BlockBPMps 만들고 run + contract 한 번에 — vanilla `contract_l1bp` 시그니처와 호환. + + `expr_cache`: 외부 dict 주면 cotengra path 표현 재사용 (cross-shot caching). 같은 + (d, k, partition, max_chi)에서 syndrome만 바뀌는 시나리오에 큰 이득. + """ + bp = BlockBPMps( + tn, + site_tags=site_tags, + max_chi=max_chi, + damping=damping, + local_convergence=local_convergence, + update=update, + optimize=optimize, + expr_cache=expr_cache, + n_workers=n_workers, + **contract_opts, + ) + bp.run( + max_iterations=max_iterations, + tol=tol, + diis=diis, + info=info, + progbar=progbar, + ) + return bp.contract(strip_exponent=strip_exponent) diff --git a/qec_sim/decoders/_bsv_backend.py b/qec_sim/decoders/_bsv_backend.py new file mode 100644 index 0000000..184c065 --- /dev/null +++ b/qec_sim/decoders/_bsv_backend.py @@ -0,0 +1,405 @@ +"""BlockBP의 message backend 추상. + +paper Eq. (6) BP rule은 메시지 표현(flat 텐서, MPS, density matrix, ...)와 무관함. +이 모듈은 그 추상을 정의 — BP 루프는 `MessageBackend`만 호출하고 구체 표현엔 무지. + +현재 구현: + FlatBackend — 메시지가 (2,)^N flat 텐서. 작은 d / 짧은 boundary에 효율. + +후속 구현: + MPSBackend — 메시지가 quimb MPS, χ 로 SVD truncation. paper 본 알고리즘. +""" +from __future__ import annotations + +from typing import Dict, List, Protocol, Tuple, runtime_checkable + +import cotengra as ctg +import numpy as np +import quimb.tensor as qtn + +from ._bsv_blockbp import BoundaryGroup + + +# 메시지 타입은 backend별로 다름 — Protocol에서 generic으로 표현 안 함 (단순화) +Message = object + + +@runtime_checkable +class MessageBackend(Protocol): + """BP 메시지의 표현 + 연산을 캡슐화. flat / MPS / 등 다양한 표현 지원.""" + + def init_uniform(self, boundary: BoundaryGroup) -> Message: + """uniform (정규화 안 됨) 초기 메시지 생성.""" + ... + + def compute_outgoing( + self, + sender_block, # BlockIdx — sender block 좌표 + sender_tensors: List[qtn.Tensor], + target: BoundaryGroup, + incoming: List[Tuple[BoundaryGroup, Message]], + ) -> Message: + """sender 블록 + (target 외) incoming 메시지들 → target boundary로 나가는 메시지. + + paper Eq. (6) BP rule. 내부적으로 SVD truncation 적용 (backend별 χ). + """ + ... + + def normalize(self, m: Message) -> Message: + """Unit norm 정규화.""" + ... + + def damp(self, new: Message, old: Message, eta: float) -> Message: + """paper Eq. (10): m_damp = (1-η) m_new + η m_old.""" + ... + + def delta(self, new: Message, old: Message) -> float: + """수렴 척도 (paper Eq. 9 기반).""" + ... + + def inner(self, m_ab: Message, m_ba: Message) -> float: + """Lemma III.1 rescaling용 — Tr(m_ab · m_ba).""" + ... + + def scale(self, m: Message, factor: float) -> Message: + """스칼라 배.""" + ... + + def inject(self, m: Message, boundary: BoundaryGroup) -> List[qtn.Tensor]: + """블록 contract 시 메시지를 텐서들로 변환 (block + 메시지 → sub-TN).""" + ... + + +# ────────────────────────────────────────────── +# Flat tensor backend +# ────────────────────────────────────────────── + +class FlatBackend: + """메시지가 (2,)^N 짜리 flat numpy 텐서. N = boundary cross bond 수. + + 작은 d / boundary가 작을 때(N ≤ 6~7) 메모리/시간 모두 효율적. + `max_bond`은 블록 내부 contract 시 SVD truncation 한계 (메시지 크기 자체는 2^N 고정). + """ + + def __init__(self, max_bond: int): + if max_bond < 1: + raise ValueError(f"max_bond must be >= 1, got {max_bond}") + self.max_bond = max_bond + # (sender_block, target.bond_names) → cotengra contraction expression. + # 한 BP loop 동안 sender_tensors 구조와 incoming 순서가 불변이라 path 캐시 안전. + # block 내부 bonds는 모두 dim 2이고 d=3 k=3 등 작은 블록에선 chi truncation이 + # 효과 없어 plain contract로 처리 (max_bond는 남겨두지만 사용 안 함). + self._expr_cache: Dict[Tuple, object] = {} + + def init_uniform(self, boundary: BoundaryGroup) -> np.ndarray: + return np.ones(boundary.shape, dtype=np.float64) + + def compute_outgoing( + self, + sender_block, + sender_tensors: List[qtn.Tensor], + target: BoundaryGroup, + incoming: List[Tuple[BoundaryGroup, np.ndarray]], + ) -> np.ndarray: + cache_key = (sender_block, target.bond_names, + tuple(g.bond_names for g, _ in incoming)) + expr = self._expr_cache.get(cache_key) + if expr is None: + inputs = [tuple(t.inds) for t in sender_tensors] + shapes = [tuple(t.shape) for t in sender_tensors] + for g, _ in incoming: + inputs.append(tuple(g.bond_names)) + shapes.append(g.shape) + expr = ctg.array_contract_expression( + inputs=inputs, + output=tuple(target.bond_names), + shapes=shapes, + optimize='greedy', + ) + self._expr_cache[cache_key] = expr + + arrays = [t.data for t in sender_tensors] + for _, msg in incoming: + arrays.append(msg) + return np.ascontiguousarray(expr(*arrays)) + + def normalize(self, m: np.ndarray) -> np.ndarray: + n = float(np.linalg.norm(m)) + return m / n if n > 0 else m + + def damp(self, new: np.ndarray, old: np.ndarray, eta: float) -> np.ndarray: + return (1 - eta) * new + eta * old + + def delta(self, new: np.ndarray, old: np.ndarray) -> float: + return float(np.linalg.norm(new - old)) + + def inner(self, m_ab: np.ndarray, m_ba: np.ndarray) -> float: + return float(np.tensordot(m_ab, m_ba, axes=m_ab.ndim)) + + def scale(self, m: np.ndarray, factor: float) -> np.ndarray: + return m * factor + + def inject(self, m: np.ndarray, boundary: BoundaryGroup) -> List[qtn.Tensor]: + return [qtn.Tensor(m, list(boundary.bond_names), tags=['msg_in'])] + + +# ────────────────────────────────────────────── +# MPS backend (paper-faithful) +# ────────────────────────────────────────────── + +from dataclasses import dataclass + + +@dataclass +class MPSMessage: + """boundary bond_names를 physical indices로 갖는 MPS 메시지. + + mps가 None인 경우는 boundary가 비어있는 degenerate (단일 블록 partition). + """ + mps: object # qtn.MatrixProductState (None for degenerate) + bond_names: tuple + + +class MPSBackend: + """메시지가 quimb MPS — boundary chain 위 MPS, virtual bond dim ≤ chi. + + paper Sec III B의 메시지 표현 (boundary MPS). 큰 d에서 메모리 효율 (boundary가 길어도 + chi로 cap). 작은 d에선 FlatBackend보다 약간 느릴 수 있음 (SVD 오버헤드). + + 구현: + init_uniform — uniform tensor → from_dense + compute_outgoing — sender block + injected MPS sites contract → flat result → + from_dense(max_bond=chi)로 MPS 형식 복원 + normalize / damp / inner / scale — quimb MPS 메서드 + inject — MPS site 텐서들을 그대로 추가 + """ + + def __init__(self, chi: int, max_bond_block: int = None): + if chi < 1: + raise ValueError(f"chi must be >= 1, got {chi}") + self.chi = chi + # 블록 내부 contract 시 SVD truncation 한계 (다른 chi일 수도) + self.max_bond_block = max_bond_block if max_bond_block is not None else max(chi, 8) + # _compute_outgoing_flat 의 path 캐시. 키는 + # (sender_block, target.bond_names, sender_inds, incoming_canonical_meta). + # incoming MPS의 virtual bond는 canonical 이름으로 매핑 후 키에 포함. + # shape 변동 (chi truncation 결과) 시 새 entry — BP warmup 후엔 hit. + self._expr_cache: Dict[Tuple, object] = {} + + def _build_mps(self, arr: np.ndarray, bond_names: tuple, max_bond: int): + """dense array → MPS with physical indices = bond_names.""" + N = len(bond_names) + mps = qtn.MatrixProductState.from_dense(arr, dims=(2,) * N, max_bond=max_bond) + mps.reindex({f'k{i}': bn for i, bn in enumerate(bond_names)}, inplace=True) + return mps + + def init_uniform(self, boundary: BoundaryGroup) -> MPSMessage: + N = len(boundary.bond_names) + if N == 0: + return MPSMessage(mps=None, bond_names=()) + arr = np.ones((2,) * N) + mps = self._build_mps(arr, boundary.bond_names, max_bond=self.chi) + return MPSMessage(mps=mps, bond_names=boundary.bond_names) + + def compute_outgoing( + self, + sender_block, + sender_tensors: List[qtn.Tensor], + target: BoundaryGroup, + incoming: List[Tuple[BoundaryGroup, MPSMessage]], + ) -> MPSMessage: + N = len(target.bond_names) + if N == 0: + return MPSMessage(mps=None, bond_names=()) + + # TN2D 경로 (paper-faithful). 다음 조건이면 fallback: + # target에 logical bond 포함, 또는 sender에 L_acc 텐서. + if target.all_spatial and not _has_l_acc(sender_tensors): + return self._compute_outgoing_2d(sender_block, sender_tensors, target, incoming) + return self._compute_outgoing_flat(sender_block, sender_tensors, target, incoming) + + @staticmethod + def _canonicalize_mps(msg: MPSMessage, inc_idx: int): + """MPS virtual bond → 캐시 키에 stable한 canonical 이름 (`_v__`). + + Returns (inds_list, shape_list, array_list). msg.mps is None이면 빈 리스트들. + """ + if msg.mps is None: + return [], [], [] + phys_set = set(msg.bond_names) + tensors = list(msg.mps.tensors) + N = len(tensors) + site_inds = [t.inds for t in tensors] + # 인접 사이트 간 공통 ind = 그 사이의 virtual bond + canonical_map: Dict[str, str] = {} + for i in range(N - 1): + common = set(site_inds[i]) & set(site_inds[i + 1]) + if len(common) != 1: + raise ValueError( + f"MPS structure unexpected: {len(common)} common inds between sites {i}, {i+1}" + ) + canonical_map[next(iter(common))] = f"_v_{inc_idx}_{i}" + + new_inds = [tuple(canonical_map.get(ind, ind) for ind in inds) for inds in site_inds] + shapes = [tuple(t.shape) for t in tensors] + arrays = [np.asarray(t.data) for t in tensors] + return new_inds, shapes, arrays + + def _compute_outgoing_flat( + self, + sender_block, + sender_tensors: List[qtn.Tensor], + target: BoundaryGroup, + incoming: List[Tuple[BoundaryGroup, MPSMessage]], + ) -> MPSMessage: + # sender 부분 — 구조 고정 + inputs = [tuple(t.inds) for t in sender_tensors] + shapes = [tuple(t.shape) for t in sender_tensors] + arrays = [np.asarray(t.data) for t in sender_tensors] + # incoming MPS — canonical 이름으로 매핑 + inc_meta = [] + for inc_idx, (g, msg) in enumerate(incoming): + c_inds, c_shapes, c_arrays = self._canonicalize_mps(msg, inc_idx) + inputs.extend(c_inds) + shapes.extend(c_shapes) + arrays.extend(c_arrays) + inc_meta.append((g.bond_names, tuple(c_inds), tuple(c_shapes))) + + cache_key = ( + sender_block, target.bond_names, + tuple(inputs[:len(sender_tensors)]), + tuple(shapes[:len(sender_tensors)]), + tuple(inc_meta), + ) + expr = self._expr_cache.get(cache_key) + if expr is None: + expr = ctg.array_contract_expression( + inputs=inputs, + output=tuple(target.bond_names), + shapes=shapes, + optimize='greedy', + ) + self._expr_cache[cache_key] = expr + + flat = np.ascontiguousarray(expr(*arrays)) + mps = self._build_mps(flat, target.bond_names, max_bond=self.chi) + return MPSMessage(mps=mps, bond_names=target.bond_names) + + def _compute_outgoing_2d( + self, + sender_block, + sender_tensors: List[qtn.Tensor], + target: BoundaryGroup, + incoming: List[Tuple[BoundaryGroup, MPSMessage]], + ) -> MPSMessage: + """Paper-faithful boundary MPS contraction via quimb TN2D.""" + from qec_sim.decoders._bsv_blockbp import side_of_a + + Lx, Ly = _infer_block_dims(sender_tensors) + + # target_side: sender 관점 (xmin/xmax/ymin/ymax). target.bonds[0]에서 판정 — + # sender_block이 cb.block_a면 side_of_a, block_b면 opposite. + cb = target.bonds[0] + if sender_block == cb.block_a: + target_side = side_of_a(cb) + else: + target_side = _OPPOSITE_SIDE[side_of_a(cb)] + + tensors = list(sender_tensors) + for g, msg in incoming: + tensors.extend(self.inject(msg, g)) + + base = qtn.TensorNetwork(tensors) + tn2d = qtn.TensorNetwork2D.from_TN( + base, Lx=Lx, Ly=Ly, + site_tag_id='I{},{}', x_tag_id='X{}', y_tag_id='Y{}', + ) + + method = f'contract_boundary_from_{_OPPOSITE_SIDE[target_side]}' + # xmin/xmax는 첫 인자 xrange, ymin/ymax는 첫 인자 yrange. + # 항상 (0, L-1) 전체 범위 — 한쪽 끝에서 반대쪽 끝까지 모두 흡수. + if target_side in ('xmin', 'xmax'): + primary_range = (0, Lx - 1) + else: + primary_range = (0, Ly - 1) + contracted = getattr(tn2d, method)(primary_range, max_bond=self.chi) + + # 남은 텐서들을 contract → target.bond_names 외 다 사라짐 + result = contracted.contract(output_inds=list(target.bond_names)) + flat = np.asarray(result.data) if hasattr(result, 'data') else np.asarray(result) + mps = self._build_mps(flat, target.bond_names, max_bond=self.chi) + return MPSMessage(mps=mps, bond_names=target.bond_names) + + def normalize(self, m: MPSMessage) -> MPSMessage: + # In-place 안전: BP loop에서 normalize에 들어오는 mps는 항상 fresh + # (compute_outgoing/damp/init_uniform/scale 모두 새 MPS 반환). + if m.mps is None: + return m + m.mps.normalize() + return m + + def damp(self, new: MPSMessage, old: MPSMessage, eta: float) -> MPSMessage: + if new.mps is None: + return new + # Weighted MPS sum: scale 후 quimb의 MPS add → compress to chi + a = new.mps * (1 - eta) + b = old.mps * eta + summed = a + b + summed.compress(max_bond=self.chi) # in-place by default + return MPSMessage(mps=summed, bond_names=new.bond_names) + + def delta(self, new: MPSMessage, old: MPSMessage) -> float: + if new.mps is None: + return 0.0 + diff = new.mps - old.mps + norm_sq = float(diff @ diff) + return float(np.sqrt(max(norm_sq, 0.0))) + + def inner(self, m_ab: MPSMessage, m_ba: MPSMessage) -> float: + if m_ab.mps is None: + return 1.0 + return float(m_ab.mps @ m_ba.mps) + + def scale(self, m: MPSMessage, factor: float) -> MPSMessage: + if m.mps is None: + return m + new_mps = m.mps * factor + return MPSMessage(mps=new_mps, bond_names=m.bond_names) + + def inject(self, m: MPSMessage, boundary: BoundaryGroup) -> List[qtn.Tensor]: + if m.mps is None: + return [] + # MPS 사이트 텐서들을 그대로. virtual bond는 random unique 이름이라 충돌 없음. + return list(m.mps.tensors) + + +# ────────────────────────────────────────────── +# MPSBackend의 TN2D 경로 helper +# ────────────────────────────────────────────── + +_OPPOSITE_SIDE = {'xmin': 'xmax', 'xmax': 'xmin', 'ymin': 'ymax', 'ymax': 'ymin'} + + +def _has_l_acc(tensors: List[qtn.Tensor]) -> bool: + return any('L_acc' in t.tags for t in tensors) + + +def _infer_block_dims(tensors: List[qtn.Tensor]) -> Tuple[int, int]: + """site_tag (I{x},{y}) 들에서 블록의 Lx, Ly 추출. site_tag 없으면 raise.""" + max_x = -1 + max_y = -1 + for t in tensors: + for tag in t.tags: + if isinstance(tag, str) and tag.startswith('I') and ',' in tag: + try: + sx, sy = tag[1:].split(',') + x, y = int(sx), int(sy) + if x > max_x: + max_x = x + if y > max_y: + max_y = y + except ValueError: + continue + if max_x < 0 or max_y < 0: + raise ValueError("sender_tensors에 site_tag (I{x},{y})가 없음 — TN2D wrap 불가능") + return max_x + 1, max_y + 1 diff --git a/qec_sim/decoders/_bsv_blockbp.py b/qec_sim/decoders/_bsv_blockbp.py new file mode 100644 index 0000000..2555817 --- /dev/null +++ b/qec_sim/decoders/_bsv_blockbp.py @@ -0,0 +1,501 @@ +"""BlockBP partition for BSV PEPS — paper Algorithm 1의 'Partition T_s(L̄) into k×k blocks'. + +(2d-1)² 격자 사이트들을 size-k 블록 그리드로 분할. 분할 규칙: + - 사이트 (x, y) → 블록 (x // k, y // k) + - 격자 끝에서 k가 cleanly divide 안 하면 가장자리 블록은 더 작음 (paper note 1) + - 사이트 사이의 bond 중 양 끝 블록이 다르면 cross bond — BP 메시지가 흐를 위치 + - L_acc 텐서는 logical_block(default (0,0))에 할당; bottom-row 데이터 qubit과의 + log_ bond 중 자기 데이터 qubit 블록 ≠ logical_block인 것이 cross bond + +L_acc는 paper의 lattice-internal logical encoding과 다름 (외부 ghost) — 단순화 용도. +""" +from __future__ import annotations + +from dataclasses import dataclass, field +from typing import Dict, List, Tuple + +import numpy as np +import quimb.tensor as qtn + +from ._bsv_peps import ( + _copy_tensor, + _parity_tensor, + bond_name, + bsv_layout, + neighbors, +) + +Coord = Tuple[int, int] +BlockIdx = Tuple[int, int] # (bi, bj) +DirEdge = Tuple[BlockIdx, BlockIdx] # (sender, receiver) + + +@dataclass(frozen=True) +class CrossBond: + """블록 경계를 가로지르는 bond — BP 메시지가 다닐 위치. + + site_a/site_b는 lattice cross bond에만 의미 있음 (logical cross bond는 + L_acc가 격자 site가 아니라 (0,0) 같은 placeholder). + """ + bond_name: str + block_a: BlockIdx + block_b: BlockIdx + site_a: Coord = (-1, -1) # block_a 안에 있는 site (lattice cross bond일 때만) + site_b: Coord = (-1, -1) # block_b 안에 있는 site + is_logical: bool = False # log_ bond이면 True + + +def side_of_a(cb: CrossBond) -> str: + """block_a 기준 cross bond가 위치한 변 (xmin/xmax/ymin/ymax). 격자 bond에만 의미. + + site_a → site_b 방향으로 결정: + site_b = site_a + (-1, 0) → block_a의 xmin (= 왼쪽) + site_b = site_a + (+1, 0) → xmax + site_b = site_a + (0, -1) → ymin + site_b = site_a + (0, +1) → ymax + """ + if cb.is_logical: + raise ValueError("logical cross bond는 spatial side가 정의되지 않음") + dx = cb.site_b[0] - cb.site_a[0] + dy = cb.site_b[1] - cb.site_a[1] + if (dx, dy) == (-1, 0): + return 'xmin' + if (dx, dy) == (1, 0): + return 'xmax' + if (dx, dy) == (0, -1): + return 'ymin' + if (dx, dy) == (0, 1): + return 'ymax' + raise ValueError(f"non-adjacent cross bond: {cb.site_a} → {cb.site_b}") + + +@dataclass +class BSVBlockPartition: + d: int + k: int + n: int # = 2d-1 + site_to_block: Dict[Coord, BlockIdx] = field(default_factory=dict) + block_sites: Dict[BlockIdx, List[Coord]] = field(default_factory=dict) + lattice_cross_bonds: List[CrossBond] = field(default_factory=list) + logical_block: BlockIdx = (0, 0) # L_acc 텐서가 속할 블록 + logical_cross_bonds: List[CrossBond] = field(default_factory=list) + + @property + def num_blocks(self) -> int: + return len(self.block_sites) + + @property + def all_blocks(self) -> List[BlockIdx]: + return sorted(self.block_sites.keys()) + + +def partition_bsv_lattice(d: int, k: int, logical_block: BlockIdx = (0, 0)) -> BSVBlockPartition: + """(2d-1)² 격자를 k×k 블록으로 분할. + + Args: + d: 코드 distance + k: 블록 크기 (≥ 1). 격자 끝에서 cleanly divide 안 하면 가장자리 블록은 작음. + logical_block: L_acc 텐서를 둘 블록 (default (0,0)). + + Returns: + BSVBlockPartition. site_to_block, cross_bonds, logical_block 등 채워짐. + """ + if k < 1: + raise ValueError(f"k must be >= 1, got {k}") + if d < 2: + raise ValueError(f"d must be >= 2, got {d}") + layout = bsv_layout(d) + n = layout.n + part = BSVBlockPartition(d=d, k=k, n=n, logical_block=logical_block) + + # 1. 사이트 → 블록 + for x in range(n): + for y in range(n): + blk = (x // k, y // k) + part.site_to_block[(x, y)] = blk + part.block_sites.setdefault(blk, []).append((x, y)) + + # 2. 격자 내부 cross bonds — 인접 사이트 pair 중 다른 블록인 것 + seen_bonds = set() + for c, blk_a in part.site_to_block.items(): + for nb in neighbors(c, n): + bn = bond_name(c, nb) + if bn in seen_bonds: + continue + blk_b = part.site_to_block[nb] + if blk_a != blk_b: + part.lattice_cross_bonds.append( + CrossBond( + bond_name=bn, block_a=blk_a, block_b=blk_b, + site_a=c, site_b=nb, is_logical=False, + ) + ) + seen_bonds.add(bn) + + # 3. logical (log_) bonds — bottom-row 데이터 qubit ↔ L_acc + for i, dq_coord in enumerate(layout.logical_data): + dq_block = part.site_to_block[dq_coord] + if dq_block != logical_block: + part.logical_cross_bonds.append( + CrossBond( + bond_name=f"log_{i}", + block_a=dq_block, + block_b=logical_block, + site_a=dq_coord, site_b=(-1, -1), + is_logical=True, + ) + ) + # logical_block 자체에 데이터 qubit이 있으면 그쪽 log_는 internal — cross 아님 + + return part + + +# ────────────────────────────────────────────── +# C2: 블록별 텐서 + 단일 메시지 패스 (flat tensor 메시지) +# ────────────────────────────────────────────── + +@dataclass(frozen=True) +class BoundaryGroup: + """두 블록 사이의 모든 cross bonds (lattice + logical) — 한 묶음 메시지. + + bond_names는 메시지 텐서의 인덱스 순서. bonds는 각 bond의 상세 메타 (block-side, + site_a/site_b, kind). spatial 흐름과 logical 흐름이 같은 (block_a, block_b) pair + 안에 섞여있을 수 있어 (e.g., 인접 블록 + logical_block 경우) 한 group 안에 함께 둠. + """ + block_a: BlockIdx # canonical: block_a < block_b + block_b: BlockIdx + bond_names: Tuple[str, ...] # 메시지 텐서의 인덱스 순서 (정렬된 bond_name) + bonds: Tuple[CrossBond, ...] = () # bond_names와 동일 순서, 상세 메타 + + @property + def shape(self) -> Tuple[int, ...]: + return (2,) * len(self.bond_names) + + def neighbor_of(self, b: BlockIdx) -> BlockIdx: + if b == self.block_a: + return self.block_b + if b == self.block_b: + return self.block_a + raise ValueError(f"block {b} not part of this boundary") + + @property + def has_logical(self) -> bool: + return any(b.is_logical for b in self.bonds) + + @property + def all_spatial(self) -> bool: + return self.bonds and not any(b.is_logical for b in self.bonds) + + +def boundary_groups(part: BSVBlockPartition) -> List[BoundaryGroup]: + """모든 cross bonds (격자 + logical) 를 (block_a, block_b) 쌍으로 묶음. + + bond_names는 정렬된 순서. bonds는 그 순서에 맞춰 CrossBond 메타 (canonical + block_a perspective: cross bond의 block_a/site_a/side가 partition의 그것과 + 일치하도록 정렬). + """ + grouped: Dict[Tuple[BlockIdx, BlockIdx], List[CrossBond]] = {} + for cb in list(part.lattice_cross_bonds) + list(part.logical_cross_bonds): + a, b = sorted([cb.block_a, cb.block_b]) + # 만약 cb의 (block_a, block_b)가 canonical 순서와 반대면, site_a/site_b도 swap + if (cb.block_a, cb.block_b) == (a, b): + cb_canonical = cb + else: + cb_canonical = CrossBond( + bond_name=cb.bond_name, block_a=a, block_b=b, + site_a=cb.site_b, site_b=cb.site_a, + is_logical=cb.is_logical, + ) + grouped.setdefault((a, b), []).append(cb_canonical) + + out: List[BoundaryGroup] = [] + for (a, b), cb_list in sorted(grouped.items()): + # bond_name 알파벳 순으로 정렬 (consistent ordering) + cb_list_sorted = sorted(cb_list, key=lambda x: x.bond_name) + out.append(BoundaryGroup( + block_a=a, block_b=b, + bond_names=tuple(c.bond_name for c in cb_list_sorted), + bonds=tuple(cb_list_sorted), + )) + return out + + +def block_to_boundaries( + part: BSVBlockPartition, + groups: List[BoundaryGroup], +) -> Dict[BlockIdx, List[BoundaryGroup]]: + """블록 → 자기를 건드리는 BoundaryGroup 목록. partition의 모든 블록을 키로 가짐 + (boundary가 없는 블록은 빈 list).""" + out: Dict[BlockIdx, List[BoundaryGroup]] = {b: [] for b in part.block_sites} + for g in groups: + out[g.block_a].append(g) + out[g.block_b].append(g) + return out + + +def site_2d_tags(part: BSVBlockPartition, c: Coord) -> List[str]: + """블록 내부 local 좌표 기반 TN2D 태그 셋: `I{x},{y}`, `X{x}`, `Y{y}`.""" + bi, bj = part.site_to_block[c] + lx = c[0] - bi * part.k + ly = c[1] - bj * part.k + return [f"I{lx},{ly}", f"X{lx}", f"Y{ly}"] + + +def build_block_tensors( + part: BSVBlockPartition, + p: float, + syndrome_at_zstab: Dict[Coord, int], + class_bit: int, +) -> Dict[BlockIdx, List[qtn.Tensor]]: + """블록별로 그 블록에 속한 텐서 리스트를 반환. cross bond 인덱스는 양쪽 블록에 같은 + 이름으로 노출 (= contract하면 자동으로 합쳐짐). L_acc 텐서는 logical_block에 부착. + + paper Algorithm 1의 'Construct T_s(L̄) ... Partition into k×k blocks' 단계. + + 각 격자 사이트 텐서는 `I{local_x},{local_y}` 태그도 가짐 — TN2D 활용 가능. + L_acc 텐서는 site 좌표가 없어서 'L_acc' 태그만 (TN2D 밖 처리 필요). + """ + if class_bit not in (0, 1): + raise ValueError(f"class_bit must be 0 or 1, got {class_bit}") + layout = bsv_layout(part.d) + log_idx_of: Dict[Coord, int] = {c: i for i, c in enumerate(layout.logical_data)} + + blocks: Dict[BlockIdx, List[qtn.Tensor]] = {b: [] for b in part.block_sites} + + for c in layout.data_qubits: + nbrs = neighbors(c, part.n) + inds = [bond_name(c, nb) for nb in nbrs] + if c in log_idx_of: + inds.append(f"log_{log_idx_of[c]}") + b = part.site_to_block[c] + blocks[b].append(qtn.Tensor( + _copy_tensor(len(inds), p), inds, + tags=[f'D_{c[0]}_{c[1]}', *site_2d_tags(part, c)], + )) + + for c in layout.z_stabs: + nbrs = neighbors(c, part.n) + inds = [bond_name(c, nb) for nb in nbrs] + s = int(syndrome_at_zstab.get(c, 0)) & 1 + b = part.site_to_block[c] + blocks[b].append(qtn.Tensor( + _parity_tensor(len(inds), s), inds, + tags=[f'Z_{c[0]}_{c[1]}', *site_2d_tags(part, c)], + )) + + for c in layout.x_stabs: + nbrs = neighbors(c, part.n) + inds = [bond_name(c, nb) for nb in nbrs] + b = part.site_to_block[c] + blocks[b].append(qtn.Tensor( + np.ones((2,) * len(inds)), inds, + tags=[f'X_{c[0]}_{c[1]}', *site_2d_tags(part, c)], + )) + + # L_acc 텐서: logical_block에 부착, target = class_bit. site 태그 없음. + log_inds = [f"log_{i}" for i in range(part.d)] + blocks[part.logical_block].append( + qtn.Tensor(_parity_tensor(part.d, class_bit), log_inds, tags=['L_acc']) + ) + + return blocks + + + + +# ────────────────────────────────────────────── +# C3: BP 루프 + Lemma III.1 (backend-agnostic) +# ────────────────────────────────────────────── + +@dataclass +class BPResult: + messages: Dict[DirEdge, object] # backend별 다른 타입 + iterations: int + final_delta: float + converged: bool # Δ < delta_0 + + +def run_bp_loop( + part: BSVBlockPartition, + block_tensors: Dict[BlockIdx, List[qtn.Tensor]], + groups: List[BoundaryGroup], + boundaries_of: Dict[BlockIdx, List[BoundaryGroup]], + max_iter: int, + delta_0: float, + backend, # MessageBackend 구현 + damping: float = 0.0, +) -> BPResult: + """Synchronous BP loop. paper Algorithm 1의 main loop. + + backend가 메시지 표현/연산을 담당 (FlatBackend / MPSBackend / ...). + """ + if not (0.0 <= damping < 1.0): + raise ValueError(f"damping must be in [0, 1), got {damping}") + + msgs: Dict[DirEdge, object] = {} + for g in groups: + msgs[(g.block_a, g.block_b)] = backend.normalize(backend.init_uniform(g)) + msgs[(g.block_b, g.block_a)] = backend.normalize(backend.init_uniform(g)) + + final_delta = float('inf') + converged = False + iters_done = 0 + + for t in range(max_iter): + iters_done = t + 1 + new_msgs: Dict[DirEdge, object] = {} + for sender in part.block_sites: + for g in boundaries_of[sender]: + receiver = g.neighbor_of(sender) + # target 외 incoming 메시지 모음 + incoming = [] + for og in boundaries_of[sender]: + if og is g: + continue + other = og.neighbor_of(sender) + incoming.append((og, msgs[(other, sender)])) + out = backend.compute_outgoing( + sender_block=sender, + sender_tensors=block_tensors[sender], target=g, incoming=incoming, + ) + out = backend.normalize(out) + if damping > 0: + out = backend.normalize(backend.damp(out, msgs[(sender, receiver)], damping)) + new_msgs[(sender, receiver)] = out + + if new_msgs: + deltas = [backend.delta(new_msgs[k], msgs[k]) for k in new_msgs] + final_delta = float(np.sqrt(sum(d ** 2 for d in deltas) / len(deltas))) + else: + final_delta = 0.0 + converged = True + + msgs = new_msgs + if final_delta < delta_0: + converged = True + break + + return BPResult( + messages=msgs, iterations=iters_done, + final_delta=final_delta, converged=converged, + ) + + +@dataclass +class ClassResult: + """한 logical class에 대한 BP 결과.""" + class_bit: int + bp: BPResult + tr_estimate: float | None # Δ < delta_1이면 산출, 아니면 None + + +@dataclass +class DecodeResult: + predicted_class: int # argmax 결과 + per_class: List[ClassResult] + fallback_used: bool # 둘 다 Δ ≥ delta_1이면 True (Δ_min 폴백) + + +def decode_blockbp( + d: int, + p: float, + syndrome_at_zstab: Dict[Coord, int], + k: int, + max_iter: int, + delta_0: float, + delta_1: float, + backend, + damping: float = 0.0, + logical_block: BlockIdx = (0, 0), +) -> DecodeResult: + """Paper Algorithm 1의 binary 버전 (bit-flip Z-memory). + + 각 class_bit ∈ {0, 1}에 대해 BSV TN 빌드 → partition → BP loop 돌림. + 수렴된(Δ < delta_1) class들 중 Tr 최대인 것 선택. 둘 다 미수렴이면 Δ 최소인 것. + + `backend`: MessageBackend 구현 (FlatBackend / MPSBackend / ...). χ 같은 표현 + 파라미터는 backend 생성 시 결정. + + delta_0 < delta_1: delta_0은 BP 루프 early-exit 임계값, delta_1은 결과 신뢰 임계값. + """ + if not (delta_0 <= delta_1): + raise ValueError(f"delta_0 ({delta_0}) must be <= delta_1 ({delta_1})") + + part = partition_bsv_lattice(d=d, k=k, logical_block=logical_block) + groups = boundary_groups(part) + boundaries_of = block_to_boundaries(part, groups) + + per_class: List[ClassResult] = [] + for class_bit in (0, 1): + block_tensors = build_block_tensors( + part, p=p, syndrome_at_zstab=syndrome_at_zstab, class_bit=class_bit, + ) + bp = run_bp_loop( + part=part, block_tensors=block_tensors, groups=groups, + boundaries_of=boundaries_of, max_iter=max_iter, delta_0=delta_0, + backend=backend, damping=damping, + ) + tr = ( + estimate_tr_from_messages(part, block_tensors, groups, boundaries_of, + bp.messages, backend) + if bp.final_delta < delta_1 + else None + ) + per_class.append(ClassResult(class_bit=class_bit, bp=bp, tr_estimate=tr)) + + converged = [c for c in per_class if c.tr_estimate is not None] + if converged: + winner = max(converged, key=lambda c: c.tr_estimate) + fallback = False + else: + winner = min(per_class, key=lambda c: c.bp.final_delta) + fallback = True + + return DecodeResult( + predicted_class=winner.class_bit, + per_class=per_class, + fallback_used=fallback, + ) + + +def estimate_tr_from_messages( + part: BSVBlockPartition, + block_tensors: Dict[BlockIdx, List[qtn.Tensor]], + groups: List[BoundaryGroup], + boundaries_of: Dict[BlockIdx, List[BoundaryGroup]], + messages: Dict[DirEdge, object], + backend, +) -> float: + """paper Lemma III.1: Tr(T) ≃ ∏_v Tr(T_v ∏_{u∈N_v} m̂_{u→v}). + + backend가 inner / scale / inject 연산 제공. + + Steps: + 1. 각 boundary 쌍 (u→v, v→u)을 backend.inner(m̂_{u→v}, m̂_{v→u}) = 1 이도록 rescale + 2. 블록 v별로: 자기 텐서 + 모든 incoming m̂_{u→v} (backend.inject) contract → scalar + 3. 모든 블록의 scalar 곱 = Tr 추정값 + """ + rescaled: Dict[DirEdge, object] = {} + for g in groups: + a, b = g.block_a, g.block_b + m_ab = messages[(a, b)] + m_ba = messages[(b, a)] + ip = backend.inner(m_ab, m_ba) + if ip > 0: + s = 1.0 / np.sqrt(ip) + elif ip < 0: + s = 1.0 / np.sqrt(abs(ip)) + else: + s = 1.0 + rescaled[(a, b)] = backend.scale(m_ab, s) + rescaled[(b, a)] = backend.scale(m_ba, s) + + total = 1.0 + for blk in part.block_sites: + tensors = list(block_tensors[blk]) + for g in boundaries_of[blk]: + other = g.neighbor_of(blk) + tensors.extend(backend.inject(rescaled[(other, blk)], g)) + sub_tn = qtn.TensorNetwork(tensors) + total *= float(sub_tn.contract()) + return total diff --git a/qec_sim/decoders/_bsv_blockbp_mps.py b/qec_sim/decoders/_bsv_blockbp_mps.py new file mode 100644 index 0000000..921096f --- /dev/null +++ b/qec_sim/decoders/_bsv_blockbp_mps.py @@ -0,0 +1,180 @@ +"""BSV BlockBP decoder using BlockBPMps (paper-faithful BP on closed per-class TN). + +각 logical class에 대해: + 1. `build_bsv_tn_for_class` 로 closed TN 빌드 (현재 L_acc ghost 포함) + 2. site_tag로 (x // k, y // k) 블록 분할 — L_acc는 logical_block(default (0,0))에 + 3. `contract_blockbp_mps` 로 BP 결과값 (= π(f_s L̄ G^X) 추정) 산출 + +argmax → predicted class. 두 클래스 모두 BP 미수렴 시 fallback_used=True. + +기존 `decode_blockbp` (`_bsv_blockbp.py`)와 다른 점: + - BP 알고리즘이 자체 backend (FlatBackend/MPSBackend) 대신 quimb BPC 위 BlockBPMps + - dispatch 분기 없음 (L_acc는 그냥 한 블록에 site_tag로 들어감) + - dense (`max_chi=None`) / MPS (`max_chi=int`) 통일 인터페이스 +""" +from __future__ import annotations + +from dataclasses import dataclass, field +from typing import Dict, List, Optional, Tuple + +import numpy as np +import quimb.tensor as qtn + +from ._blockbp_mps import contract_blockbp_mps +from ._bsv_peps import build_bsv_tn_for_class + +Coord = Tuple[int, int] + + +@dataclass +class BlockBPMpsDecodeResult: + """단일 syndrome decoding 결과.""" + predicted_class: int + z_values: Tuple[float, float] # (Z_class0, Z_class1) + iterations: Tuple[int, int] + converged: Tuple[bool, bool] + fallback_used: bool # 둘 다 미수렴 = True + + +def add_block_tags_bsv( + tn: qtn.TensorNetwork, + k: int, + logical_block_tag: str = "B_0_0", +) -> Tuple[qtn.TensorNetwork, List[str]]: + """BSV 텐서들에 site_tag 부여. + + 좌표 기반 (D_x_y / Z_x_y / X_x_y) → `B_{x//k}_{y//k}`. L_acc는 logical_block_tag. + Returns (tagged_tn, sorted_site_tags). + """ + new_tensors = [] + for t in tn.tensors: + coord: Optional[Coord] = None + for tag in t.tags: + if isinstance(tag, str) and len(tag) > 2 and tag[1] == "_": + kind = tag[0] + if kind in ("D", "Z", "X"): + parts = tag[2:].split("_") + if len(parts) == 2: + try: + coord = (int(parts[0]), int(parts[1])) + break + except ValueError: + pass + if coord is not None: + stag = f"B_{coord[0] // k}_{coord[1] // k}" + elif "L_acc" in t.tags: + stag = logical_block_tag + else: + raise ValueError(f"untagged tensor: {t.tags}") + new_t = t.copy() + new_t.add_tag(stag) + new_tensors.append(new_t) + site_tags = sorted({ + s for tt in new_tensors + for s in tt.tags if isinstance(s, str) and s.startswith("B_") + }) + return qtn.TensorNetwork(new_tensors), site_tags + + +def decode_blockbp_mps( + d: int, + p: float, + syndrome_at_zstab: Dict[Coord, int], + k: int, + *, + max_chi: Optional[int] = None, + max_iter: int = 200, + tol: float = 1e-7, + damping: float = 0.3, + update: str = "sequential", + optimize: str = "auto-hq", + expr_cache: Optional[Dict] = None, + n_workers: Optional[int] = None, +) -> BlockBPMpsDecodeResult: + """Paper Algorithm 1 (binary, bit-flip Z-memory) — BlockBPMps 기반. + + 각 class_bit ∈ {0, 1}에 대해 closed TN → BlockBPMps contract → Z value 산출. + argmax → predicted_class. 두 클래스 모두 미수렴이면 그대로 argmax 적용 + (fallback_used=True로 표시). + + Args: + max_chi: None이면 dense BP (vanilla l1bp 동등), int이면 MPS chi truncation. + max_iter, tol, damping: BP 수렴 파라미터. 기존 decode_blockbp와 동일 의미. + update, optimize: BlockBPMps 옵션. + expr_cache: cotengra 표현식 cache (cross-shot 재사용용). Session 객체로 관리. + """ + z_values: List[float] = [] + iterations: List[int] = [] + converged: List[bool] = [] + + for class_bit in (0, 1): + tn = build_bsv_tn_for_class( + d=d, p=p, syndrome_at_zstab=syndrome_at_zstab, class_bit=class_bit, + ) + tn_tagged, site_tags = add_block_tags_bsv(tn, k=k) + info: Dict = {} + z = contract_blockbp_mps( + tn_tagged, site_tags=site_tags, + max_iterations=max_iter, tol=tol, damping=damping, + max_chi=max_chi, update=update, optimize=optimize, + info=info, expr_cache=expr_cache, n_workers=n_workers, + ) + z_values.append(float(z)) + iterations.append(int(info.get("iterations", max_iter))) + converged.append(bool(info.get("converged", False))) + + predicted = int(np.argmax(z_values)) + fallback_used = not all(converged) + + return BlockBPMpsDecodeResult( + predicted_class=predicted, + z_values=tuple(z_values), + iterations=tuple(iterations), + converged=tuple(converged), + fallback_used=fallback_used, + ) + + +@dataclass +class BlockBPMpsSession: + """같은 (d, k, partition, max_chi)에서 여러 syndrome 디코딩 시 cotengra 표현식 재사용. + + BSV TN 구조는 syndrome 데이터와 무관 (Z-stab parity 텐서의 값만 변함). 따라서 + `_compute_outgoing`의 cache key (블록 ID + 텐서 shape + canonical bond names) 는 + syndrome 무관하게 stable. 한 session 내에서 expr_cache 공유 → 매 shot마다 cotengra + path 재계산 안 함. + + 사용: + session = BlockBPMpsSession() + for syndrome in syndromes: + res = session.decode(d=d, p=p, syndrome_at_zstab=syndrome, k=3, max_chi=8) + """ + expr_cache: Dict = field(default_factory=dict) + + def decode( + self, + d: int, + p: float, + syndrome_at_zstab: Dict[Coord, int], + k: int, + *, + max_chi: Optional[int] = None, + max_iter: int = 200, + tol: float = 1e-7, + damping: float = 0.3, + update: str = "sequential", + optimize: str = "auto-hq", + n_workers: Optional[int] = None, + ) -> BlockBPMpsDecodeResult: + return decode_blockbp_mps( + d=d, p=p, syndrome_at_zstab=syndrome_at_zstab, k=k, + max_chi=max_chi, max_iter=max_iter, tol=tol, damping=damping, + update=update, optimize=optimize, + expr_cache=self.expr_cache, n_workers=n_workers, + ) + + def cache_size(self) -> int: + return len(self.expr_cache) + + def clear_cache(self): + self.expr_cache.clear() diff --git a/qec_sim/decoders/_bsv_peps.py b/qec_sim/decoders/_bsv_peps.py new file mode 100644 index 0000000..2b45548 --- /dev/null +++ b/qec_sim/decoders/_bsv_peps.py @@ -0,0 +1,286 @@ +"""BSV (Bravyi-Suchara-Vargo 2014) 텐서 네트워크 — unrotated d×d surface code의 +DQMLD 디코딩을 (2d-1)×(2d-1) PEPS로 구성. 본 모듈은 bit-flip on Z-memory 케이스만 다룸 +(depolarizing은 후속 단계). + +좌표: + 격자 (x, y) ∈ [0, 2d-2]² + (x+y) 짝수 → 데이터 qubit (총 d²+(d-1)²개) + x 짝수, y 홀수 → Z stabilizer (총 d(d-1)개) + x 홀수, y 짝수 → X stabilizer (bit-flip엔 passive) + bottom 행 (y=0, x 짝수) → 논리 Z̄ 측정용 데이터 qubit (총 d개) + +텐서: + 데이터 qubit: weighted COPY rank=#neighbors (+1 if bottom-row), `T[v,...,v] = (1-p, p)` + Z stab: parity, target = syndrome 비트 + X stab: all-1 (bit-flip 채널에선 X stab 측정값 결정적이라 무관 — passive) + L_acc: bottom-row 데이터 qubit 모음의 XOR을 개방 인덱스 'L'로 산출 + +Contract 결과: 개방 인덱스 'L' 차원 2의 텐서 → unnormalized P(L | s). +""" +from __future__ import annotations + +import itertools +from dataclasses import dataclass +from typing import Dict, List, Tuple + +import numpy as np +import quimb.tensor as qtn + +Coord = Tuple[int, int] + + +# ────────────────────────────────────────────── +# Layout +# ────────────────────────────────────────────── + +@dataclass(frozen=True) +class BSVLayout: + d: int + n: int # 격자 크기 = 2d - 1 + data_qubits: Tuple[Coord, ...] + z_stabs: Tuple[Coord, ...] + x_stabs: Tuple[Coord, ...] + logical_data: Tuple[Coord, ...] # bottom 행 데이터 qubit 모음 (logical Z̄ string) + + +def bsv_layout(d: int) -> BSVLayout: + """d만 받아 (2d-1)² 격자에서 사이트 분류. stim/회로 의존성 없음.""" + if d < 2: + raise ValueError(f"d must be >= 2, got {d}") + n = 2 * d - 1 + data: List[Coord] = [] + z: List[Coord] = [] + x: List[Coord] = [] + for x_ in range(n): + for y_ in range(n): + if (x_ + y_) % 2 == 0: + data.append((x_, y_)) + elif y_ % 2 == 1: # x_ % 2 == 0 + z.append((x_, y_)) + else: # x_ % 2 == 1, y_ % 2 == 0 + x.append((x_, y_)) + logical = tuple((2 * i, 0) for i in range(d)) + return BSVLayout( + d=d, + n=n, + data_qubits=tuple(data), + z_stabs=tuple(z), + x_stabs=tuple(x), + logical_data=logical, + ) + + +def neighbors(coord: Coord, n: int) -> List[Coord]: + """격자 안에서 NSEW 인접 좌표 (boundary는 자동 truncate).""" + x, y = coord + out = [] + for dx, dy in [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]: + nx, ny = x + dx, y + dy + if 0 <= nx < n and 0 <= ny < n: + out.append((nx, ny)) + return out + + +def bond_name(a: Coord, b: Coord) -> str: + """두 사이트 사이의 bond 인덱스 이름 — 좌표 순서 무관(canonical).""" + if a > b: + a, b = b, a + return f"b_{a[0]}_{a[1]}__{b[0]}_{b[1]}" + + +# ────────────────────────────────────────────── +# 텐서 빌더 +# ────────────────────────────────────────────── + +def _parity_tensor(deg: int, target: int) -> np.ndarray: + """T[i_1, ..., i_deg] = 1 iff XOR(i_1, ..., i_deg) == target else 0.""" + if deg == 0: + return np.array(1.0 if target == 0 else 0.0) + t = np.zeros((2,) * deg) + for idx in itertools.product([0, 1], repeat=deg): + if sum(idx) % 2 == target: + t[idx] = 1.0 + return t + + +def _copy_tensor(deg: int, p: float) -> np.ndarray: + """Weighted COPY: T[v,...,v] = (1-p) if v=0 else p; otherwise 0. + + 데이터 qubit의 X-error 변수가 인접 모든 bond에 동일하게 전파되는 구조. + """ + if deg == 0: + return np.array(1.0) + t = np.zeros((2,) * deg) + t[(0,) * deg] = 1.0 - p + t[(1,) * deg] = p + return t + + +# ────────────────────────────────────────────── +# TN 조립 +# ────────────────────────────────────────────── + +def _build_bsv_tensors( + d: int, + p: float, + syndrome_at_zstab: Dict[Coord, int], +) -> Tuple[List[qtn.Tensor], BSVLayout, Dict[Coord, int]]: + """공통 부분 — 데이터/Z/X stab 텐서 생성. logical 텐서는 별도 함수에서 추가.""" + if not (0.0 <= p <= 1.0): + raise ValueError(f"p must be in [0, 1], got {p}") + layout = bsv_layout(d) + log_idx_of: Dict[Coord, int] = {c: i for i, c in enumerate(layout.logical_data)} + + tensors: List[qtn.Tensor] = [] + + for c in layout.data_qubits: + nbrs = neighbors(c, layout.n) + inds = [bond_name(c, nb) for nb in nbrs] + if c in log_idx_of: + inds.append(f"log_{log_idx_of[c]}") + tensors.append(qtn.Tensor(_copy_tensor(len(inds), p), inds, tags=['data', f'D_{c[0]}_{c[1]}'])) + + for c in layout.z_stabs: + nbrs = neighbors(c, layout.n) + inds = [bond_name(c, nb) for nb in nbrs] + s = int(syndrome_at_zstab.get(c, 0)) & 1 + tensors.append(qtn.Tensor(_parity_tensor(len(inds), s), inds, tags=['zstab', f'Z_{c[0]}_{c[1]}'])) + + for c in layout.x_stabs: + nbrs = neighbors(c, layout.n) + inds = [bond_name(c, nb) for nb in nbrs] + tensors.append(qtn.Tensor(np.ones((2,) * len(inds)), inds, tags=['xstab', f'X_{c[0]}_{c[1]}'])) + + return tensors, layout, log_idx_of + + +def build_bsv_tn( + d: int, + p: float, + syndrome_at_zstab: Dict[Coord, int], +) -> qtn.TensorNetwork: + """열린 'L' 인덱스가 있는 BSV TN. contract → (2,) 벡터 [P(L=0|s), P(L=1|s)]. + + 검증/exact 비교용. BlockBP에는 `build_bsv_tn_for_class` (닫힌 per-class)를 사용. + """ + tensors, _, _ = _build_bsv_tensors(d, p, syndrome_at_zstab) + log_inds = [f"log_{i}" for i in range(d)] + ["L"] + tensors.append(qtn.Tensor(_parity_tensor(d + 1, 0), log_inds, tags=['logical', 'L_acc'])) + return qtn.TensorNetwork(tensors) + + +def build_bsv_tn_for_class( + d: int, + p: float, + syndrome_at_zstab: Dict[Coord, int], + class_bit: int, +) -> qtn.TensorNetwork: + """Paper-faithful 닫힌 per-class TN. contract → scalar = π(f_s L̄_β G). + + class_bit ∈ {0, 1}: + 0 = Ī coset (logical 안 뒤집힘) + 1 = X̄ coset (logical 뒤집힘) + + L_acc 텐서가 bottom-row 데이터 qubit의 XOR을 class_bit과 비교하는 parity 제약 — + 개방 인덱스 없음. BlockBP의 표준 형식 (닫힌 TN의 scalar contraction). + """ + if class_bit not in (0, 1): + raise ValueError(f"class_bit must be 0 or 1, got {class_bit}") + tensors, _, _ = _build_bsv_tensors(d, p, syndrome_at_zstab) + log_inds = [f"log_{i}" for i in range(d)] + tensors.append(qtn.Tensor(_parity_tensor(d, class_bit), log_inds, tags=['logical', 'L_acc'])) + return qtn.TensorNetwork(tensors) + + +def _lacc_mps_factors(d: int, class_bit: int) -> List[qtn.Tensor]: + """parity_tensor(d, class_bit)를 d개 rank-3 MPS factor로 인수분해. + + 부호변수 a_i = ⊕_{j≤i} v_j (cumulative parity). 사이트 텐서: + site 0: T[v_0, a_0] = δ(a_0 = v_0) + site i: T[a_{i-1}, v_i, a_i] = δ(a_i = a_{i-1} ⊕ v_i) + site d-1: T[a_{d-2}, v_{d-1}] = δ(a_{d-2} ⊕ v_{d-1} = class_bit) + + virtual bond name: `lacc_v_{i}` (사이트 i와 i+1 사이). phys leg name: `log_{i}`. + Bond dim 2 throughout — 인수분해 정확 (수학적으로 동치). + """ + factors: List[qtn.Tensor] = [] + if d == 1: + # d=1 — 단일 사이트, parity = class_bit constraint + arr = np.zeros((2,)) + arr[class_bit] = 1.0 + factors.append(qtn.Tensor(arr, [f"log_0"], tags=['logical', 'L_acc_0'])) + return factors + + # site 0: T[v_0, a_0] = δ(a_0 = v_0) — copy + arr0 = np.zeros((2, 2)) + arr0[0, 0] = 1.0 + arr0[1, 1] = 1.0 + factors.append(qtn.Tensor(arr0, ["log_0", "lacc_v_0"], tags=['logical', 'L_acc_0'])) + + # 중간 사이트 i (0 < i < d-1): T[a_{i-1}, v_i, a_i] = δ(a_i = a_{i-1} ⊕ v_i) + for i in range(1, d - 1): + arr = np.zeros((2, 2, 2)) + for a_prev in (0, 1): + for v in (0, 1): + a_new = a_prev ^ v + arr[a_prev, v, a_new] = 1.0 + factors.append(qtn.Tensor(arr, [f"lacc_v_{i-1}", f"log_{i}", f"lacc_v_{i}"], + tags=['logical', f'L_acc_{i}'])) + + # site d-1: T[a_{d-2}, v_{d-1}] = δ(a_{d-2} ⊕ v_{d-1} = class_bit) + arr_last = np.zeros((2, 2)) + for a_prev in (0, 1): + for v in (0, 1): + if (a_prev ^ v) == class_bit: + arr_last[a_prev, v] = 1.0 + factors.append(qtn.Tensor(arr_last, [f"lacc_v_{d-2}", f"log_{d-1}"], + tags=['logical', f'L_acc_{d-1}'])) + return factors + + +def build_bsv_tn_for_class_mps_factored( + d: int, + p: float, + syndrome_at_zstab: Dict[Coord, int], + class_bit: int, +) -> qtn.TensorNetwork: + """POC: L_acc를 단일 rank-d 텐서 대신 d개 MPS factor (bond dim 2) chain으로. + + contract 결과는 `build_bsv_tn_for_class`와 수학적으로 동치 (bit-identical 기대). + """ + if class_bit not in (0, 1): + raise ValueError(f"class_bit must be 0 or 1, got {class_bit}") + tensors, _, _ = _build_bsv_tensors(d, p, syndrome_at_zstab) + tensors.extend(_lacc_mps_factors(d, class_bit)) + return qtn.TensorNetwork(tensors) + + +def contract_marginal(tn: qtn.TensorNetwork) -> np.ndarray: + """열린 'L' TN을 exact contract → (2,) 벡터 (정규화 안 됨).""" + result = tn.contract(output_inds=["L"]) + return np.asarray(result.data) if hasattr(result, 'data') else np.asarray(result) + + +def contract_scalar(tn: qtn.TensorNetwork) -> float: + """닫힌 per-class TN을 exact contract → scalar (정규화 안 됨).""" + result = tn.contract() + return float(result) + + +def contract_marginal_bmps(tn: qtn.TensorNetwork, max_bond: int) -> np.ndarray: + """Boundary MPS contraction with SVD truncation (bond dim ≤ max_bond). + + paper Sec III A의 bMPS 방식 — TN을 column별로 흡수하면서 매 단계 MPS 형태로 압축. + χ = max_bond 키울수록 exact에 수렴. χ 작을수록 빠르지만 부정확. + + 현재 구현은 quimb의 일반 `contract_compressed` 사용 (TensorNetwork2D promote 안 함). + 더 효율적인 구조화는 TODO. + """ + if max_bond < 1: + raise ValueError(f"max_bond must be >= 1, got {max_bond}") + result = tn.contract_compressed( + 'auto-hq', + max_bond=max_bond, + output_inds=["L"], + ) + return np.asarray(result.data) if hasattr(result, 'data') else np.asarray(result) diff --git a/qec_sim/decoders/base.py b/qec_sim/decoders/base.py index 6bccfa7..711a9bd 100644 --- a/qec_sim/decoders/base.py +++ b/qec_sim/decoders/base.py @@ -33,13 +33,12 @@ def __init__(self, circuit: "stim.Circuit" = None, **kwargs): self._fault_id_to_qubits[fault_id] = list(coords) @abstractmethod - def decode_batch(self, syndromes: np.ndarray, erasures: np.ndarray = None) -> np.ndarray: + def decode_batch(self, syndromes: np.ndarray) -> np.ndarray: """ - 주어진 신드롬과 누설(erasure) 맵을 기반으로 논리적 에러를 예측합니다. + 주어진 신드롬을 기반으로 논리적 에러를 예측합니다. Args: syndromes (np.ndarray): (Batch, Num_Detectors) 형태의 에러 신드롬 배열 - erasures (np.ndarray, optional): (Batch, Num_Detectors) 형태의 누설 맵. Defaults to None. Returns: np.ndarray: (Batch, Num_Observables) 형태의 논리적 에러 예측값 diff --git a/qec_sim/decoders/belief_matching.py b/qec_sim/decoders/belief_matching.py new file mode 100644 index 0000000..33de512 --- /dev/null +++ b/qec_sim/decoders/belief_matching.py @@ -0,0 +1,52 @@ +# qec_sim/decoders/belief_matching.py +"""BaseDecoder wrapper around `oscarhiggott/BeliefMatching` (Higgott et al. PRX 2023). + +Pipeline: stim DEM (decompose_errors=True) → ldpc.bp_decoder posteriors → PyMatching +edge weights re-derived from posteriors → matching. 외부 패키지 `beliefmatching`이 +모든 무거운 일을 수행하므로 본 클래스는 얇은 어댑터. +""" + +from typing import Optional + +import numpy as np +import stim + +from .base import BaseDecoder +from .registry import register_decoder + + +@register_decoder("belief_matching") +class BeliefMatchingDecoder(BaseDecoder): + """oscarhiggott/BeliefMatching를 BaseDecoder 인터페이스에 맞춰 래핑. + + DEM은 반드시 `decompose_errors=True`로 만들어진 것이어야 함 — BM이 hyperedge를 + edge로 분해된 형태를 가정. + """ + + def __init__( + self, + error_model: stim.DetectorErrorModel, + circuit: Optional[stim.Circuit] = None, + max_bp_iters: int = 20, + bp_method: str = "product_sum", + **kwargs, + ): + super().__init__(circuit=circuit) + # 지연 import — 의존성 없는 환경에서 모듈 로드만으로 깨지지 않도록 + from beliefmatching import BeliefMatching + + self.error_model = error_model + self._bm = BeliefMatching( + error_model, max_bp_iters=max_bp_iters, bp_method=bp_method + ) + + def decode_batch(self, syndromes: np.ndarray) -> np.ndarray: + return self._bm.decode_batch(syndromes.astype(np.uint8)) + + def decode_single_with_correction(self, syndrome: np.ndarray) -> dict: + # BM 패키지는 per-mechanism fault_id를 노출하지 않으므로 시각화는 미지원. + logical_error = self._bm.decode(syndrome.astype(np.uint8)) + return { + "logical_error": logical_error.tolist(), + "corrected_fault_ids": [], + } diff --git a/qec_sim/decoders/belief_matching_fast.py b/qec_sim/decoders/belief_matching_fast.py new file mode 100644 index 0000000..d38a5de --- /dev/null +++ b/qec_sim/decoders/belief_matching_fast.py @@ -0,0 +1,94 @@ +"""GPU-accelerated BeliefMatching using batched torch BP. + +Approach (mirrors `oscarhiggott/BeliefMatching.decode`): + 1. Run `TorchBatchedBP` on all shots simultaneously → posterior LLRs + hard errors + 2. Check per-shot convergence (residual = H @ errors mod 2 == syndrome) + 3. Converged shots: observable = (observables_matrix @ errors) mod 2 ← matching skip! + 4. Non-converged: per-shot rebuild PyMatching with reweighted edges (BeliefMatching fallback) + +GPU BP가 ldpc 대비 실측 280× 빠르고, BP 수렴률이 보통 90%+라서 대부분의 shot은 +matching 단계를 거치지 않음 → 전체 throughput이 크게 향상. +""" + +from __future__ import annotations + +from typing import Optional + +import numpy as np +import stim + +from .base import BaseDecoder +from .registry import register_decoder + + +@register_decoder("belief_matching_fast") +class BeliefMatchingFastDecoder(BaseDecoder): + """GPU-accelerated BM. BaseDecoder 인터페이스 준수.""" + + def __init__( + self, + error_model: stim.DetectorErrorModel, + circuit: Optional[stim.Circuit] = None, + max_bp_iters: int = 20, + device: str = "cuda", + bp_dtype: str = "float32", + **kwargs, + ): + super().__init__(circuit=circuit) + import torch + from beliefmatching import detector_error_model_to_check_matrices + from .bp_torch import TorchBatchedBP + + self.matrices = detector_error_model_to_check_matrices(error_model) + self._bp = TorchBatchedBP( + self.matrices.check_matrix, + self.matrices.priors, + max_iter=max_bp_iters, + device=device, + dtype=torch.float64 if bp_dtype == "float64" else torch.float32, + ) + + def decode_batch(self, syndromes: np.ndarray) -> np.ndarray: + import pymatching + + N = syndromes.shape[0] + s = np.asarray(syndromes, dtype=np.uint8) + + errors, marginals = self._bp.decode(s, return_marginals=True) + + # Convergence check: H @ errors mod 2 == syndrome + residuals = np.asarray(self.matrices.check_matrix @ errors.astype(np.uint8).T).T + converged = np.all((residuals & 1) == s, axis=1) + + n_obs = self.matrices.observables_matrix.shape[0] + predictions = np.zeros((N, n_obs), dtype=np.uint8) + + if converged.any(): + err_conv = errors[converged].astype(np.uint8) + obs_conv = np.asarray(self.matrices.observables_matrix @ err_conv.T).T + predictions[converged] = obs_conv & 1 + + # Non-converged: per-shot reweighted matching (oscarhiggott BeliefMatching 와 동일). + # PyMatching v2엔 in-place weight 업데이트 API가 없어 매 shot Matching을 재구성. + for i in np.flatnonzero(~converged): + ps_h = 1.0 / (1.0 + np.exp(marginals[i])) + ps_e = np.clip( + np.asarray(self.matrices.hyperedge_to_edge_matrix @ ps_h), + 1e-14, 1 - 1e-14, + ) + matching = pymatching.Matching.from_check_matrix( + self.matrices.edge_check_matrix, + weights=-np.log(ps_e), + faults_matrix=self.matrices.edge_observables_matrix, + use_virtual_boundary_node=True, + ) + predictions[i] = matching.decode(s[i]) + + return predictions.astype(bool) + + def decode_single_with_correction(self, syndrome: np.ndarray) -> dict: + preds = self.decode_batch(syndrome[np.newaxis]) + return { + "logical_error": preds[0].tolist(), + "corrected_fault_ids": [], + } diff --git a/qec_sim/decoders/bp_osd.py b/qec_sim/decoders/bp_osd.py new file mode 100644 index 0000000..d36b221 --- /dev/null +++ b/qec_sim/decoders/bp_osd.py @@ -0,0 +1,70 @@ +"""BP+OSD decoder via Roffe's `ldpc` package. + +Surface code뿐 아니라 일반 qLDPC code 평가에도 활용 가능. DEM의 hyperedge를 그대로 +사용 (decompose_errors=False) — BP는 hyperedge graph에서 자연스러움. observable +prediction은 매칭 결과 error vector에 observables_matrix를 곱해서 도출. +""" + +from __future__ import annotations + +from typing import Optional + +import numpy as np +import stim + +from .base import BaseDecoder +from .registry import register_decoder + + +@register_decoder("bp_osd") +class BpOsdDecoder(BaseDecoder): + """Roffe's `ldpc.BpOsdDecoder`를 BaseDecoder로 래핑. + + `error_model`은 가능하면 `decompose_errors=False`로 만든 DEM 권장 — BP+OSD는 + hyperedge에 잘 작동하므로 분해된 그래프보다 정보 손실이 적음. 다만 본 클래스는 + 어느 쪽이든 받음 (`allow_undecomposed_hyperedges=True`). + """ + + def __init__( + self, + error_model: stim.DetectorErrorModel, + circuit: Optional[stim.Circuit] = None, + max_iter: int = 50, + bp_method: str = "product_sum", + osd_method: str = "OSD_0", + osd_order: int = 0, + **kwargs, + ): + super().__init__(circuit=circuit) + from beliefmatching import detector_error_model_to_check_matrices + from ldpc.bposd_decoder import BpOsdDecoder as _LdpcBpOsd + + self.matrices = detector_error_model_to_check_matrices( + error_model, allow_undecomposed_hyperedges=True + ) + self._dec = _LdpcBpOsd( + self.matrices.check_matrix, + error_channel=list(self.matrices.priors), + max_iter=max_iter, + bp_method=bp_method, + osd_method=osd_method, + osd_order=osd_order, + ) + + def decode_batch(self, syndromes: np.ndarray) -> np.ndarray: + n_obs = self.matrices.observables_matrix.shape[0] + preds = np.zeros((syndromes.shape[0], n_obs), dtype=bool) + for i in range(syndromes.shape[0]): + err = self._dec.decode(syndromes[i].astype(np.uint8)) + preds[i] = ((self.matrices.observables_matrix @ err) % 2).astype(bool) + return preds + + def decode_single_with_correction(self, syndrome: np.ndarray) -> dict: + err = self._dec.decode(syndrome.astype(np.uint8)) + obs = ((self.matrices.observables_matrix @ err) % 2).astype(bool) + # error vector의 nonzero 위치를 fault id로 노출 (시각화는 부분적) + fault_ids = [int(i) for i, v in enumerate(err) if v] + return { + "logical_error": obs.tolist(), + "corrected_fault_ids": fault_ids, + } diff --git a/qec_sim/decoders/bp_torch.py b/qec_sim/decoders/bp_torch.py new file mode 100644 index 0000000..11a7bdc --- /dev/null +++ b/qec_sim/decoders/bp_torch.py @@ -0,0 +1,139 @@ +"""Batched belief propagation on GPU via PyTorch. + +Product-sum BP in log-magnitude domain. PyTorch `scatter_add_`로 check/var +aggregation을 GPU-friendly 텐서 연산으로 수행. 같은 Tanner graph (DEM에서 추출) +위에서 N shots을 batch dim으로 동시 처리. + +배치 크기 N에 대해 한 번의 forward = O(max_iter × n_edges) GPU ops. CPU/GPU 둘 다 +지원 (device 인자). RTX 4090에서 d=5 SI1000, N=5000 → 0.021 ms/shot, ldpc 대비 +~280× 가속 (raw BP 단독; BeliefMatching 전체로 합치면 13-17×). +""" + +from __future__ import annotations + +from typing import Optional, Tuple + +import numpy as np +import torch +from scipy import sparse + + +class TorchBatchedBP: + """PyTorch tensor 기반 batched product-sum BP. + + Init에서 graph (H 행렬, prior LLR, edge index)를 device에 올리고 재사용. decode + 호출 시 syndromes만 device로 옮겨 forward. + + Parameters + ---------- + H : sparse or dense 2D matrix + priors : np.ndarray (n_var,) + max_iter, damping + device : 'cpu' | 'cuda' | None (None=auto) + dtype : torch.float32 (default, GPU 친화) or torch.float64 (정확도) + """ + + def __init__( + self, + H, + priors: np.ndarray, + max_iter: int = 50, + damping: float = 0.0, + device: Optional[str] = None, + dtype: torch.dtype = torch.float32, + ): + H = sparse.coo_matrix(H, dtype=np.uint8) + self.n_check, self.n_var = H.shape + self.n_edges = H.nnz + self.max_iter = max_iter + self.damping = damping + self.dtype = dtype + + if device is None: + device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" + self.device = torch.device(device) + + # Edge-level index (long) + self.edge_check = torch.from_numpy(H.row.astype(np.int64)).to(self.device) + self.edge_var = torch.from_numpy(H.col.astype(np.int64)).to(self.device) + + # Prior LLR + priors = np.clip(np.asarray(priors, dtype=np.float64), 1e-12, 1 - 1e-12) + prior_llr = np.log((1.0 - priors) / priors).astype( + np.float32 if dtype == torch.float32 else np.float64 + ) + self.prior_llr = torch.from_numpy(prior_llr).to(self.device, dtype=dtype) + + @torch.no_grad() + def decode( + self, syndromes: np.ndarray, return_marginals: bool = False + ) -> Tuple[np.ndarray, Optional[np.ndarray]]: + """Decode batch. + + Parameters + ---------- + syndromes : np.ndarray (B, n_check) {0, 1}. + + Returns + ------- + errors : np.ndarray (B, n_var) bool + marginals : np.ndarray (B, n_var) optional + """ + s_np = np.asarray(syndromes, dtype=np.uint8) + B = s_np.shape[0] + + s_bool = torch.from_numpy(s_np).to(self.device).bool() # (B, n_check) + + eps = 1e-7 if self.dtype == torch.float32 else 1e-12 + + # max_iter=0이면 prior만으로 marginal 결정 (BP 미적용) + prior_b = self.prior_llr.unsqueeze(0) + if self.max_iter == 0: + return self._finalize(prior_b.expand(B, -1).contiguous(), return_marginals) + + # 매 iter 동일하게 쓰이는 인덱스 view — 루프 밖에서 1회 생성 + ec_idx = self.edge_check.unsqueeze(0).expand(B, -1) + ev_idx = self.edge_var.unsqueeze(0).expand(B, -1) + + # 매 iter 내용을 덮어쓰는 누적기 — 1회 할당 후 zero_() 재사용 + sum_log_mag = torch.empty(B, self.n_check, device=self.device, dtype=self.dtype) + neg_count = torch.empty(B, self.n_check, device=self.device, dtype=torch.int64) + sum_in_var = torch.empty(B, self.n_var, device=self.device, dtype=self.dtype) + + # 초기 m_v→c = prior_v + m_vc = self.prior_llr[self.edge_var].unsqueeze(0).expand(B, -1).clone() + m_cv_prev = torch.zeros_like(m_vc) if self.damping > 0 else None + + for _ in range(self.max_iter): + half = m_vc * 0.5 + tanh_half = torch.tanh(half) + sign_neg = tanh_half < 0 + mag = tanh_half.abs().clamp(eps, 1.0 - eps) + log_mag = torch.log(mag) + + sum_log_mag.zero_().scatter_add_(1, ec_idx, log_mag) + neg_count.zero_().scatter_add_(1, ec_idx, sign_neg.long()) + check_sign_neg = ((neg_count & 1).bool()) ^ s_bool + + log_mag_excl = sum_log_mag.gather(1, ec_idx) - log_mag + edge_neg = check_sign_neg.gather(1, ec_idx) ^ sign_neg + sign_excl = torch.where(edge_neg, -1.0, 1.0).to(self.dtype) + + mag_excl = torch.exp(log_mag_excl).clamp(0.0, 1.0 - eps) + m_cv = sign_excl * 2.0 * torch.atanh(mag_excl) + + if m_cv_prev is not None: + m_cv = (1 - self.damping) * m_cv + self.damping * m_cv_prev + m_cv_prev = m_cv + + sum_in_var.zero_().scatter_add_(1, ev_idx, m_cv) + total_var = prior_b + sum_in_var + m_vc = total_var.gather(1, ev_idx) - m_cv + + return self._finalize(total_var, return_marginals) + + def _finalize(self, marginals: torch.Tensor, return_marginals: bool): + errors = marginals < 0 + errs_np = errors.cpu().numpy() + margs_np = marginals.cpu().numpy() if return_marginals else None + return errs_np, margs_np diff --git a/qec_sim/decoders/gap_routed_cnn.py b/qec_sim/decoders/gap_routed_cnn.py new file mode 100644 index 0000000..f490158 --- /dev/null +++ b/qec_sim/decoders/gap_routed_cnn.py @@ -0,0 +1,250 @@ +"""Gap-routed CNN3D decoder (inference-only router). + +This decoder wraps a pre-trained CNN (qec_sim.models.gap_routed_cnn.GapRoutedCNN) +with MWPM-based routing. Training is performed via the YAML training pipeline: + + python main.py -c configs/gap_routed_cnn_d5.yaml -m train + +The trained weights (best_model.pth) are then passed to this decoder for +deployment-style evaluation. + +Decoding flow: + syndrome → MWPM augmented (logical=0/1) → w_0, w_1, edge sets E_0/E_1 + → gap = |w_1 - w_0|; mwpm_pred = argmin(w_0, w_1) + if gap ≥ τ: return mwpm_pred + else: return CNN(grid, scalars) + +Routing happens at inference only; the CNN itself is trained on the full data +distribution and learns to imitate MWPM when gap is large. +""" +from __future__ import annotations + +from pathlib import Path +from typing import Optional + +import numpy as np +import pymatching +import stim +import torch +from beliefmatching import detector_error_model_to_check_matrices +from scipy import sparse + +from .base import BaseDecoder +from .registry import register_decoder + + +def _build_edge_lookup(EC): + if not sparse.issparse(EC): + EC = sparse.csc_matrix(EC) + EC = EC.tocsc() + n_edge = EC.shape[1] + lookup = {} + for e in range(n_edge): + rows = EC.getcol(e).nonzero()[0] + if rows.size == 1: + lookup[(int(rows[0]), -1)] = e + lookup[(-1, int(rows[0]))] = e + elif rows.size == 2: + a, b = int(rows[0]), int(rows[1]) + lookup[(a, b)] = e + lookup[(b, a)] = e + return lookup + + +def _build_detector_map(circ: stim.Circuit): + n = circ.num_detectors + raw = circ.get_detector_coordinates() + coords = np.array([raw[i] for i in range(n)]) + xs = sorted(set(coords[:, 0])); x2i = {v: i for i, v in enumerate(xs)} + ys = sorted(set(coords[:, 1])); y2i = {v: i for i, v in enumerate(ys)} + ts = sorted(set(coords[:, 2])); t2i = {v: i for i, v in enumerate(ts)} + idx = np.array([ + [t2i[coords[i, 2]], y2i[coords[i, 1]], x2i[coords[i, 0]]] + for i in range(n) + ], dtype=np.int64) + return idx, len(ts), len(ys), len(xs) + + +@register_decoder("gap_routed_cnn3d") +class GapRoutedCNN3D(BaseDecoder): + """Inference-time router: MWPM(gap) → either MWPM or pre-trained CNN3D.""" + + def __init__( + self, + error_model: stim.DetectorErrorModel, + circuit: Optional[stim.Circuit] = None, + tau: float = 2.0, + device: str = "cuda", + cnn_weights_path: Optional[str] = None, + # CNN hyperparams must match the trained model + conv_channels=(32, 64, 128), + hidden: int = 128, + dropout: float = 0.2, + **kwargs, + ): + super().__init__(circuit=circuit) + if circuit is None: + raise ValueError("GapRoutedCNN3D needs the stim circuit " + "(detector coordinates).") + self.tau = float(tau) + self.device = torch.device(device if torch.cuda.is_available() else "cpu") + + # ─── MWPM (augmented only) ─── + # Standard MWPM call is omitted: argmin(w_0, w_1) reproduces + # mwpm_pred and min(w_0, w_1) reproduces its weight sum bit-identically + # (Phase 0 verification, 25k shots across d=5/7 × p=0.005/0.008). + mtx = detector_error_model_to_check_matrices(error_model) + w_static = -np.log(np.clip( + np.asarray(mtx.hyperedge_to_edge_matrix @ mtx.priors), + 1e-14, 1 - 1e-14, + )).astype(np.float64) + self._edge_weights = w_static + EC = sparse.csc_matrix(mtx.edge_check_matrix) + EO = sparse.csr_matrix(mtx.edge_observables_matrix) + obs_row = sparse.csr_matrix(EO.toarray()[0:1]) + EC_aug = sparse.vstack([EC, obs_row]).tocsc() + self._M_aug = pymatching.Matching.from_check_matrix( + EC_aug, weights=w_static, + faults_matrix=EO, + use_virtual_boundary_node=True, + ) + self._edge_lookup_aug = _build_edge_lookup(EC_aug) + + # ─── detector grid ─── + self._det_idx, self.T, self.H, self.W = _build_detector_map(circuit) + self.n_det = circuit.num_detectors + self._flat_idx = (self._det_idx[:, 0] * self.H * self.W + + self._det_idx[:, 1] * self.W + + self._det_idx[:, 2]) + + # ─── CNN model (matching trained architecture) ─── + from qec_sim.models.gap_routed_cnn import GapRoutedCNN + self.model = GapRoutedCNN( + num_observables=1, + T=self.T, H=self.H, W=self.W, + n_grid_channels=4, n_scalars=6, + conv_channels=conv_channels, + hidden=hidden, dropout=dropout, + ).to(self.device) + self.model.eval() + self._loaded = False + if cnn_weights_path is not None: + self.load_cnn_weights(cnn_weights_path) + + # ----------------- weights I/O ----------------- + def load_cnn_weights(self, path: str | Path): + state = torch.load(str(path), map_location=self.device) + # support both bare state_dict and a wrapper dict + if isinstance(state, dict) and "core_model" in state: + state = state["core_model"] + elif isinstance(state, dict) and any(k.startswith("core_model.") for k in state): + state = {k.replace("core_model.", ""): v + for k, v in state.items() if k.startswith("core_model.")} + # tolerate "model_state" keyed save (from older scripts) + if isinstance(state, dict) and "model_state" in state: + state = state["model_state"] + self.model.load_state_dict(state, strict=False) + self.model.eval() + self._loaded = True + + # ----------------- per-shot feature extraction ----------------- + def _features_for_shot(self, syn_np: np.ndarray): + n_det = self.n_det + + syn0 = np.concatenate([syn_np, [0]]).astype(np.uint8) + syn1 = np.concatenate([syn_np, [1]]).astype(np.uint8) + e0 = self._M_aug.decode_to_edges_array(syn0) + e1 = self._M_aug.decode_to_edges_array(syn1) + + ch_w0 = np.zeros(n_det, dtype=np.float32) + ch_w1 = np.zeros(n_det, dtype=np.float32) + set0, set1 = set(), set() + w0 = 0.0 + for a, b in e0: + a, b = int(a), int(b) + key = (a, b) if a <= b else (b, a) + set0.add(key) + eid = self._edge_lookup_aug.get((a, b)) + w = float(self._edge_weights[eid]) if eid is not None else 0.0 + w0 += w + if 0 <= a < n_det: ch_w0[a] += w + if 0 <= b < n_det: ch_w0[b] += w + w1 = 0.0 + for a, b in e1: + a, b = int(a), int(b) + key = (a, b) if a <= b else (b, a) + set1.add(key) + eid = self._edge_lookup_aug.get((a, b)) + w = float(self._edge_weights[eid]) if eid is not None else 0.0 + w1 += w + if 0 <= a < n_det: ch_w1[a] += w + if 0 <= b < n_det: ch_w1[b] += w + ch_diff = np.zeros(n_det, dtype=np.float32) + for (a, b) in (set0 ^ set1): + if 0 <= a < n_det: ch_diff[a] = 1.0 + if 0 <= b < n_det: ch_diff[b] = 1.0 + gap = abs(w0 - w1) + + if w0 <= w1: + mwpm_pred, weight_sum, n_matched = 0, w0, len(e0) + else: + mwpm_pred, weight_sum, n_matched = 1, w1, len(e1) + return mwpm_pred, gap, w0, w1, weight_sum, n_matched, ch_diff, ch_w0, ch_w1 + + def _pack_features_batch(self, dets: np.ndarray): + """For (N, n_det) syndromes → (mwpm_pred, gap, packed_tensor).""" + N, n_det = dets.shape[0], self.n_det + mwpm_pred = np.zeros(N, dtype=np.uint8) + gap = np.zeros(N, dtype=np.float64) + scalars = np.zeros((N, 6), dtype=np.float32) + ch_syn = dets.astype(np.float32) + ch_diff = np.zeros((N, n_det), dtype=np.float32) + ch_w0 = np.zeros((N, n_det), dtype=np.float32) + ch_w1 = np.zeros((N, n_det), dtype=np.float32) + + for i in range(N): + (p, g, w0, w1, ws, nm, d, m0, m1) = self._features_for_shot(dets[i]) + mwpm_pred[i] = p + gap[i] = g + scalars[i] = [g, w0, w1, ws, nm / max(1, n_det), float(p)] + ch_diff[i] = d + ch_w0[i] = m0 + ch_w1[i] = m1 + + # build grid (N, 4, T*H*W) then flatten + concat scalars + grid = np.zeros((N, 4, self.T * self.H * self.W), dtype=np.float32) + grid[:, 0, self._flat_idx] = ch_syn + grid[:, 1, self._flat_idx] = ch_diff + grid[:, 2, self._flat_idx] = ch_w0 + grid[:, 3, self._flat_idx] = ch_w1 + feat = np.concatenate([grid.reshape(N, -1), scalars], axis=1) + return mwpm_pred, gap, feat + + @torch.no_grad() + def _cnn_predict(self, feat: np.ndarray, batch: int = 512): + x = torch.from_numpy(feat).to(self.device) + outs = [] + for i in range(0, x.shape[0], batch): + j = slice(i, min(i + batch, x.shape[0])) + outs.append(self.model(x[j])) + logits = torch.cat(outs).cpu().numpy().flatten() + return (logits > 0).astype(np.uint8) + + # ----------------- BaseDecoder API ----------------- + def decode_batch(self, syndromes: np.ndarray) -> np.ndarray: + syndromes = np.asarray(syndromes, dtype=np.uint8) + mwpm_pred, gap, feat = self._pack_features_batch(syndromes) + out = mwpm_pred.copy() + if self._loaded: + routed = gap < self.tau + if routed.any(): + cnn_pred = self._cnn_predict(feat[routed]) + out[routed] = cnn_pred + return out[:, None].astype(bool) + + def decode_single_with_correction(self, syndrome: np.ndarray) -> dict: + preds = self.decode_batch(syndrome[np.newaxis]) + return { + "logical_error": preds[0].tolist(), + "corrected_fault_ids": [], + } diff --git a/qec_sim/decoders/gap_routed_gnn.py b/qec_sim/decoders/gap_routed_gnn.py new file mode 100644 index 0000000..5fbdc14 --- /dev/null +++ b/qec_sim/decoders/gap_routed_gnn.py @@ -0,0 +1,356 @@ +"""Gap-routed GNN decoder (inference-only router). + +Mirrors qec_sim.decoders.gap_routed_cnn.GapRoutedCNN3D but uses the GNN strong +stage (GapRoutedGNN) that consumes E_0 / E_1 byproducts natively as edge +features. Training is performed via the YAML pipeline: + + python main.py -c configs/gap_routed_gnn_d5.yaml -m train + +Decoding flow (per shot): + syndrome → MWPM augmented (logical=0/1) → w_0, w_1, E_0, E_1 + → gap = |w_1 - w_0|; mwpm_pred = argmin(w_0, w_1) + if gap ≥ τ: return mwpm_pred + else: return GNN(node_x, edge_feat_undir, scalars) +""" +from __future__ import annotations + +from pathlib import Path +from typing import Optional + +import numpy as np +import pymatching +import stim +import torch +from beliefmatching import detector_error_model_to_check_matrices +from scipy import sparse + +from .base import BaseDecoder +from .registry import register_decoder + + +def _build_edge_lookup_aug(EC): + if not sparse.issparse(EC): + EC = sparse.csc_matrix(EC) + EC = EC.tocsc() + n_edge = EC.shape[1] + lookup = {} + for e in range(n_edge): + rows = EC.getcol(e).nonzero()[0] + if rows.size == 1: + lookup[(int(rows[0]), -1)] = e + lookup[(-1, int(rows[0]))] = e + elif rows.size == 2: + a, b = int(rows[0]), int(rows[1]) + lookup[(a, b)] = e + lookup[(b, a)] = e + return lookup + + +def _build_decoding_graph(EC, n_det: int): + """Return (n_undir_e, undir_edges, undir_to_efidx, edge_index, undir_idx_for_dir). + + Boundary endpoint is mapped to a virtual node at index n_det. + """ + EC_for_graph = EC.tocsc() + n_edges_total = EC_for_graph.shape[1] + VIRTUAL = n_det + + undir_edges = [] + undir_to_efidx = [] + for e_idx in range(n_edges_total): + rows = EC_for_graph.getcol(e_idx).nonzero()[0] + if rows.size == 1: + a, b = int(rows[0]), VIRTUAL + elif rows.size == 2: + a, b = int(rows[0]), int(rows[1]) + if a > b: + a, b = b, a + else: + continue + undir_edges.append((a, b)) + undir_to_efidx.append(e_idx) + + n_undir = len(undir_edges) + src_dir = np.zeros(2 * n_undir, dtype=np.int64) + dst_dir = np.zeros(2 * n_undir, dtype=np.int64) + undir_idx_for_dir = np.zeros(2 * n_undir, dtype=np.int64) + for i, (a, b) in enumerate(undir_edges): + src_dir[2 * i], dst_dir[2 * i], undir_idx_for_dir[2 * i] = a, b, i + src_dir[2 * i + 1], dst_dir[2 * i + 1], undir_idx_for_dir[2 * i + 1] = b, a, i + + edge_index = np.stack([src_dir, dst_dir], axis=0) + return n_undir, undir_edges, np.array(undir_to_efidx), edge_index, undir_idx_for_dir + + +@register_decoder("gap_routed_gnn") +class GapRoutedGNNDecoder(BaseDecoder): + """Inference-time router: MWPM(gap) → either MWPM or pre-trained GNN.""" + + def __init__( + self, + error_model: stim.DetectorErrorModel, + circuit: Optional[stim.Circuit] = None, + tau: float = 2.0, + device: str = "cuda", + gnn_weights_path: Optional[str] = None, + # model hyperparams must match the trained checkpoint + d_hidden: int = 64, + n_layers: int = 3, + msg_hidden: int = 128, + head_hidden: int = 128, + dropout: float = 0.2, + pool: str = "mean", + # CUDA Graphs (inference acceleration): capture forward once, replay + # with new tensor data → ~10× lower kernel launch overhead for the + # GNN (which has 30+ small kernels per forward). + use_cuda_graph: bool = False, + graph_batch_size: int = 512, + **kwargs, + ): + super().__init__(circuit=circuit) + if circuit is None: + raise ValueError("GapRoutedGNNDecoder needs the stim circuit.") + self.tau = float(tau) + self.device = torch.device(device if torch.cuda.is_available() else "cpu") + self.n_det = circuit.num_detectors + # CUDA graphs only useful on CUDA, and only safe in eval mode. + self._use_cuda_graph = bool(use_cuda_graph) and self.device.type == "cuda" + self._graph_batch_size = int(graph_batch_size) + self._cuda_graph = None + self._graph_static_in = None + self._graph_static_out = None + + # ─── MWPM aug (mirror preprocessor) ─── + mtx = detector_error_model_to_check_matrices(error_model) + w_static = -np.log(np.clip( + np.asarray(mtx.hyperedge_to_edge_matrix @ mtx.priors), + 1e-14, 1 - 1e-14, + )).astype(np.float64) + self._edge_weights = w_static + EC = sparse.csc_matrix(mtx.edge_check_matrix) + EO = sparse.csr_matrix(mtx.edge_observables_matrix) + obs_row = sparse.csr_matrix(EO.toarray()[0:1]) + EC_aug = sparse.vstack([EC, obs_row]).tocsc() + self._M_aug = pymatching.Matching.from_check_matrix( + EC_aug, weights=w_static, + faults_matrix=EO, + use_virtual_boundary_node=True, + ) + self._edge_lookup_aug = _build_edge_lookup_aug(EC_aug) + + # ─── decoding-graph topology ─── + (n_undir, undir_edges, undir_to_efidx, + edge_index, undir_idx_for_dir) = _build_decoding_graph(EC, self.n_det) + self.n_undir_e = n_undir + self.n_node = self.n_det + 1 + VIRTUAL = self.n_det + + # static normalized edge weight (matches preprocessor) + edge_w_undir = w_static[undir_to_efidx] + w_mean = float(edge_w_undir.mean()) + w_std = float(edge_w_undir.std() + 1e-9) + edge_w_norm = ((edge_w_undir - w_mean) / w_std).astype(np.float32) + + # (a_mapped, b_mapped) → undirected edge idx + self._endpoint_to_undir_idx = {} + for i, (a, b) in enumerate(undir_edges): + self._endpoint_to_undir_idx[(a, b)] = i + self._endpoint_to_undir_idx[(b, a)] = i + + # ─── build GNN model ─── + from qec_sim.models.gap_routed_gnn import GapRoutedGNN + self.model = GapRoutedGNN( + num_observables=1, + n_node=self.n_node, + n_undir_e=self.n_undir_e, + d_edge=3, + n_scalars=6, + edge_index_np=edge_index, + edge_w_norm_np=edge_w_norm, + undir_idx_for_dir_np=undir_idx_for_dir, + d_hidden=d_hidden, + n_layers=n_layers, + msg_hidden=msg_hidden, + head_hidden=head_hidden, + dropout=dropout, + pool=pool, + ).to(self.device) + self.model.eval() + + # buffers for inference packing + self._edge_w_norm_torch = torch.from_numpy(edge_w_norm).to(self.device) + + self._loaded = False + if gnn_weights_path is not None: + self.load_gnn_weights(gnn_weights_path) + + # ----------------- weights I/O ----------------- + def load_gnn_weights(self, path: str | Path): + state = torch.load(str(path), map_location=self.device) + if isinstance(state, dict) and "core_model" in state: + state = state["core_model"] + elif isinstance(state, dict) and any(k.startswith("core_model.") for k in state): + state = {k.replace("core_model.", ""): v + for k, v in state.items() if k.startswith("core_model.")} + if isinstance(state, dict) and "model_state" in state: + state = state["model_state"] + self.model.load_state_dict(state, strict=False) + self.model.eval() + self._loaded = True + + # ----------------- per-shot feature extraction ----------------- + def _features_for_shot(self, syn_np: np.ndarray): + n_det = self.n_det + VIRTUAL = self.n_det + n_undir = self.n_undir_e + + syn0 = np.concatenate([syn_np, [0]]).astype(np.uint8) + syn1 = np.concatenate([syn_np, [1]]).astype(np.uint8) + e0 = self._M_aug.decode_to_edges_array(syn0) + e1 = self._M_aug.decode_to_edges_array(syn1) + + edge_in_E0 = np.zeros(n_undir, dtype=np.float32) + edge_in_E1 = np.zeros(n_undir, dtype=np.float32) + w0 = 0.0 + for a, b in e0: + a, b = int(a), int(b) + eid = self._edge_lookup_aug.get((a, b)) + if eid is not None: + w0 += float(self._edge_weights[eid]) + a_map = a if 0 <= a < n_det else VIRTUAL + b_map = b if 0 <= b < n_det else VIRTUAL + u_idx = self._endpoint_to_undir_idx.get((a_map, b_map)) + if u_idx is not None: + edge_in_E0[u_idx] = 1.0 + w1 = 0.0 + for a, b in e1: + a, b = int(a), int(b) + eid = self._edge_lookup_aug.get((a, b)) + if eid is not None: + w1 += float(self._edge_weights[eid]) + a_map = a if 0 <= a < n_det else VIRTUAL + b_map = b if 0 <= b < n_det else VIRTUAL + u_idx = self._endpoint_to_undir_idx.get((a_map, b_map)) + if u_idx is not None: + edge_in_E1[u_idx] = 1.0 + gap = abs(w0 - w1) + if w0 <= w1: + mwpm_pred, weight_sum, n_matched = 0, w0, len(e0) + else: + mwpm_pred, weight_sum, n_matched = 1, w1, len(e1) + return mwpm_pred, gap, w0, w1, weight_sum, n_matched, edge_in_E0, edge_in_E1 + + def _pack_features_batch(self, dets: np.ndarray): + """For (N, n_det) syndromes → (mwpm_pred, gap, packed_tensor).""" + N, n_det = dets.shape[0], self.n_det + n_undir = self.n_undir_e + d_e = 3 + + mwpm_pred = np.zeros(N, dtype=np.uint8) + gap = np.zeros(N, dtype=np.float64) + scalars = np.zeros((N, 6), dtype=np.float32) + edge_E0 = np.zeros((N, n_undir), dtype=np.float32) + edge_E1 = np.zeros((N, n_undir), dtype=np.float32) + + for i in range(N): + (p, g, w0, w1, ws, nm, e0_v, e1_v) = self._features_for_shot(dets[i]) + mwpm_pred[i] = p + gap[i] = g + scalars[i] = [g, w0, w1, ws, nm / max(1, n_det), float(p)] + edge_E0[i] = e0_v + edge_E1[i] = e1_v + + # Build flat tensor: [node_x (N, n_node)] + [edge_feat (N, n_undir, 3) flat] + [scalars (N, 6)] + node_x = np.zeros((N, self.n_node), dtype=np.float32) + node_x[:, :n_det] = dets.astype(np.float32) + + edge_w_norm = self._edge_w_norm_torch.cpu().numpy() # (n_undir,) + edge_feat = np.stack([ + np.broadcast_to(edge_w_norm[None, :], (N, n_undir)).copy(), + edge_E0, + edge_E1, + ], axis=-1).astype(np.float32) # (N, n_undir, 3) + + flat = np.concatenate([ + node_x, + edge_feat.reshape(N, -1), + scalars, + ], axis=-1).astype(np.float32) + return mwpm_pred, gap, flat + + def _build_cuda_graph(self, feat_dim: int): + """Capture the model forward into a CUDA graph once. Subsequent + replays skip ~30 kernel launch overheads per shot. + + Requirements (PyTorch CUDA Graphs): + - model.eval() (no dropout randomness) + - static input/output buffers + - 3+ warmup iterations on a side stream before capture (initializes + the caching allocator + cuBLAS workspace) + """ + B = self._graph_batch_size + # static buffers + self._graph_static_in = torch.zeros(B, feat_dim, device=self.device) + # warmup on side stream + s = torch.cuda.Stream() + s.wait_stream(torch.cuda.current_stream()) + with torch.cuda.stream(s): + for _ in range(3): + _ = self.model(self._graph_static_in) + torch.cuda.current_stream().wait_stream(s) + # capture + self._cuda_graph = torch.cuda.CUDAGraph() + with torch.cuda.graph(self._cuda_graph): + self._graph_static_out = self.model(self._graph_static_in) + + @torch.no_grad() + def _gnn_predict(self, feat: np.ndarray, batch: int = 512): + N = feat.shape[0] + if N == 0: + return np.empty(0, dtype=np.uint8) + + if self._use_cuda_graph: + B = self._graph_batch_size + if self._cuda_graph is None: + self._build_cuda_graph(feat_dim=feat.shape[1]) + preds = np.empty(N, dtype=np.uint8) + feat_t = torch.from_numpy(feat).to(self.device, non_blocking=True) + for i in range(0, N, B): + end = min(i + B, N) + n_real = end - i + # copy into static buffer; pad the rest with zeros (results discarded) + self._graph_static_in[:n_real].copy_(feat_t[i:end]) + if n_real < B: + self._graph_static_in[n_real:].zero_() + self._cuda_graph.replay() + logits = self._graph_static_out[:n_real].cpu().numpy().flatten() + preds[i:end] = (logits > 0).astype(np.uint8) + return preds + + # eager fallback + x = torch.from_numpy(feat).to(self.device) + outs = [] + for i in range(0, x.shape[0], batch): + j = slice(i, min(i + batch, x.shape[0])) + outs.append(self.model(x[j])) + logits = torch.cat(outs).cpu().numpy().flatten() + return (logits > 0).astype(np.uint8) + + # ----------------- BaseDecoder API ----------------- + def decode_batch(self, syndromes: np.ndarray) -> np.ndarray: + syndromes = np.asarray(syndromes, dtype=np.uint8) + mwpm_pred, gap, feat = self._pack_features_batch(syndromes) + out = mwpm_pred.copy() + if self._loaded: + routed = gap < self.tau + if routed.any(): + gnn_pred = self._gnn_predict(feat[routed]) + out[routed] = gnn_pred + return out[:, None].astype(bool) + + def decode_single_with_correction(self, syndrome: np.ndarray) -> dict: + preds = self.decode_batch(syndrome[np.newaxis]) + return { + "logical_error": preds[0].tolist(), + "corrected_fault_ids": [], + } diff --git a/qec_sim/decoders/gari.py b/qec_sim/decoders/gari.py new file mode 100644 index 0000000..ba81297 --- /dev/null +++ b/qec_sim/decoders/gari.py @@ -0,0 +1,169 @@ +"""GARI-NMS decoder (Maan et al., arXiv:2510.14060). + +Thin BaseDecoder adapter around the C decoder + Python helpers in +`external/gari-nms`. Z-basis single-memory experiment only (matches their +`stim_batched_data_v2.py` driver). Uses the `'ibm'` variant +(`filter_detectors_by_basis`) for detector-type classification, which is +generic across BB circuits. +""" + +from __future__ import annotations + +import os +import sys +from contextlib import contextmanager +from pathlib import Path +from typing import Optional + +import numpy as np +import stim + +from .base import BaseDecoder +from .registry import register_decoder + +_GARI_PATH = Path(__file__).resolve().parents[2] / "external" / "gari-nms" +if not _GARI_PATH.exists(): + raise ImportError( + f"GARI submodule missing at {_GARI_PATH}. " + "Run: git submodule update --init external/gari-nms" + ) +if not (_GARI_PATH / "my_decoders" / "hbplib_v2.so").exists(): + raise ImportError( + f"GARI .so not built. Run: cd {_GARI_PATH}/my_decoders && make" + ) + + +@contextmanager +def _cwd(path: Path): + prev = os.getcwd() + os.chdir(path) + try: + yield + finally: + os.chdir(prev) + + +# Upstream wrapper does `ctypes.CDLL('my_decoders/hbplib_v2.so')` at module +# import time, so we need cwd=gari-nms root for the import. +sys.path.insert(0, str(_GARI_PATH)) +with _cwd(_GARI_PATH): + from helper_functions import ( # noqa: E402 + build_Hcols_Hrows, + det_and_err_encoding, + ) + from my_decoders.hbplib_wrapper_v2 import ( # noqa: E402 + ldpc_dec_msaa_quantum_serial_big_matrix_c_ensemble_batched_ler as _gari_decode, + ) + +from beliefmatching import detector_error_model_to_check_matrices # noqa: E402 + + +@register_decoder("gari") +class GariNmsDecoder(BaseDecoder): + def __init__( + self, + circuit: stim.Circuit, + error_model: Optional[stim.DetectorErrorModel] = None, + max_iter: int = 400, + msf: float = 0.96875, + ensemble: int = 1, + prob_or_itr: str = "i", + seed: int = 1, + custom_schedule: int = 2, + prior_type: int = 0, + early_stopping: bool = True, + num_threads: int = 1, + **kwargs, + ): + # BB DEMs aren't graphlike-decomposable; skip the surface-code-flavored + # fault_id → qubit map by passing circuit=None to super. + super().__init__(circuit=None) + if error_model is None: + error_model = circuit.detector_error_model( + decompose_errors=False, + flatten_loops=True, + ignore_decomposition_failures=True, + ) + self._matrices = detector_error_model_to_check_matrices( + error_model, allow_undecomposed_hyperedges=True + ) + # `d` is only used by det_and_err_encoding for the parity check; the + # 'ibm' variant ignores its value but requires d % 2 == 0. + self._all_xz = det_and_err_encoding( + d=2, matrices=self._matrices, circuit=circuit, variant="ibm" + ) + big_matrix_dense = self._all_xz.big_matrix.toarray() + self._big_shape = big_matrix_dense.shape + self._Hcols, self._Hrows = build_Hcols_Hrows(big_matrix_dense) + + m, n = self._matrices.check_matrix.shape + mx, nx = self._all_xz.dx.shape + mz, nz = self._all_xz.dz.shape + self._m, self._mx, self._mz = m, mx, mz + self._nx, self._nz = nx, nz + self._h_shape = (m, n) + + det_index = self._all_xz.det_index + self._idx_x_det = np.where(det_index == 1)[0] # X-detectors + self._idx_z_det = np.where(det_index == 3)[0] # Z-detectors + + priors = self._matrices.priors + priors_ab = np.zeros(nx + nz, dtype=float) + for i in range(nx): + priors_ab[i] = priors[np.where(self._all_xz.i_dx_in_hx == i)[0]].sum() + for i in range(nz): + priors_ab[nx + i] = priors[np.where(self._all_xz.i_dz_in_hz == i)[0]].sum() + self._llr_ab = np.log((1.0 - priors_ab) / np.clip(priors_ab, 1e-300, None)) + + priors_big = np.zeros(self._big_shape[1], dtype=float) + if prior_type == 0: + priors_big[: nx + nz] = 0.5 + elif prior_type == 2: + priors_big[: nx + nz] = priors_ab + else: + raise ValueError(f"prior_type must be 0 or 2, got {prior_type}") + priors_big[nx + nz : 2 * nx + nz] = priors[self._all_xz.i_hx_only] + priors_big[2 * nx + nz : 2 * (nx + nz)] = priors[self._all_xz.i_hz_only] + priors_big[2 * (nx + nz) :] = priors[self._all_xz.i_hy_only] + self._llr = np.log((1.0 - priors_big) / np.clip(priors_big, 1e-300, None)) + + l = self._matrices.observables_matrix.toarray().astype(np.int8) + self._l_dz = l[:, self._all_xz.i_hz_only] + self._dz = self._all_xz.dz.astype(np.int8) + + self._max_iter = max_iter + self._msf = msf + self._ensemble = max(ensemble, 1) + self._poi = prob_or_itr + self._seed = seed + self._cs = custom_schedule + self._early = early_stopping + self._num_threads = num_threads + + def decode_batch(self, syndromes: np.ndarray) -> np.ndarray: + batch = syndromes.shape[0] + det_big = np.zeros((batch, self._big_shape[0]), dtype=np.int8) + det_big[:, : self._mx] = syndromes[:, self._idx_x_det].astype(np.int8) + det_big[:, self._mx : self._m] = syndromes[:, self._idx_z_det].astype(np.int8) + # bipolar encoding {0,1} -> {1,-1} + det_bipolar = (1 - 2 * det_big).astype(np.int8) + + logical_out, _iters = _gari_decode( + self._llr, self._llr_ab, batch, self._max_iter, + self._Hrows, self._Hcols, + self._msf, det_bipolar, + self._seed, self._h_shape, self._all_xz.dx.shape, + self._ensemble, self._poi, + self._nx, self._nz, self._mx, self._m, + self._dz, self._l_dz, + self._cs, early_stopping=bool(self._early), + num_threads=self._num_threads, + ) + return logical_out.astype(bool) + + def decode_single_with_correction(self, syndrome: np.ndarray) -> dict: + preds = self.decode_batch(syndrome[None, :]) + return { + "logical_error": preds[0].tolist(), + "corrected_fault_ids": [], + } diff --git a/qec_sim/decoders/mwpm.py b/qec_sim/decoders/mwpm.py index 3883bca..e59e8d7 100644 --- a/qec_sim/decoders/mwpm.py +++ b/qec_sim/decoders/mwpm.py @@ -1,60 +1,21 @@ # qec_sim/decoders/mwpm.py -import os import pymatching import stim import numpy as np -from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from .base import BaseDecoder from .registry import register_decoder @register_decoder("mwpm") -class ErasureMWPM(BaseDecoder): +class MWPMDecoder(BaseDecoder): def __init__(self, error_model: stim.DetectorErrorModel, circuit: stim.Circuit = None, **kwargs): super().__init__(circuit=circuit) self.error_model = error_model self.base_matching = pymatching.Matching.from_detector_error_model(error_model) - def decode_batch(self, syndromes: np.ndarray, erasures: np.ndarray = None) -> np.ndarray: - # erasure 없는 경우 → pymatching 배치 디코딩 (빠름) - if erasures is None or not np.any(erasures): - return self.base_matching.decode_batch(syndromes) - - has_erasure = np.any(erasures, axis=1) # (n_shots,) bool - - # 전체 결과 배열 초기화 - sample_pred = self.base_matching.decode(syndromes[0]) - predictions = np.zeros((len(syndromes), len(sample_pred)), dtype=bool) - - # erasure 없는 샷: 배치 디코딩 - no_era_idx = np.where(~has_erasure)[0] - if len(no_era_idx) > 0: - predictions[no_era_idx] = self.base_matching.decode_batch(syndromes[no_era_idx]) - - # erasure 있는 샷: ThreadPoolExecutor로 병렬 처리 - # (pymatching은 C++ 라이브러리로 GIL을 해제하므로 스레드 병렬화 효과 있음) - era_indices = np.where(has_erasure)[0] - if len(era_indices) == 0: - return predictions - - error_model = self.error_model - - def _decode_one(i): - tmp = pymatching.Matching.from_detector_error_model(error_model) - for d in np.where(erasures[i])[0]: - tmp.add_boundary_edge( - int(d), fault_ids=set(), weight=0.0, - error_probability=1.0, merge_strategy="replace", - ) - return tmp.decode(syndromes[i]) - - n_workers = min(os.cpu_count() or 4, len(era_indices)) - with ThreadPoolExecutor(max_workers=n_workers) as ex: - for i, pred in zip(era_indices, ex.map(_decode_one, era_indices)): - predictions[i] = pred - - return predictions + def decode_batch(self, syndromes: np.ndarray) -> np.ndarray: + return self.base_matching.decode_batch(syndromes) def decode_single_with_correction(self, syndrome: np.ndarray) -> dict: logical_error = self.base_matching.decode(syndrome) diff --git a/qec_sim/decoders/neural.py b/qec_sim/decoders/neural.py index 23fa249..89e5000 100644 --- a/qec_sim/decoders/neural.py +++ b/qec_sim/decoders/neural.py @@ -24,7 +24,8 @@ def __init__(self, model: PreprocessorWrapper, coset_lut=None, **kwargs): self.device = next(self.model.parameters()).device self.coset_lut = coset_lut - def decode_batch(self, syndromes: np.ndarray, erasures: np.ndarray = None, batch_size: int = 4096) -> np.ndarray: + def decode_batch(self, syndromes: np.ndarray, batch_size: int, + soft_measurements: np.ndarray = None) -> np.ndarray: n = len(syndromes) all_preds = [] for start in range(0, n, batch_size): @@ -32,8 +33,10 @@ def decode_batch(self, syndromes: np.ndarray, erasures: np.ndarray = None, batch batch_dict = { 'syndromes': torch.tensor(syndromes[start:end], dtype=torch.float32).to(self.device) } - if erasures is not None: - batch_dict['erasures'] = torch.tensor(erasures[start:end], dtype=torch.float32).to(self.device) + if soft_measurements is not None: + batch_dict['soft_measurements'] = torch.tensor( + soft_measurements[start:end], dtype=torch.float32 + ).to(self.device) with torch.no_grad(): logits = self.model(batch_dict) diff --git a/qec_sim/decoders/sinter_belief_matching_fast.py b/qec_sim/decoders/sinter_belief_matching_fast.py new file mode 100644 index 0000000..4dd4199 --- /dev/null +++ b/qec_sim/decoders/sinter_belief_matching_fast.py @@ -0,0 +1,64 @@ +"""sinter용 GPU-accelerated BeliefMatching adapter.""" + +from __future__ import annotations + +import pathlib +from typing import Any + +import sinter +import stim + + +class BeliefMatchingFastSinterDecoder(sinter.Decoder): + """sinter Decoder 인터페이스로 GPU-accel BeliefMatchingFast 노출. + + Note: sinter는 멀티워커 (multiprocessing)로 호출하는데 각 worker가 GPU에 모델 + 올리면 GPU 메모리 경쟁 발생. workers=1 (단일 worker, 큰 batch)이 보통 최적. + """ + + def __init__( + self, + max_bp_iters: int = 20, + device: str = "cuda", + **kwargs: Any, + ) -> None: + self.max_bp_iters = max_bp_iters + self.device = device + self.kwargs = kwargs + + def decode_via_files( + self, + *, + num_shots: int, + num_dets: int, + num_obs: int, + dem_path: pathlib.Path, + dets_b8_in_path: pathlib.Path, + obs_predictions_b8_out_path: pathlib.Path, + tmp_dir: pathlib.Path, + ) -> None: + from qec_sim.decoders.belief_matching_fast import BeliefMatchingFastDecoder + + dem = stim.DetectorErrorModel.from_file(dem_path) + dec = BeliefMatchingFastDecoder( + error_model=dem, + max_bp_iters=self.max_bp_iters, + device=self.device, + **self.kwargs, + ) + + shots = stim.read_shot_data_file( + path=dets_b8_in_path, + format="b8", + num_detectors=dem.num_detectors, + bit_packed=False, + ) + + predictions = dec.decode_batch(shots) + + stim.write_shot_data_file( + data=predictions, + path=obs_predictions_b8_out_path, + format="b8", + num_observables=dem.num_observables, + ) diff --git a/qec_sim/decoders/sinter_bp_osd.py b/qec_sim/decoders/sinter_bp_osd.py new file mode 100644 index 0000000..1581914 --- /dev/null +++ b/qec_sim/decoders/sinter_bp_osd.py @@ -0,0 +1,81 @@ +"""sinter용 BP+OSD adapter. + +oscarhiggott/BeliefMatching의 `BeliefMatchingSinterDecoder` 패턴 재사용 — DEM에서 +ldpc.BpOsdDecoder를 직접 빌드하고 b8 file 경로 인터페이스에 맞춰 매 task마다 재구성. +algo decoder라 multiprocess 친화적 (per-shot Python loop이지만 worker 병렬로 충분). +""" + +from __future__ import annotations + +import pathlib +from typing import Any, Dict + +import numpy as np +import sinter +import stim + + +class BpOsdSinterDecoder(sinter.Decoder): + """sinter benchmark 인터페이스로 노출되는 BP+OSD decoder.""" + + def __init__( + self, + max_iter: int = 50, + bp_method: str = "product_sum", + osd_method: str = "OSD_0", + osd_order: int = 0, + **kwargs: Any, + ) -> None: + self.max_iter = max_iter + self.bp_method = bp_method + self.osd_method = osd_method + self.osd_order = osd_order + self.kwargs: Dict[str, Any] = kwargs + + def decode_via_files( + self, + *, + num_shots: int, + num_dets: int, + num_obs: int, + dem_path: pathlib.Path, + dets_b8_in_path: pathlib.Path, + obs_predictions_b8_out_path: pathlib.Path, + tmp_dir: pathlib.Path, + ) -> None: + from beliefmatching import detector_error_model_to_check_matrices + from ldpc.bposd_decoder import BpOsdDecoder as _LdpcBpOsd + + dem = stim.DetectorErrorModel.from_file(dem_path) + mats = detector_error_model_to_check_matrices( + dem, allow_undecomposed_hyperedges=True + ) + dec = _LdpcBpOsd( + mats.check_matrix, + error_channel=list(mats.priors), + max_iter=self.max_iter, + bp_method=self.bp_method, + osd_method=self.osd_method, + osd_order=self.osd_order, + **self.kwargs, + ) + + shots = stim.read_shot_data_file( + path=dets_b8_in_path, + format="b8", + num_detectors=dem.num_detectors, + bit_packed=False, + ) + + n_obs_out = mats.observables_matrix.shape[0] + predictions = np.zeros((num_shots, n_obs_out), dtype=bool) + for i in range(num_shots): + err = dec.decode(shots[i].astype(np.uint8)) + predictions[i] = ((mats.observables_matrix @ err) % 2).astype(bool) + + stim.write_shot_data_file( + data=predictions, + path=obs_predictions_b8_out_path, + format="b8", + num_observables=dem.num_observables, + ) diff --git a/qec_sim/decoders/sinter_neural.py b/qec_sim/decoders/sinter_neural.py new file mode 100644 index 0000000..ece5306 --- /dev/null +++ b/qec_sim/decoders/sinter_neural.py @@ -0,0 +1,177 @@ +"""sinter용 generic neural decoder adapter. + +학습 결과 디렉터리(`run_dir`)만 받으면 yaml의 `model.name`/`coset_mode` 등을 +보고 회로/모델/전처리기/coset LUT를 자동 구성. QCT, JungCNN, MLP 등 모든 +`REQUIRED_PREPROCESSOR`를 따르는 모델에 동일하게 적용. + +설계 포인트 +- `__init__`은 path와 옵션 정도만 보관해서 pickle 가벼움 (sinter 멀티워커가 + 매 worker마다 디스크에서 새로 로드하는 게 더 깔끔). +- 무거운 build/load는 첫 `compile_decoder_for_dem` 호출 시 1회 수행. +- Stim 백엔드만 지원 — Pauli+ 시뮬레이터는 sinter sampling 불가. + +⚠️ 성능 주의 (2026-05 기준 미해결) +sinter는 streaming 패턴으로 작은 batch (수~수백 shot)를 자주 보내는데, PyTorch +eager 모드의 호출당 오버헤드가 transformer에 누적되어 small-batch에서 매우 느려짐 +(d=5 실측 ~1.6 s/shot vs batch=1024 시 4 ms/shot, 400× 격차). 풀려면 `torch.compile` +또는 batch 버퍼링 layer 도입 필요. 현재는 NeuralSinterDecoder를 sinter benchmark에 +넣지 않는 것을 권장 — neural decoder는 우리 yaml eval pipeline에서 GPU batch +추론으로 평가하고, sinter는 알고리즘 디코더(MWPM/BM/BP+OSD)에만 사용. +""" + +from __future__ import annotations + +import pathlib +from typing import Optional + +import numpy as np +import sinter +import stim +import torch + +from qec_sim.decoders.lut import ( + build_detector_lut, + coset_index_to_bits, + compute_lut_correction, +) + + +class _NeuralCompiled(sinter.CompiledDecoder): + def __init__( + self, + wrapper: torch.nn.Module, + coset_lut: Optional[np.ndarray], + num_detectors: int, + num_observables: int, + device: torch.device, + batch_size: int, + ) -> None: + self.wrapper = wrapper + self.coset_lut = coset_lut # None이면 binary 모드 + self.num_detectors = num_detectors + self.num_observables = num_observables + self.device = device + self.batch_size = batch_size + self._num_obs_bytes = -(-num_observables // 8) + + def decode_shots_bit_packed( + self, *, bit_packed_detection_event_data: np.ndarray + ) -> np.ndarray: + N = bit_packed_detection_event_data.shape[0] + unpacked = np.unpackbits( + bit_packed_detection_event_data, + axis=1, + count=self.num_detectors, + bitorder="little", + ) + + all_obs = [] + for s in range(0, N, self.batch_size): + e = min(s + self.batch_size, N) + batch_syn = unpacked[s:e] + batch_dict = { + "syndromes": torch.from_numpy(batch_syn).to(self.device, dtype=torch.float32) + } + with torch.no_grad(): + logits = self.wrapper(batch_dict) + + if self.coset_lut is not None: + # coset 모드: argmax → coset bits → LUT correction과 XOR + coset_pred = logits.argmax(dim=-1).cpu().numpy() + coset_bits = coset_index_to_bits(coset_pred, self.num_observables) + lut_corr = compute_lut_correction(batch_syn, self.coset_lut) + obs_pred = (coset_bits ^ lut_corr).astype(np.uint8) + else: + # binary 모드: per-observable sigmoid threshold + obs_pred = (logits > 0).cpu().numpy().astype(np.uint8) + + all_obs.append(obs_pred) + + preds = np.concatenate(all_obs, axis=0) + packed = np.packbits(preds, axis=1, bitorder="little") + return packed[:, : self._num_obs_bytes].astype(np.uint8, copy=False) + + +class NeuralSinterDecoder(sinter.Decoder): + """모든 qec_sim neural model을 sinter Decoder 인터페이스로 노출. + + Usage: + dec = NeuralSinterDecoder("results/.../qct_si1000_d5", device="cpu") + sinter.collect(custom_decoders={"qct": dec}, ...) + + 같은 `run_dir`에서 만든 인스턴스는 한 토폴로지(같은 distance/rounds/code)에 + 대응 — 다른 distance를 같이 평가하려면 각각 따로 만들어 다른 이름으로 등록. + """ + + def __init__( + self, + run_dir: str | pathlib.Path, + device: str = "cpu", + batch_size: int = 4096, + ) -> None: + self.run_dir = str(pathlib.Path(run_dir)) + self.device_str = device + self.batch_size = batch_size + self._compiled: Optional[_NeuralCompiled] = None + + def compile_decoder_for_dem( + self, *, dem: stim.DetectorErrorModel + ) -> sinter.CompiledDecoder: + if self._compiled is not None: + return self._compiled + + # 지연 import — 모듈 로드 자체는 가볍게 유지 + from qec_sim.config.schema import ExperimentConfig, NoiseParams + from qec_sim.circuit.registry import build_circuit + from qec_sim.trainer.factory import ComponentFactory + + run_dir = pathlib.Path(self.run_dir) + cfg = ExperimentConfig.from_yaml(run_dir / "config.yaml") + if cfg.simulation.backend != "stim": + raise ValueError( + f"sinter는 stim 백엔드 전용 (config.simulation.backend={cfg.simulation.backend})" + ) + + # Factory가 simulator_pool도 같이 빌드해서 좀 무겁지만, DRY 우선 (worker당 1회). + _datamodule, wrapper = ComponentFactory.build_system(cfg) + + device = torch.device(self.device_str) + state = torch.load(run_dir / "best_model.pth", map_location=device) + wrapper.to(device) + wrapper.load_state_dict(state) + wrapper.eval() + + # coset_lut과 회로 메타는 factory 내부에서만 쓰여 외부로 안 나오므로 재빌드. + rep_p = ( + cfg.noise.p_gate[0] + if isinstance(cfg.noise.p_gate, list) + else cfg.noise.p_gate + ) + rep_meas = ( + cfg.noise.p_meas[0] + if isinstance(cfg.noise.p_meas, list) + else cfg.noise.p_meas + ) + circuit = build_circuit( + cfg.code.name, + cfg.code, + NoiseParams(p_gate=rep_p, p_meas=rep_meas, p_corr=0.0), + ).build() + + if dem.num_detectors != circuit.num_detectors: + raise ValueError( + f"DEM detectors ({dem.num_detectors}) ≠ run_dir circuit " + f"detectors ({circuit.num_detectors}) — distance mismatch?" + ) + + coset_lut = build_detector_lut(circuit) if cfg.model.coset_mode else None + + self._compiled = _NeuralCompiled( + wrapper=wrapper, + coset_lut=coset_lut, + num_detectors=circuit.num_detectors, + num_observables=circuit.num_observables, + device=device, + batch_size=self.batch_size, + ) + return self._compiled diff --git a/qec_sim/decoders/tesseract.py b/qec_sim/decoders/tesseract.py new file mode 100644 index 0000000..8663530 --- /dev/null +++ b/qec_sim/decoders/tesseract.py @@ -0,0 +1,56 @@ +"""Tesseract search-based decoder (quantumlib/tesseract-decoder). + +A* + Dijkstra over the DEM hypergraph. Strong baseline for qLDPC (BB) circuits; +also runs on surface code DEMs. Installed via PyPI `tesseract-decoder`. +""" + +from __future__ import annotations + +from typing import Optional + +import numpy as np +import stim + +from .base import BaseDecoder +from .registry import register_decoder + + +@register_decoder("tesseract") +class TesseractDecoder(BaseDecoder): + def __init__( + self, + error_model: stim.DetectorErrorModel, + circuit: Optional[stim.Circuit] = None, + det_beam: int = 5, + beam_climbing: bool = False, + no_revisit_dets: bool = True, + merge_errors: bool = True, + det_penalty: float = 0.0, + pqlimit: int = 200_000, + **kwargs, + ): + super().__init__(circuit=circuit) + from tesseract_decoder import tesseract as _ts + + cfg = _ts.TesseractConfig( + dem=error_model, + det_beam=det_beam, + beam_climbing=beam_climbing, + no_revisit_dets=no_revisit_dets, + merge_errors=merge_errors, + det_penalty=det_penalty, + pqlimit=pqlimit, + ) + self._dec = _ts.TesseractDecoder(cfg) + self._n_obs = self._dec.num_observables + + def decode_batch(self, syndromes: np.ndarray) -> np.ndarray: + return self._dec.decode_batch(syndromes.astype(bool)) + + def decode_single_with_correction(self, syndrome: np.ndarray) -> dict: + err_ids = self._dec.decode_to_errors(syndrome.astype(bool)) + obs = self._dec.get_observables_from_errors(err_ids) + return { + "logical_error": np.asarray(obs, dtype=bool).tolist(), + "corrected_fault_ids": [int(i) for i in err_ids], + } diff --git a/qec_sim/metrics/evaluator.py b/qec_sim/metrics/evaluator.py index 55997ee..50acef4 100644 --- a/qec_sim/metrics/evaluator.py +++ b/qec_sim/metrics/evaluator.py @@ -1,8 +1,6 @@ # qec_sim/metrics/evaluator.py import torch import torch.nn as nn -import numpy as np -from qec_sim.decoders.base import BaseDecoder def coerce_label_dtype(y: torch.Tensor) -> torch.Tensor: @@ -36,8 +34,16 @@ def validate_on_loader(self, model: nn.Module, loader, val_steps) -> tuple: batch_data = {k: v.to(self.device).float() for k, v in batch_dict.items()} batch_y = coerce_label_dtype(labels.to(self.device)) - outputs = model(batch_data) - loss = self.criterion(outputs, batch_y) + # match training-time autocast (env-driven) + import os, contextlib + _amp = {"bf16": torch.bfloat16, "fp16": torch.float16}.get( + os.environ.get("QEC_AMP_DTYPE", "").lower()) + ctx = (torch.autocast(device_type="cuda", dtype=_amp) + if _amp is not None and self.device.type == "cuda" + else contextlib.nullcontext()) + with ctx: + outputs = model(batch_data) + loss = self.criterion(outputs, batch_y) total_loss += loss.item() if batch_y.dtype == torch.long: @@ -55,22 +61,3 @@ def validate_on_loader(self, model: nn.Module, loader, val_steps) -> tuple: avg_loss = total_loss / max(num_steps, 1) ler = total_errors / max(total_samples, 1) return avg_loss, ler - - def evaluate_simulator(self, decoder: BaseDecoder, simulator, shots: int) -> dict: - """[Pipeline 용] 시뮬레이터와 디코더를 이용한 최종 논리적 에러율(LER) 벤치마크.""" - raw = simulator.generate_data(shots=shots) - syndromes, observables, erasures = raw['syndromes'], raw['observables'], raw['erasures'] - - pred_std = decoder.decode_batch(syndromes, erasures=None) - err_std = np.sum(np.any(pred_std != observables, axis=1)) - - pred_era = decoder.decode_batch(syndromes, erasures=erasures) - err_era = np.sum(np.any(pred_era != observables, axis=1)) - - return { - "shots": shots, - "standard_ler": err_std / shots, - "standard_errors": int(err_std), - "erasure_ler": err_era / shots, - "erasure_errors": int(err_era), - } diff --git a/qec_sim/metrics/registry.py b/qec_sim/metrics/registry.py index c5a2802..2d950b3 100644 --- a/qec_sim/metrics/registry.py +++ b/qec_sim/metrics/registry.py @@ -1,15 +1,50 @@ -# qec_sim/metrics/registry.py +import torch import torch.nn as nn -# Loss 함수를 관리하는 레지스트리 -CRITERION_REGISTRY = { - "bce_with_logits": nn.BCEWithLogitsLoss, - "cross_entropy": nn.CrossEntropyLoss, - "mse": nn.MSELoss -} - -def build_criterion(name: str, **kwargs): - """YAML의 이름을 바탕으로 Loss 함수 인스턴스를 생성함""" - if name not in CRITERION_REGISTRY: - raise ValueError(f"지원하지 않는 Loss: {name}. 가능 목록: {list(CRITERION_REGISTRY.keys())}") - return CRITERION_REGISTRY[name](**kwargs) \ No newline at end of file +from qec_sim.core.registry import Registry + +criterion_registry: Registry[nn.Module] = Registry("criterion") + +# PyTorch 내장 클래스라 데코레이터로 등록 못 함 — register()를 직접 호출. +criterion_registry.register("bce_with_logits")(nn.BCEWithLogitsLoss) +criterion_registry.register("cross_entropy")(nn.CrossEntropyLoss) +criterion_registry.register("mse")(nn.MSELoss) + + +@criterion_registry.register("cbam_aux_ce") +class CBAMAuxCE(nn.Module): + """CrossEntropy that tolerates (main, aux) tuple outputs from CBAMDecoder. + When `aux_weight > 0` and the model returns a tuple, an extra CE term + against a fixed-zero target is added (mirrors the regularization in the + original training script). + + Also squeezes (B, 1) labels and casts to long so the trainer doesn't need + to know whether coset_mode coerced the labels already. + """ + + def __init__(self, aux_weight: float = 0.0): + super().__init__() + self.aux_weight = float(aux_weight) + self.ce = nn.CrossEntropyLoss() + + def forward(self, outputs, target): + if isinstance(outputs, tuple): + main, aux = outputs + else: + main, aux = outputs, None + + if target.dim() > 1: + target = target.view(-1) + if target.dtype != torch.long: + target = target.long() + + loss = self.ce(main, target) + if aux is not None and self.aux_weight > 0.0: + zeros = torch.zeros_like(target) + loss = loss + self.aux_weight * self.ce(aux, zeros) + return loss + + +def build_criterion(name: str, **kwargs) -> nn.Module: + """yaml의 이름으로 Loss 함수 인스턴스를 생성.""" + return criterion_registry.get(name)(**kwargs) diff --git a/qec_sim/models/__init__.py b/qec_sim/models/__init__.py index c182cca..94f7990 100644 --- a/qec_sim/models/__init__.py +++ b/qec_sim/models/__init__.py @@ -1,4 +1,9 @@ # qec_sim/models/__init__.py from . import jung_cnn_low -from . import baseline # ErasureAwareMLP가 있는 파일 이름 \ No newline at end of file +from . import baseline # MLPDecoder +from . import qct +from . import hqmt +from . import gap_routed_cnn +from . import gap_routed_gnn +from . import cbam \ No newline at end of file diff --git a/qec_sim/models/baseline.py b/qec_sim/models/baseline.py index 5994d55..461c178 100644 --- a/qec_sim/models/baseline.py +++ b/qec_sim/models/baseline.py @@ -4,11 +4,11 @@ from qec_sim.models.registry import register_model -@register_model("erasure_mlp") -class ErasureAwareMLP(BaseQECModel): +@register_model("mlp") +class MLPDecoder(BaseQECModel): REQUIRED_PREPROCESSOR = "flat" - def __init__(self, input_dim: int, num_observables: int, hidden_dim: int = 256, **kwargs): + def __init__(self, input_dim: int, num_observables: int, hidden_dim: int, **kwargs): super().__init__(num_observables) self.network = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, hidden_dim), diff --git a/qec_sim/models/cbam.py b/qec_sim/models/cbam.py new file mode 100644 index 0000000..0b5ad96 --- /dev/null +++ b/qec_sim/models/cbam.py @@ -0,0 +1,202 @@ +"""CBAMDecoder — ResNet + CBAM 2D CNN for circuit-level decoding. + +Ported from a standalone Jung-style decoder. Pairs with the existing +`spatial_grid` preprocessor: input is (B, n_rounds, H, W) with detector-less +cells filled with -0.5 (incoherent value). + +Use with `coset_mode: true` in YAML so labels reach the trainer as (B,) long +indices in {0, ..., 2^k - 1} — matching CrossEntropy. For the standard +1-observable surface code that yields a 2-class head. + +Aux head: when `aux_head: true`, training-time forward returns a (main, aux) +tuple; combine with the `cbam_aux_ce` criterion to add an aux CE term against +a fixed-zero target (regularization from the original training script). +""" +from __future__ import annotations + +import math +from typing import Optional + +import torch +import torch.nn as nn +import torch.nn.functional as F + +from qec_sim.core.interfaces import BaseQECModel +from qec_sim.models.registry import register_model + + +class _ChannelAttention(nn.Module): + def __init__(self, in_channels: int, reduction_ratio: int = 16): + super().__init__() + reduced = max(1, in_channels // reduction_ratio) + self.mlp = nn.Sequential( + nn.Linear(in_channels, reduced, bias=False), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Linear(reduced, in_channels, bias=False), + ) + + def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + b, c, _, _ = x.size() + avg = F.adaptive_avg_pool2d(x, 1).view(b, c) + mx = F.adaptive_max_pool2d(x, 1).view(b, c) + attention = torch.sigmoid(self.mlp(avg) + self.mlp(mx)) + return x * attention.view(b, c, 1, 1) + + +class _SpatialAttention(nn.Module): + def __init__(self, kernel_size: int = 3): + super().__init__() + self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size=kernel_size, + padding=kernel_size // 2, bias=False) + + def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + avg = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) + mx, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) + attention = torch.sigmoid(self.conv(torch.cat([avg, mx], dim=1))) + return x * attention + + +class _CBAM(nn.Module): + def __init__(self, in_channels: int, reduction_ratio: int = 16, + spatial_kernel_size: int = 3): + super().__init__() + self.channel = _ChannelAttention(in_channels, reduction_ratio) + self.spatial = _SpatialAttention(spatial_kernel_size) + + def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + return self.spatial(self.channel(x)) + + +class _ResBlockCBAM(nn.Module): + def __init__(self, channels: int, reduction_ratio: int = 16, + spatial_kernel_size: int = 3): + super().__init__() + self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1, bias=False) + self.bn1 = nn.BatchNorm2d(channels) + self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1, bias=False) + self.bn2 = nn.BatchNorm2d(channels) + self.cbam = _CBAM(channels, reduction_ratio, spatial_kernel_size) + + def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + residual = x + out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) + out = self.bn2(self.conv2(out)) + out = self.cbam(out) + return F.relu(out + residual) + + +@register_model("cbam") +class CBAMDecoder(BaseQECModel): + """ResNet + CBAM circuit-level decoder (Jung-style). + + Requires `coset_mode: true` in YAML so num_observables is broadcast to + 2^k classes by the factory — the head emits CE logits. + """ + REQUIRED_PREPROCESSOR = "spatial_grid" + + INCOHERENT_VALUE = -0.5 + + def __init__( + self, + in_channels: int, + grid_h: int, + grid_w: int, + num_observables: int, + code_distance: int, + n_blocks: int = 4, + dropout: float = 0.0, + input_dropout: float = 0.0, + input_dropout_apply: float = 0.0, + aux_head: bool = False, + nf_override: Optional[int] = None, + **kwargs, + ): + super().__init__(num_observables) + + if num_observables < 2: + raise ValueError( + "CBAMDecoder needs num_observables >= 2 (a multi-class head). " + "Set `model.coset_mode: true` in YAML so the factory expands " + "num_observables -> 2^k." + ) + if min(int(grid_h), int(grid_w)) < 2: + raise ValueError(f"Detector grid {grid_h}x{grid_w} too small.") + + self.n_rounds = int(in_channels) + self.grid_h = int(grid_h) + self.grid_w = int(grid_w) + self.d = int(code_distance) + self.input_dropout_p = float(input_dropout) + self.input_dropout_apply_p = float(input_dropout_apply) + self.aux_head_enabled = bool(aux_head) + + if nf_override is not None: + self.nf = int(nf_override) + else: + target = self.d * self.d - 1 + u = math.ceil(math.log2(target)) if target > 1 else 1 + self.nf = 2 ** u + + self.stem = nn.Sequential( + nn.Conv2d(self.n_rounds, self.nf, kernel_size=3, padding=1, bias=False), + nn.BatchNorm2d(self.nf), + nn.ReLU(inplace=True), + ) + + reduction = min(16, max(1, self.nf // 2)) + self.res_blocks = nn.Sequential(*[ + _ResBlockCBAM(self.nf, reduction_ratio=reduction, spatial_kernel_size=3) + for _ in range(n_blocks) + ]) + + self.final_conv = nn.Sequential( + nn.Conv2d(self.nf, self.nf, kernel_size=2, padding=0, bias=False), + nn.BatchNorm2d(self.nf), + nn.ReLU(inplace=True), + ) + + flatten_dim = self.nf * (self.grid_h - 1) * (self.grid_w - 1) + + self.classifier = nn.Sequential( + nn.Flatten(), + nn.Linear(flatten_dim, 50), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(p=dropout) if dropout > 0 else nn.Identity(), + nn.Linear(50, self.num_observables), + ) + + if self.aux_head_enabled: + self.aux_classifier = nn.Sequential( + nn.Flatten(), + nn.Linear(flatten_dim, 50), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Linear(50, self.num_observables), + ) + else: + self.aux_classifier = None + + def _apply_input_mask(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + if not (self.training + and self.input_dropout_p > 0.0 + and self.input_dropout_apply_p > 0.0): + return x + B = x.size(0) + device = x.device + sample_apply = (torch.rand(B, 1, 1, 1, device=device) + < self.input_dropout_apply_p) + keep = (torch.rand_like(x) >= self.input_dropout_p) + valid = (~sample_apply) | keep + return torch.where(valid, x, torch.full_like(x, self.INCOHERENT_VALUE)) + + def _backbone(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + x = self._apply_input_mask(x) + x = self.stem(x) + x = self.res_blocks(x) + return self.final_conv(x) + + def forward(self, x: torch.Tensor): + feats = self._backbone(x) + main = self.classifier(feats) + if self.training and self.aux_classifier is not None: + return main, self.aux_classifier(feats) + return main diff --git a/qec_sim/models/gap_routed_cnn.py b/qec_sim/models/gap_routed_cnn.py new file mode 100644 index 0000000..40d7778 --- /dev/null +++ b/qec_sim/models/gap_routed_cnn.py @@ -0,0 +1,113 @@ +"""GapRoutedCNN — 3D CNN that consumes (syndrome + MWPM edge-diff + per-detector +edge weight masks) as 4 spatial channels, plus scalar features (gap, w_0, w_1, +weight_sum, n_matched_norm, mwpm_pred) in the dense head. + +Designed as the "strong stage" of a confidence router: at inference time the +caller selects between MWPM-only (gap ≥ τ) and this CNN (gap < τ). At training +time we still train on the full distribution and let the model learn to imitate +MWPM where gap is large. + +Input tensor layout (produced by GapRoutedCNNPreprocessor): + x[:, :grid_dim] flat 4-channel grid (4 * T * H * W) + x[:, grid_dim:grid_dim+6] scalar features +""" +import torch +import torch.nn as nn + +from qec_sim.core.interfaces import BaseQECModel +from qec_sim.models.registry import register_model + + +@register_model("gap_routed_cnn") +class GapRoutedCNN(BaseQECModel): + REQUIRED_PREPROCESSOR = "gap_routed_cnn" + + def __init__( + self, + num_observables: int, + T: int, H: int, W: int, + n_grid_channels: int = 4, + n_scalars: int = 6, + conv_channels=(32, 64, 128), + hidden: int = 128, + dropout: float = 0.2, + **kwargs, + ): + super().__init__(num_observables=num_observables) + self.T, self.H, self.W = T, H, W + self.n_grid_channels = n_grid_channels + self.n_scalars = n_scalars + self.grid_dim = n_grid_channels * T * H * W + + conv_layers = [] + in_c = n_grid_channels + for out_c in conv_channels: + conv_layers += [ + nn.Conv3d(in_c, out_c, kernel_size=3, padding=1), + nn.ReLU(inplace=True), + ] + in_c = out_c + conv_layers += [nn.AdaptiveAvgPool3d((1, 1, 1)), nn.Flatten()] + self.conv = nn.Sequential(*conv_layers) + + feat_dim = conv_channels[-1] + self.head = nn.Sequential( + nn.Linear(feat_dim + n_scalars, hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(hidden, num_observables), + ) + + def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + grid_flat = x[:, : self.grid_dim] + scalars = x[:, self.grid_dim : self.grid_dim + self.n_scalars] + grid = grid_flat.view(-1, self.n_grid_channels, self.T, self.H, self.W) + feat = self.conv(grid) + return self.head(torch.cat([feat, scalars], dim=1)) + + +@register_model("gap_routed_cnn_filtered") +class GapRoutedCNNFiltered(GapRoutedCNN): + """Same as GapRoutedCNN but trained on gap-filtered data via + GapRoutedCNNFilteredPreprocessor (gap < threshold sub-distribution).""" + REQUIRED_PREPROCESSOR = "gap_routed_cnn_filtered" + + +@register_model("syndrome_3d_cnn") +class Syndrome3DCNN(GapRoutedCNN): + """Syndrome-only 3D CNN — same architecture as GapRoutedCNN but consumes + only the syndrome volume (no MWPM byproducts). Pairs with the + `syndrome_3d` preprocessor (1 grid channel, 0 scalars).""" + REQUIRED_PREPROCESSOR = "syndrome_3d" + + def __init__(self, num_observables: int, T: int, H: int, W: int, + n_grid_channels: int = 1, n_scalars: int = 0, + **kwargs): + super().__init__(num_observables=num_observables, + T=T, H=H, W=W, + n_grid_channels=n_grid_channels, + n_scalars=n_scalars, + **kwargs) + + +@register_model("syndrome_3d_cnn_filtered") +class Syndrome3DCNNFiltered(Syndrome3DCNN): + """Syndrome-only 3D CNN with gap-filtered fine-tuning preprocessor.""" + REQUIRED_PREPROCESSOR = "syndrome_3d_filtered" + + +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── +# Cached pairs — identical architecture, point to cached preprocessor that +# reads from offline .npz (no per-sample MWPM at training time). +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── + +@register_model("cached_gap_routed_cnn") +class CachedGapRoutedCNN(GapRoutedCNN): + """Same architecture as GapRoutedCNN; consumes cached preprocessor.""" + REQUIRED_PREPROCESSOR = "cached_gap_routed_cnn" + + +@register_model("cached_syndrome_3d_cnn") +class CachedSyndrome3DCNN(Syndrome3DCNN): + """Same architecture as Syndrome3DCNN; consumes cached syndrome preprocessor.""" + REQUIRED_PREPROCESSOR = "cached_syndrome_3d" diff --git a/qec_sim/models/gap_routed_gnn.py b/qec_sim/models/gap_routed_gnn.py new file mode 100644 index 0000000..9f92523 --- /dev/null +++ b/qec_sim/models/gap_routed_gnn.py @@ -0,0 +1,950 @@ +"""GapRoutedGNN — message-passing GNN that consumes the complementary-gap +byproducts as **edge features** (rather than CNN's per-detector grid projection). + +Designed as a drop-in replacement for the CNN strong stage of the gap-routed +confidence router. Trained on the full data distribution; at inference time the +router calls this model only when gap < τ (paired with GapRoutedGNN3D decoder). + +Static graph topology (fixed per circuit, injected via get_model_kwargs): + n_node num_detectors + 1 (virtual boundary node) + edge_index_np (2, 2*n_undir_e) bidirected + edge_w_norm_np (n_undir_e,) standardized -log p_e + undir_idx_for_dir (2*n_undir_e,) maps directed slot → undirected edge + +Per-shot inputs (unpacked from the flat tensor produced by GapRoutedGNNPreprocessor): + node_x[B, n_node] (syndrome on detectors, 0 on virtual) + edge_feat_undir[B, n_undir_e, d_edge] = [w_e_norm, 1[E_0], 1[E_1]] (d_edge=3) + scalars[B, n_scalars] (gap, w_0, w_1, weight_sum, n_matched_norm, mwpm_pred) + +Forward: + h ← Linear(node_x.unsqueeze(-1)) # (B, n_node, d_hidden) + for L layers: + m_{u→v} = MLP_msg([h_u, h_v, edge_feat_dir[u,v]]) + agg_v = Σ_{u} m_{u→v} # scatter_add to dst + h ← h + LayerNorm(MLP_upd([h, agg])) # residual + g = mean_v h # graph pooling + return MLP_head([g, scalars]) +""" +from __future__ import annotations + +import torch +import torch.nn as nn + +from qec_sim.core.interfaces import BaseQECModel +from qec_sim.models.registry import register_model + + +class EdgeConcatMPNNLayer(nn.Module): + """One message-passing step over fixed bidirected topology. + + Operates on (B, n_node, d_h) node features and (B, n_edge_dir, d_e) directed + edge features. src/dst are 1D LongTensors of shape (n_edge_dir,), shared + across the batch (fixed topology). + """ + + def __init__(self, d_h: int, d_e: int, msg_hidden: int, dropout: float = 0.1): + super().__init__() + self.msg = nn.Sequential( + nn.Linear(2 * d_h + d_e, msg_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Linear(msg_hidden, d_h), + ) + self.upd = nn.Sequential( + nn.Linear(2 * d_h, msg_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(msg_hidden, d_h), + ) + self.norm = nn.LayerNorm(d_h) + + def forward(self, h: torch.Tensor, edge_feat_dir: torch.Tensor, + src: torch.Tensor, dst: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + B, n_node, d_h = h.shape + E = src.shape[0] + + h_src = h.index_select(1, src) # (B, E, d_h) + h_dst = h.index_select(1, dst) # (B, E, d_h) + m = self.msg(torch.cat([h_src, h_dst, edge_feat_dir], dim=-1)) # (B, E, d_h) + + # scatter_add over destination + agg = torch.zeros(B, n_node, d_h, device=h.device, dtype=h.dtype) + dst_idx = dst.view(1, E, 1).expand(B, -1, d_h) + agg.scatter_add_(1, dst_idx, m) + + delta = self.upd(torch.cat([h, agg], dim=-1)) + return h + self.norm(delta) + + +@register_model("gap_routed_gnn") +class GapRoutedGNN(BaseQECModel): + REQUIRED_PREPROCESSOR = "gap_routed_gnn" + + def __init__( + self, + num_observables: int, + n_node: int, + n_undir_e: int, + d_edge: int = 3, + n_scalars: int = 6, + edge_index_np=None, + edge_w_norm_np=None, + undir_idx_for_dir_np=None, + d_hidden: int = 64, + n_layers: int = 3, + msg_hidden: int = 128, + head_hidden: int = 128, + dropout: float = 0.2, + pool: str = "mean", + **kwargs, + ): + super().__init__(num_observables=num_observables) + if edge_index_np is None or edge_w_norm_np is None or undir_idx_for_dir_np is None: + raise ValueError( + "GapRoutedGNN requires edge_index_np / edge_w_norm_np / " + "undir_idx_for_dir_np (injected by the preprocessor)." + ) + + self.n_node = n_node + self.n_undir_e = n_undir_e + self.d_edge = d_edge + self.n_scalars = n_scalars + self.d_hidden = d_hidden + self.pool = pool + + edge_index = torch.as_tensor(edge_index_np, dtype=torch.long) + undir_idx_for_dir = torch.as_tensor(undir_idx_for_dir_np, dtype=torch.long) + # edge_w_norm is also delivered by the preprocessor on every batch, so we + # don't strictly need it here. We keep it as a buffer for inference-time + # use (decoder builds the model directly without going through the + # preprocessor's gpu_transform). + edge_w_norm = torch.as_tensor(edge_w_norm_np, dtype=torch.float32) + self.register_buffer("_src", edge_index[0].contiguous(), persistent=False) + self.register_buffer("_dst", edge_index[1].contiguous(), persistent=False) + self.register_buffer("_undir_idx_for_dir", undir_idx_for_dir.contiguous(), + persistent=False) + self.register_buffer("_edge_w_norm", edge_w_norm.contiguous(), persistent=False) + + self.node_emb = nn.Linear(1, d_hidden) + self.layers = nn.ModuleList([ + EdgeConcatMPNNLayer(d_hidden, d_edge, msg_hidden, dropout) + for _ in range(n_layers) + ]) + self.head = nn.Sequential( + nn.Linear(d_hidden + n_scalars, head_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(head_hidden, num_observables), + ) + + def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + B = x.shape[0] + n_node = self.n_node + n_undir = self.n_undir_e + d_e = self.d_edge + + edge_block = n_undir * d_e + node_x = x[:, :n_node].unsqueeze(-1) # (B, n_node, 1) + edge_undir = x[:, n_node : n_node + edge_block].view(B, n_undir, d_e) # (B, n_undir, d_e) + if self.n_scalars > 0: + scalars = x[:, n_node + edge_block : n_node + edge_block + self.n_scalars] + else: + scalars = x.new_zeros(B, 0) + + # bidirected edge features + edge_dir = edge_undir.index_select(1, self._undir_idx_for_dir) # (B, 2*n_undir, d_e) + + h = self.node_emb(node_x) # (B, n_node, d_h) + for layer in self.layers: + h = layer(h, edge_dir, self._src, self._dst) + + if self.pool == "mean": + g = h.mean(dim=1) + elif self.pool == "sum": + g = h.sum(dim=1) + elif self.pool == "max": + g = h.max(dim=1).values + else: + raise ValueError(f"unknown pool: {self.pool}") + + return self.head(torch.cat([g, scalars], dim=-1) if self.n_scalars > 0 else g) + + +@register_model("gap_routed_gnn_filtered") +class GapRoutedGNNFiltered(GapRoutedGNN): + """Same as GapRoutedGNN but trained on the gap-filtered sub-distribution + via GapRoutedGNNFilteredPreprocessor (Stage 2 fine-tune).""" + REQUIRED_PREPROCESSOR = "gap_routed_gnn_filtered" + + +@register_model("syndrome_gnn") +class SyndromeGNN(GapRoutedGNN): + """Syndrome-only GNN baseline for ablation (no E_0/E_1 indicators). + + Same architecture as GapRoutedGNN but consumes only the syndrome + static + edge weight (d_edge=1, n_scalars=0). Pairs with SyndromeGNNPreprocessor. + """ + REQUIRED_PREPROCESSOR = "syndrome_gnn" + + def __init__(self, num_observables: int, n_node: int, n_undir_e: int, + d_edge: int = 1, n_scalars: int = 0, **kwargs): + super().__init__( + num_observables=num_observables, + n_node=n_node, n_undir_e=n_undir_e, + d_edge=d_edge, n_scalars=n_scalars, + **kwargs, + ) + + +@register_model("syndrome_gnn_filtered") +class SyndromeGNNFiltered(SyndromeGNN): + """Syndrome-only GNN with gap-filtered fine-tuning preprocessor.""" + REQUIRED_PREPROCESSOR = "syndrome_gnn_filtered" + + +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── +# Cached pairs — identical architecture, point to cached preprocessor that +# reads from offline .npz (no per-sample MWPM at training time). +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── + +@register_model("cached_gap_routed_gnn") +class CachedGapRoutedGNN(GapRoutedGNN): + """Same architecture as GapRoutedGNN; consumes cached preprocessor.""" + REQUIRED_PREPROCESSOR = "cached_gap_routed_gnn" + + +@register_model("cached_syndrome_gnn") +class CachedSyndromeGNN(SyndromeGNN): + """Same architecture as SyndromeGNN; consumes cached syndrome preprocessor.""" + REQUIRED_PREPROCESSOR = "cached_syndrome_gnn" + + +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── +# Bipartite variant — Tanner-style factor graph view of the same data. +# Variable nodes = fault edges (one per decoding-graph edge), +# check nodes = detectors. Each variable connects to its 2 endpoint +# detectors via bipartite incidence edges (2 per fault edge → 2 × n_undir_e +# incidence pairs total). +# +# Same input flat tensor as the mono GapRoutedGNN: byproducts (w_e_norm, +# 1[E_0], 1[E_1]) now live as variable-node features instead of edge features. +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── + + +class BipartiteMPNNLayer(nn.Module): + """One bipartite round = variable → check pass + check → variable pass. + + Both phases use the same incidence (var_inc, check_inc) but in opposite + direction. Each phase is scatter_add aggregation + residual MLP + LN. + """ + + def __init__(self, d_h: int, msg_hidden: int, dropout: float = 0.1): + super().__init__() + self.msg_v2c = nn.Sequential( + nn.Linear(d_h, msg_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Linear(msg_hidden, d_h), + ) + self.upd_c = nn.Sequential( + nn.Linear(2 * d_h, msg_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(msg_hidden, d_h), + ) + self.norm_c = nn.LayerNorm(d_h) + + self.msg_c2v = nn.Sequential( + nn.Linear(d_h, msg_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Linear(msg_hidden, d_h), + ) + self.upd_v = nn.Sequential( + nn.Linear(2 * d_h, msg_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(msg_hidden, d_h), + ) + self.norm_v = nn.LayerNorm(d_h) + + def forward(self, h_var: torch.Tensor, h_check: torch.Tensor, + var_inc: torch.Tensor, check_inc: torch.Tensor) -> tuple: + """ + h_var: (B, n_var, d_h) + h_check: (B, n_check, d_h) + var_inc: (E_inc,) variable index for each bipartite incidence + check_inc:(E_inc,) check index for each bipartite incidence + """ + B, n_var, d_h = h_var.shape + n_check = h_check.shape[1] + E = var_inc.shape[0] + + # Phase A: variable → check + h_src_v = h_var.index_select(1, var_inc) # (B, E, d_h) + m_v2c = self.msg_v2c(h_src_v) # (B, E, d_h) + agg_c = torch.zeros(B, n_check, d_h, device=h_var.device, dtype=h_var.dtype) + dst_idx = check_inc.view(1, E, 1).expand(B, -1, d_h) + agg_c.scatter_add_(1, dst_idx, m_v2c) + delta_c = self.upd_c(torch.cat([h_check, agg_c], dim=-1)) + h_check = h_check + self.norm_c(delta_c) + + # Phase B: check → variable + h_src_c = h_check.index_select(1, check_inc) # (B, E, d_h) + m_c2v = self.msg_c2v(h_src_c) # (B, E, d_h) + agg_v = torch.zeros(B, n_var, d_h, device=h_var.device, dtype=h_var.dtype) + src_idx = var_inc.view(1, E, 1).expand(B, -1, d_h) + agg_v.scatter_add_(1, src_idx, m_c2v) + delta_v = self.upd_v(torch.cat([h_var, agg_v], dim=-1)) + h_var = h_var + self.norm_v(delta_v) + + return h_var, h_check + + +@register_model("gap_routed_gnn_bipartite") +class GapRoutedGNNBipartite(BaseQECModel): + """Tanner-style bipartite factor-graph GNN over the decoding graph. + + Consumes the same input layout as the mono GapRoutedGNN preprocessor: + [node_x (n_node)] + [edge_feat (n_undir_e * d_edge)] + [scalars] + Re-interprets: + - check nodes = original n_node (detectors + virtual boundary) + - variable nodes = n_undir_e fault edges + - variable features = the d_edge per-edge byproducts (w_e_norm, E_0, E_1) + - check features = the per-detector syndrome bit + + Bipartite incidence is derived from the static `edge_index_np`: + for each undir edge i, both directed slots (a,b) and (b,a) yield two + (variable=i, check=endpoint) incidence pairs. + """ + + REQUIRED_PREPROCESSOR = "gap_routed_gnn" + + def __init__( + self, + num_observables: int, + n_node: int, + n_undir_e: int, + d_edge: int = 3, + n_scalars: int = 6, + edge_index_np=None, + edge_w_norm_np=None, + undir_idx_for_dir_np=None, + d_hidden: int = 64, + n_layers: int = 3, + msg_hidden: int = 128, + head_hidden: int = 128, + dropout: float = 0.2, + pool: str = "mean", + **kwargs, + ): + super().__init__(num_observables=num_observables) + if edge_index_np is None or undir_idx_for_dir_np is None: + raise ValueError( + "GapRoutedGNNBipartite requires edge_index_np and " + "undir_idx_for_dir_np (injected by the preprocessor)." + ) + + self.n_check = n_node + self.n_var = n_undir_e + self.d_var_in = d_edge + self.n_scalars = n_scalars + self.d_hidden = d_hidden + self.pool = pool + + edge_index = torch.as_tensor(edge_index_np, dtype=torch.long) + undir_idx_for_dir = torch.as_tensor(undir_idx_for_dir_np, dtype=torch.long) + # Bipartite incidence: each directed slot of the mono edge_index is one + # (variable=undir_idx, check=src) incidence row. Since each undir edge + # appears in both directions, this yields exactly 2 incidence rows per + # variable — one to each of its two endpoint detectors. + var_inc = undir_idx_for_dir + check_inc = edge_index[0] + + self.register_buffer("_var_inc", var_inc.contiguous(), persistent=False) + self.register_buffer("_check_inc", check_inc.contiguous(), persistent=False) + + self.check_emb = nn.Linear(1, d_hidden) + self.var_emb = nn.Linear(d_edge, d_hidden) + + self.layers = nn.ModuleList([ + BipartiteMPNNLayer(d_hidden, msg_hidden, dropout) + for _ in range(n_layers) + ]) + + # Pool over the two node types separately, concat, then head. + head_in = 2 * d_hidden + n_scalars + self.head = nn.Sequential( + nn.Linear(head_in, head_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(head_hidden, num_observables), + ) + + def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + B = x.shape[0] + n_check = self.n_check + n_var = self.n_var + d_e = self.d_var_in + edge_block = n_var * d_e + + check_x = x[:, :n_check].unsqueeze(-1) # (B, n_check, 1) + var_x = x[:, n_check : n_check + edge_block].view(B, n_var, d_e) # (B, n_var, d_e) + if self.n_scalars > 0: + scalars = x[:, n_check + edge_block : n_check + edge_block + self.n_scalars] + else: + scalars = x.new_zeros(B, 0) + + h_check = self.check_emb(check_x) + h_var = self.var_emb(var_x) + + for layer in self.layers: + h_var, h_check = layer(h_var, h_check, self._var_inc, self._check_inc) + + if self.pool == "mean": + g_check = h_check.mean(dim=1) + g_var = h_var.mean(dim=1) + elif self.pool == "sum": + g_check = h_check.sum(dim=1) + g_var = h_var.sum(dim=1) + elif self.pool == "max": + g_check = h_check.max(dim=1).values + g_var = h_var.max(dim=1).values + else: + raise ValueError(f"unknown pool: {self.pool}") + + parts = [g_check, g_var] + if self.n_scalars > 0: + parts.append(scalars) + return self.head(torch.cat(parts, dim=-1)) + + +@register_model("cached_gap_routed_gnn_bipartite") +class CachedGapRoutedGNNBipartite(GapRoutedGNNBipartite): + """Bipartite GNN consuming the cached shared .npz.""" + REQUIRED_PREPROCESSOR = "cached_gap_routed_gnn" + + +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── +# ASTRA-style variant — bipartite Tanner-form + GRU recurrent update. +# +# Adapted from Arshpreet Maan's ASTRA QLDPC GNN decoder +# (github.com/arshpreetmaan/astra): +# - Bipartite graph: check nodes (detectors) + variable nodes (fault edges). +# - GRU update with initial input fed back at each iteration (keeps the raw +# syndrome / byproducts signal alive across iterations, helps avoid +# over-smoothing). +# - Many iterations (L=5+) with small hidden dim (h=16+) → tiny param budget. +# - No mwpm_pred shortcut: scalars NOT injected into the head (forces the +# model to learn from the bipartite message passing alone). +# +# Input layout still matches GapRoutedGNNPreprocessor: +# x[:, :n_node] check node syndrome (+ virtual) +# x[:, n_node : n_node + n_undir_e * 3] var node features (byproducts) +# x[:, last 6] scalars (ignored by default) +# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── + + +@register_model("gap_routed_gnn_astra_style") +class GapRoutedGNNAstraStyle(BaseQECModel): + """ASTRA-style bipartite GRU MPNN for surface-code decoding. + + Key differences from `GapRoutedGNNBipartite`: + - GRU update instead of MLP+residual+LayerNorm + - Initial input (syndrome/byproducts) re-fed at every iteration via + the GRU input gate + - Defaults to much smaller hidden dim and more iterations + - Scalars NOT used by default (avoids mwpm_pred shortcut trap) + """ + REQUIRED_PREPROCESSOR = "gap_routed_gnn" + + def __init__( + self, + num_observables: int, + n_node: int, + n_undir_e: int, + d_edge: int = 3, + n_scalars: int = 6, + edge_index_np=None, + edge_w_norm_np=None, + undir_idx_for_dir_np=None, + h_dim: int = 16, + n_iters: int = 5, + msg_hidden: int = 64, + head_hidden: int = 32, + dropout: float = 0.1, + use_scalars_in_head: bool = False, # set True to allow head to see gap/w_0/.../mwpm_pred + **kwargs, + ): + super().__init__(num_observables=num_observables) + if edge_index_np is None or undir_idx_for_dir_np is None: + raise ValueError( + "GapRoutedGNNAstraStyle requires edge_index_np and undir_idx_for_dir_np" + ) + self.n_check = n_node + self.n_var = n_undir_e + self.d_var_in = d_edge + self.n_scalars = n_scalars + self.h_dim = h_dim + self.n_iters = n_iters + self.use_scalars_in_head = use_scalars_in_head + + edge_index = torch.as_tensor(edge_index_np, dtype=torch.long) + undir_idx_for_dir = torch.as_tensor(undir_idx_for_dir_np, dtype=torch.long) + # Bipartite incidence: each directed slot maps to (variable, check) pair. + self.register_buffer("_var_inc", undir_idx_for_dir.contiguous(), persistent=False) + self.register_buffer("_check_inc", edge_index[0].contiguous(), persistent=False) + + # Initial embeddings — small, just lift to h_dim + self.check_emb = nn.Linear(1, h_dim) + self.var_emb = nn.Linear(d_edge, h_dim) + + # Message networks (ASTRA-style: 3-layer MLP with dropout) + edge_feat_dim = h_dim + self.msg_v2c = nn.Sequential( + nn.Linear(2 * h_dim, msg_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(msg_hidden, msg_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(msg_hidden, edge_feat_dim), + ) + self.msg_c2v = nn.Sequential( + nn.Linear(2 * h_dim, msg_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(msg_hidden, msg_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(msg_hidden, edge_feat_dim), + ) + + # GRU update (ASTRA core: recurrent across iterations) + # GRU input at each iter: [aggregated message, raw initial input] + # GRU state: current node hidden (h_dim) + self.gru_c = nn.GRUCell(edge_feat_dim + 1, h_dim) # +1 for syndrome bit + self.gru_v = nn.GRUCell(edge_feat_dim + d_edge, h_dim) # +d_edge for byproducts + + # Output head — graph pool of check + var, optional scalars + pool_dim = 2 * h_dim # concat(check_pool, var_pool) + extra = n_scalars if use_scalars_in_head else 0 + self.head = nn.Sequential( + nn.Linear(pool_dim + extra, head_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(head_hidden, num_observables), + ) + + def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + B = x.shape[0] + n_check = self.n_check + n_var = self.n_var + d_e = self.d_var_in + h = self.h_dim + edge_block = n_var * d_e + + check_init = x[:, :n_check].unsqueeze(-1) # (B, n_check, 1) + var_init = x[:, n_check : n_check + edge_block].view(B, n_var, d_e) # (B, n_var, d_e) + if self.n_scalars > 0 and self.use_scalars_in_head: + scalars = x[:, n_check + edge_block : n_check + edge_block + self.n_scalars] + else: + scalars = x.new_zeros(B, 0) + + h_c = self.check_emb(check_init) # (B, n_check, h) + h_v = self.var_emb(var_init) # (B, n_var, h) + + var_inc = self._var_inc # (E,) + check_inc = self._check_inc # (E,) + E = var_inc.shape[0] + + for _ in range(self.n_iters): + # Phase A: variable → check + h_src_v = h_v.index_select(1, var_inc) # (B, E, h) + h_dst_c = h_c.index_select(1, check_inc) + m_v2c = self.msg_v2c(torch.cat([h_src_v, h_dst_c], dim=-1)) # (B, E, h) + agg_c = torch.zeros(B, n_check, h, device=m_v2c.device, dtype=m_v2c.dtype) + agg_c.scatter_add_(1, check_inc.view(1, E, 1).expand(B, -1, h), m_v2c) + # GRU: input = [agg_c, raw syndrome], state = h_c + gru_in_c = torch.cat([agg_c, check_init], dim=-1) # (B, n_check, h+1) + h_c = self.gru_c(gru_in_c.reshape(-1, h + 1), + h_c.reshape(-1, h)).view(B, n_check, h) + + # Phase B: check → variable + h_src_c = h_c.index_select(1, check_inc) + h_dst_v = h_v.index_select(1, var_inc) + m_c2v = self.msg_c2v(torch.cat([h_src_c, h_dst_v], dim=-1)) # (B, E, h) + agg_v = torch.zeros(B, n_var, h, device=m_c2v.device, dtype=m_c2v.dtype) + agg_v.scatter_add_(1, var_inc.view(1, E, 1).expand(B, -1, h), m_c2v) + gru_in_v = torch.cat([agg_v, var_init], dim=-1) # (B, n_var, h+d_e) + h_v = self.gru_v(gru_in_v.reshape(-1, h + d_e), + h_v.reshape(-1, h)).view(B, n_var, h) + + # Pool both node types, concat, head + g_check = h_c.mean(dim=1) # (B, h) + g_var = h_v.mean(dim=1) + parts = [g_check, g_var] + if self.n_scalars > 0 and self.use_scalars_in_head: + parts.append(scalars) + return self.head(torch.cat(parts, dim=-1)) + + +@register_model("cached_gap_routed_gnn_astra_style") +class CachedGapRoutedGNNAstraStyle(GapRoutedGNNAstraStyle): + """ASTRA-style GNN consuming the cached shared .npz.""" + REQUIRED_PREPROCESSOR = "cached_gap_routed_gnn" + + +@register_model("cached_gap_routed_gnn_bipartite_cnnfeat") +class CachedGapRoutedGNNBipartiteCNNFeat(BaseQECModel): + """Bipartite variant of mono CNN-feat: same input layout (4-dim per + detector + 1-dim per fault edge), but uses var nodes + check nodes + with bipartite message passing. + + Information content identical to mono cnnfeat (per-shot info only in + check_x; var_x is static w_e_norm). Tests whether bipartite topology + itself adds value when both node types are info-restricted. + + Input layout (from CachedGapRoutedGNNCNNFeatPreprocessor): + [check_x_flat (B, n_node * 4)] — 4 CNN-style channels per detector + [var_x_flat (B, n_undir_e * 1)] — w_e_norm only (static) + (no scalars) + """ + REQUIRED_PREPROCESSOR = "cached_gap_routed_gnn_cnnfeat" + + def __init__( + self, + num_observables: int, + n_node: int, + n_undir_e: int, + d_node_in: int = 4, + d_edge: int = 1, + n_scalars: int = 0, + edge_index_np=None, + edge_w_norm_np=None, + undir_idx_for_dir_np=None, + d_hidden: int = 64, + n_layers: int = 3, + msg_hidden: int = 128, + head_hidden: int = 128, + dropout: float = 0.2, + pool: str = "mean", + **kwargs, + ): + super().__init__(num_observables=num_observables) + if edge_index_np is None or undir_idx_for_dir_np is None: + raise ValueError( + "CachedGapRoutedGNNBipartiteCNNFeat requires edge_index_np / " + "undir_idx_for_dir_np from the preprocessor." + ) + + self.n_check = n_node + self.n_var = n_undir_e + self.d_node_in = d_node_in + self.d_var_in = d_edge + self.d_hidden = d_hidden + self.pool = pool + + edge_index = torch.as_tensor(edge_index_np, dtype=torch.long) + undir_idx_for_dir = torch.as_tensor(undir_idx_for_dir_np, dtype=torch.long) + var_inc = undir_idx_for_dir + check_inc = edge_index[0] + self.register_buffer("_var_inc", var_inc.contiguous(), persistent=False) + self.register_buffer("_check_inc", check_inc.contiguous(), persistent=False) + + self.check_emb = nn.Linear(d_node_in, d_hidden) + self.var_emb = nn.Linear(d_edge, d_hidden) + + self.layers = nn.ModuleList([ + BipartiteMPNNLayer(d_hidden, msg_hidden, dropout) + for _ in range(n_layers) + ]) + + head_in = 2 * d_hidden # no scalars + self.head = nn.Sequential( + nn.Linear(head_in, head_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(head_hidden, num_observables), + ) + + def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + B = x.shape[0] + n_check = self.n_check + n_var = self.n_var + d_in = self.d_node_in + d_e = self.d_var_in + + node_block = n_check * d_in + edge_block = n_var * d_e + + check_x = x[:, :node_block].view(B, n_check, d_in) + var_x = x[:, node_block : node_block + edge_block].view(B, n_var, d_e) + + h_check = self.check_emb(check_x) + h_var = self.var_emb(var_x) + + for layer in self.layers: + h_var, h_check = layer(h_var, h_check, self._var_inc, self._check_inc) + + if self.pool == "mean": + g_check = h_check.mean(dim=1) + g_var = h_var.mean(dim=1) + elif self.pool == "sum": + g_check = h_check.sum(dim=1) + g_var = h_var.sum(dim=1) + elif self.pool == "max": + g_check = h_check.max(dim=1).values + g_var = h_var.max(dim=1).values + else: + raise ValueError(f"unknown pool: {self.pool}") + + return self.head(torch.cat([g_check, g_var], dim=-1)) + + +@register_model("cached_gap_routed_gnn_astra_style_cnnfeat") +class CachedGapRoutedGNNAstraStyleCNNFeat(BaseQECModel): + """ASTRA-style variant of mono CNN-feat: bipartite GRU MPNN that + consumes the same input layout as the mono/bipartite cnnfeat models + (4-dim per detector check_x + 1-dim per fault edge var_x). + + Combines ASTRA's iterative-GRU strength with CNN-feat's information + bottleneck. Tests whether ASTRA's expressivity is enough to escape + the trap when feature aggregation is also applied. + + Input layout (same as bipartite_cnnfeat). + """ + REQUIRED_PREPROCESSOR = "cached_gap_routed_gnn_cnnfeat" + + def __init__( + self, + num_observables: int, + n_node: int, + n_undir_e: int, + d_node_in: int = 4, + d_edge: int = 1, + n_scalars: int = 0, + edge_index_np=None, + edge_w_norm_np=None, + undir_idx_for_dir_np=None, + h_dim: int = 16, + n_iters: int = 5, + msg_hidden: int = 64, + head_hidden: int = 32, + dropout: float = 0.1, + **kwargs, + ): + super().__init__(num_observables=num_observables) + if edge_index_np is None or undir_idx_for_dir_np is None: + raise ValueError( + "CachedGapRoutedGNNAstraStyleCNNFeat requires edge_index_np / " + "undir_idx_for_dir_np from the preprocessor." + ) + self.n_check = n_node + self.n_var = n_undir_e + self.d_node_in = d_node_in + self.d_var_in = d_edge + self.h_dim = h_dim + self.n_iters = n_iters + + edge_index = torch.as_tensor(edge_index_np, dtype=torch.long) + undir_idx_for_dir = torch.as_tensor(undir_idx_for_dir_np, dtype=torch.long) + self.register_buffer("_var_inc", undir_idx_for_dir.contiguous(), persistent=False) + self.register_buffer("_check_inc", edge_index[0].contiguous(), persistent=False) + + self.check_emb = nn.Linear(d_node_in, h_dim) + self.var_emb = nn.Linear(d_edge, h_dim) + + edge_feat_dim = h_dim + self.msg_v2c = nn.Sequential( + nn.Linear(2 * h_dim, msg_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(msg_hidden, msg_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(msg_hidden, edge_feat_dim), + ) + self.msg_c2v = nn.Sequential( + nn.Linear(2 * h_dim, msg_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(msg_hidden, msg_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(msg_hidden, edge_feat_dim), + ) + + # GRU: input combines aggregated message + raw initial features + self.gru_c = nn.GRUCell(edge_feat_dim + d_node_in, h_dim) + self.gru_v = nn.GRUCell(edge_feat_dim + d_edge, h_dim) + + # No scalars in head + pool_dim = 2 * h_dim + self.head = nn.Sequential( + nn.Linear(pool_dim, head_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(head_hidden, num_observables), + ) + + def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + B = x.shape[0] + n_check = self.n_check + n_var = self.n_var + d_in = self.d_node_in + d_e = self.d_var_in + h = self.h_dim + node_block = n_check * d_in + edge_block = n_var * d_e + + check_init = x[:, :node_block].view(B, n_check, d_in) + var_init = x[:, node_block : node_block + edge_block].view(B, n_var, d_e) + + h_c = self.check_emb(check_init) + h_v = self.var_emb(var_init) + + var_inc = self._var_inc + check_inc = self._check_inc + E = var_inc.shape[0] + + for _ in range(self.n_iters): + # Phase A: variable → check + h_src_v = h_v.index_select(1, var_inc) + h_dst_c = h_c.index_select(1, check_inc) + m_v2c = self.msg_v2c(torch.cat([h_src_v, h_dst_c], dim=-1)) + agg_c = torch.zeros(B, n_check, h, device=m_v2c.device, dtype=m_v2c.dtype) + agg_c.scatter_add_(1, check_inc.view(1, E, 1).expand(B, -1, h), m_v2c) + gru_in_c = torch.cat([agg_c, check_init], dim=-1) + h_c = self.gru_c(gru_in_c.reshape(-1, h + d_in), + h_c.reshape(-1, h)).view(B, n_check, h) + + # Phase B: check → variable + h_src_c = h_c.index_select(1, check_inc) + h_dst_v = h_v.index_select(1, var_inc) + m_c2v = self.msg_c2v(torch.cat([h_src_c, h_dst_v], dim=-1)) + agg_v = torch.zeros(B, n_var, h, device=m_c2v.device, dtype=m_c2v.dtype) + agg_v.scatter_add_(1, var_inc.view(1, E, 1).expand(B, -1, h), m_c2v) + gru_in_v = torch.cat([agg_v, var_init], dim=-1) + h_v = self.gru_v(gru_in_v.reshape(-1, h + d_e), + h_v.reshape(-1, h)).view(B, n_var, h) + + g_check = h_c.mean(dim=1) + g_var = h_v.mean(dim=1) + return self.head(torch.cat([g_check, g_var], dim=-1)) + + +@register_model("cached_gap_routed_gnn_cnnfeat") +class CachedGapRoutedGNNMonoCNNFeat(BaseQECModel): + """Mono GNN over decoding-graph topology + CNN-style aggregated node features. + + Tests information-bottleneck hypothesis: lossless per-edge MWPM info + (1[E_0], 1[E_1]) is replaced by per-detector aggregated channels + (matching the CNN paper's 4-channel grid input), forcing the model to + learn spatial patterns rather than reproduce MWPM trivially. + + Input layout (flat tensor from CachedGapRoutedGNNCNNFeatPreprocessor): + [node_x (B, n_node * 4)] — 4 CNN-style channels per detector + [edge_feat (B, n_undir_e)] — static w_e_norm only (1-dim) + (scalars REMOVED — no mwpm_pred shortcut) + """ + REQUIRED_PREPROCESSOR = "cached_gap_routed_gnn_cnnfeat" + + def __init__( + self, + num_observables: int, + n_node: int, + n_undir_e: int, + d_node_in: int = 4, + d_edge: int = 1, + n_scalars: int = 0, + edge_index_np=None, + edge_w_norm_np=None, + undir_idx_for_dir_np=None, + d_hidden: int = 64, + n_layers: int = 3, + msg_hidden: int = 128, + head_hidden: int = 128, + dropout: float = 0.2, + pool: str = "mean", + **kwargs, + ): + super().__init__(num_observables=num_observables) + if edge_index_np is None or undir_idx_for_dir_np is None: + raise ValueError( + "CachedGapRoutedGNNMonoCNNFeat requires edge_index_np / " + "undir_idx_for_dir_np from the preprocessor." + ) + + self.n_node = n_node + self.n_undir_e = n_undir_e + self.d_node_in = d_node_in + self.d_edge = d_edge + self.n_scalars = n_scalars + self.d_hidden = d_hidden + self.pool = pool + + edge_index = torch.as_tensor(edge_index_np, dtype=torch.long) + undir_idx_for_dir = torch.as_tensor(undir_idx_for_dir_np, dtype=torch.long) + self.register_buffer("_src", edge_index[0].contiguous(), persistent=False) + self.register_buffer("_dst", edge_index[1].contiguous(), persistent=False) + self.register_buffer("_undir_idx_for_dir", undir_idx_for_dir.contiguous(), + persistent=False) + + self.node_emb = nn.Linear(d_node_in, d_hidden) + self.layers = nn.ModuleList([ + EdgeConcatMPNNLayer(d_hidden, d_edge, msg_hidden, dropout) + for _ in range(n_layers) + ]) + self.head = nn.Sequential( + nn.Linear(d_hidden, head_hidden), + nn.ReLU(inplace=True), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(head_hidden, num_observables), + ) + + def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + B = x.shape[0] + n_node = self.n_node + n_undir = self.n_undir_e + d_in = self.d_node_in + d_e = self.d_edge + + node_block = n_node * d_in + edge_block = n_undir * d_e + + node_x = x[:, :node_block].view(B, n_node, d_in) # (B, n_node, 4) + edge_undir = x[:, node_block : node_block + edge_block].view(B, n_undir, d_e) + + edge_dir = edge_undir.index_select(1, self._undir_idx_for_dir) # (B, 2*n_undir, d_e) + + h = self.node_emb(node_x) # (B, n_node, d_h) + for layer in self.layers: + h = layer(h, edge_dir, self._src, self._dst) + + if self.pool == "mean": + g = h.mean(dim=1) + elif self.pool == "sum": + g = h.sum(dim=1) + elif self.pool == "max": + g = h.max(dim=1).values + else: + raise ValueError(f"unknown pool: {self.pool}") + + return self.head(g) + + +@register_model("syndrome_gnn_astra_style") +class SyndromeGNNAstraStyle(GapRoutedGNNAstraStyle): + """ASTRA-style architecture, syndrome-only input (no E_0/E_1 byproducts). + + Pairs with SyndromeGNNPreprocessor (d_edge=1: only w_e_norm as var feature). + Used as ablation: 'what if we drop MWPM byproducts entirely?' + """ + REQUIRED_PREPROCESSOR = "syndrome_gnn" + + def __init__(self, num_observables, n_node, n_undir_e, + d_edge=1, n_scalars=0, **kwargs): + super().__init__( + num_observables=num_observables, + n_node=n_node, n_undir_e=n_undir_e, + d_edge=d_edge, n_scalars=n_scalars, + **kwargs, + ) diff --git a/qec_sim/models/hqmt.py b/qec_sim/models/hqmt.py new file mode 100644 index 0000000..19184b4 --- /dev/null +++ b/qec_sim/models/hqmt.py @@ -0,0 +1,345 @@ +"""HQMT — Hierarchical Qubit-Merging Transformer (Park et al., arXiv:2510.11593v1). + +2-stage transformer decoder with qubit-merging layer and Stage 1/2 weight sharing. +Designed for code-capacity (single-round, perfect syndrome) depolarizing noise. + +Stage 1: 2n Z/X tokens → N transformer blocks (fine-grained) +Merge : per-qubit concat [Z; X] → Linear(2D → D) → n qubit tokens +Stage 2: n tokens → same N transformer blocks (weight-shared with Stage 1) +Output : mean-pool → Linear(D → num_obs) + +Reuses `qct_qubit_centric` preprocessor for topology (nbr_Z, nbr_X, det_Z_at, +det_X_at). For multi-round circuits, the LAST round of each stab is used. +For paper-faithful HQMT use a code-capacity circuit with T_Z == T_X == 1. +""" +from __future__ import annotations + +import math +import torch +import torch.nn as nn +import torch.nn.functional as F + +from qec_sim.core.interfaces import BaseQECModel +from qec_sim.models.registry import register_model + + +class _MultiHeadSelfAttention(nn.Module): + def __init__(self, d_model: int, n_heads: int, dropout: float = 0.0): + super().__init__() + assert d_model % n_heads == 0 + self.d_model = d_model + self.n_heads = n_heads + self.d_h = d_model // n_heads + + self.W_Q = nn.Linear(d_model, d_model) + self.W_K = nn.Linear(d_model, d_model) + self.W_V = nn.Linear(d_model, d_model) + self.out_proj = nn.Linear(d_model, d_model) + self.attn_dropout = nn.Dropout(dropout) + + def forward(self, x: torch.Tensor, mask: torch.Tensor = None) -> torch.Tensor: + B, S, _ = x.shape + Q = self.W_Q(x).view(B, S, self.n_heads, self.d_h).transpose(1, 2) + K = self.W_K(x).view(B, S, self.n_heads, self.d_h).transpose(1, 2) + V = self.W_V(x).view(B, S, self.n_heads, self.d_h).transpose(1, 2) + + scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.d_h) + if mask is not None: + scores = scores.masked_fill(mask == 0, float("-inf")) + + attn = F.softmax(scores, dim=-1) + attn = self.attn_dropout(attn) + out = torch.matmul(attn, V) + out = out.transpose(1, 2).contiguous().view(B, S, self.d_model) + return self.out_proj(out) + + +class _TransformerBlock(nn.Module): + def __init__(self, d_model: int, n_heads: int, d_ff: int, dropout: float = 0.0): + super().__init__() + self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) + self.attn = _MultiHeadSelfAttention(d_model, n_heads, dropout) + self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model) + self.ffn = nn.Sequential( + nn.Linear(d_model, d_ff), + nn.GELU(), + nn.Dropout(dropout), + nn.Linear(d_ff, d_model), + nn.Dropout(dropout), + ) + + def forward(self, x: torch.Tensor, mask: torch.Tensor = None) -> torch.Tensor: + x = x + self.attn(self.norm1(x), mask) + x = x + self.ffn(self.norm2(x)) + return x + + +class _QubitMergingLayer(nn.Module): + def __init__(self, d_model: int): + super().__init__() + self.fc = nn.Linear(2 * d_model, d_model) + + def forward(self, x_z: torch.Tensor, x_x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + return self.fc(torch.cat([x_z, x_x], dim=-1)) + + +@register_model("hqmt") +class HQMT(BaseQECModel): + """HQMT decoder (Park et al., arXiv:2510.11593v1, 2-stage hierarchical).""" + + REQUIRED_PREPROCESSOR = "qct_qubit_centric" + + def __init__( + self, + num_observables: int, + # Topology from qct_qubit_centric preprocessor + n: int, m_Z: int, m_X: int, T_Z: int, T_X: int, K_Z: int, K_X: int, + nbr_Z: torch.Tensor, nbr_X: torch.Tensor, + det_Z_at: torch.Tensor, det_X_at: torch.Tensor, + attn_mask: torch.Tensor, + # Hyperparameters (paper v1 default) + d_model: int = 128, + n_heads: int = 8, + N: int = 3, + ffn_mult: int = 4, + dropout: float = 0.0, + **kwargs, + ): + super().__init__(num_observables=num_observables) + self.n = n + self.m_Z = m_Z + self.m_X = m_X + self.d_model = d_model + self.N = N + + if T_Z < 1 or T_X < 1: + raise ValueError( + f"HQMT needs both Z and X detectors. Got T_Z={T_Z}, T_X={T_X}. " + "Provide a code-capacity circuit with single-round Z+X syndrome." + ) + + # For code-capacity (T_τ == 1), this is the only round. + # For multi-round circuits we take the LAST round (final perfect measurement), + # which is the closest analog but not paper-faithful. + self.register_buffer("z_det_idx", det_Z_at[:, -1].long(), persistent=False) + self.register_buffer("x_det_idx", det_X_at[:, -1].long(), persistent=False) + + # Build (n × m_τ) adjacency mask from neighbor index lists. + z_mask = torch.zeros(n, m_Z, dtype=torch.float32) + x_mask = torch.zeros(n, m_X, dtype=torch.float32) + for qi in range(n): + for k in range(K_Z): + ai = int(nbr_Z[qi, k].item()) + if ai >= 0: + z_mask[qi, ai] = 1.0 + for k in range(K_X): + ai = int(nbr_X[qi, k].item()) + if ai >= 0: + x_mask[qi, ai] = 1.0 + self.register_buffer("z_adjacency_mask", z_mask, persistent=False) + self.register_buffer("x_adjacency_mask", x_mask, persistent=False) + + d_ff = ffn_mult * d_model + + self.z_embedding = nn.Linear(m_Z, d_model) + self.x_embedding = nn.Linear(m_X, d_model) + + # Stage 1 과 Stage 2 가 동일한 N 개 블록을 공유 (paper v1) + self.shared_transformer = nn.ModuleList([ + _TransformerBlock(d_model, n_heads, d_ff, dropout) + for _ in range(N) + ]) + + self.qubit_merging = _QubitMergingLayer(d_model) + + self.output_norm = nn.LayerNorm(d_model) + self.classifier = nn.Linear(d_model, num_observables) + + self._init_weights() + + def _init_weights(self): + for module in self.modules(): + if isinstance(module, nn.Linear): + nn.init.xavier_uniform_(module.weight) + if module.bias is not None: + nn.init.zeros_(module.bias) + elif isinstance(module, nn.LayerNorm): + nn.init.ones_(module.weight) + nn.init.zeros_(module.bias) + + def _build_patches(self, syndrome: torch.Tensor): + s_z = syndrome[:, self.z_det_idx] + s_x = syndrome[:, self.x_det_idx] + v_z = 1.0 - 2.0 * s_z + v_x = 1.0 - 2.0 * s_x + p_z = v_z.unsqueeze(1) * self.z_adjacency_mask.unsqueeze(0) + p_x = v_x.unsqueeze(1) * self.x_adjacency_mask.unsqueeze(0) + return p_z, p_x + + def forward(self, syndrome: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + p_z, p_x = self._build_patches(syndrome) + + z_tokens = self.z_embedding(p_z) + x_tokens = self.x_embedding(p_x) + + X1 = torch.cat([z_tokens, x_tokens], dim=1) # (B, 2n, D) + h = X1 + for block in self.shared_transformer: + h = block(h) + + h_z = h[:, :self.n, :] + h_x = h[:, self.n:, :] + X2 = self.qubit_merging(h_z, h_x) # (B, n, D) + + h = X2 + for block in self.shared_transformer: + h = block(h) + + h = self.output_norm(h) + pooled = h.mean(dim=1) + return self.classifier(pooled) + + +@register_model("hqmt_multiround") +class HQMTMultiRound(BaseQECModel): + """HQMT (Park et al. v1) extended to multi-round SI1000. + + Combines HQMT's 2-stage + weight-shared transformer with QCT-style + per-round input embedding: each round's per-qubit patch is embedded + independently (shared per-stab-type weights), per-round positional + embed is added, rounds are concatenated, and a merge Linear collapses + to the d_model token. The rest of the Stage 1 / Merging / Stage 2 + pipeline is identical to HQMT v1. + + For T_Z == T_X == 1, this is equivalent to HQMT v1 up to the extra + merge Linear (which becomes Identity-like since the concat dim equals + d_model). Useful for fair SI1000 comparison. + """ + + REQUIRED_PREPROCESSOR = "qct_qubit_centric" + + def __init__( + self, + num_observables: int, + n: int, m_Z: int, m_X: int, T_Z: int, T_X: int, K_Z: int, K_X: int, + nbr_Z: torch.Tensor, nbr_X: torch.Tensor, + det_Z_at: torch.Tensor, det_X_at: torch.Tensor, + attn_mask: torch.Tensor, + d_model: int = 128, + n_heads: int = 8, + N: int = 3, + ffn_mult: int = 4, + dropout: float = 0.0, + **kwargs, + ): + super().__init__(num_observables=num_observables) + self.n = n + self.m_Z = m_Z + self.m_X = m_X + self.T_Z = T_Z + self.T_X = T_X + self.d_model = d_model + self.N = N + + if T_Z < 1 or T_X < 1: + raise ValueError( + f"HQMTMultiRound needs T_Z>=1, T_X>=1, got T_Z={T_Z}, T_X={T_X}.") + + # All rounds of detectors (not just the last) + self.register_buffer("det_Z_at", det_Z_at.long(), persistent=False) + self.register_buffer("det_X_at", det_X_at.long(), persistent=False) + + # Adjacency masks (n × m_τ) + z_mask = torch.zeros(n, m_Z, dtype=torch.float32) + x_mask = torch.zeros(n, m_X, dtype=torch.float32) + for qi in range(n): + for k in range(K_Z): + ai = int(nbr_Z[qi, k].item()) + if ai >= 0: + z_mask[qi, ai] = 1.0 + for k in range(K_X): + ai = int(nbr_X[qi, k].item()) + if ai >= 0: + x_mask[qi, ai] = 1.0 + self.register_buffer("z_adjacency_mask", z_mask, persistent=False) + self.register_buffer("x_adjacency_mask", x_mask, persistent=False) + + d_ff = ffn_mult * d_model + + # Per-round embedding (shared across rounds, per stab type) + self.z_embedding = nn.Linear(m_Z, d_model) + self.x_embedding = nn.Linear(m_X, d_model) + + # Per-round learnable positional embed (QCT-style) + self.pos_round_Z = nn.Parameter(torch.zeros(T_Z, d_model)) + self.pos_round_X = nn.Parameter(torch.zeros(T_X, d_model)) + nn.init.trunc_normal_(self.pos_round_Z, std=0.02) + nn.init.trunc_normal_(self.pos_round_X, std=0.02) + + # Round-concat merge: (T_τ × d_model) → d_model + self.merge_rounds_Z = nn.Linear(T_Z * d_model, d_model) + self.merge_rounds_X = nn.Linear(T_X * d_model, d_model) + + # Stage 1/2 shared transformer (v1 paper) + self.shared_transformer = nn.ModuleList([ + _TransformerBlock(d_model, n_heads, d_ff, dropout) + for _ in range(N) + ]) + + self.qubit_merging = _QubitMergingLayer(d_model) + self.output_norm = nn.LayerNorm(d_model) + self.classifier = nn.Linear(d_model, num_observables) + + self._init_weights() + + def _init_weights(self): + for module in self.modules(): + if isinstance(module, nn.Linear): + nn.init.xavier_uniform_(module.weight) + if module.bias is not None: + nn.init.zeros_(module.bias) + elif isinstance(module, nn.LayerNorm): + nn.init.ones_(module.weight) + nn.init.zeros_(module.bias) + + def _build_per_round_tokens(self, syndrome: torch.Tensor): + """syndrome: (B, num_detectors) → (z_tokens, x_tokens) each (B, n, D).""" + # Per-stab, per-round signs (B, m_τ, T_τ) + v = 1.0 - 2.0 * syndrome + v_z = v[:, self.det_Z_at] # (B, m_Z, T_Z) + v_x = v[:, self.det_X_at] # (B, m_X, T_X) + + # Per-qubit, per-round patches: (B, n, T_τ, m_τ) via adjacency broadcast. + # patch[b,i,t,a] = v[b,a,t] * mask[i,a] + p_z = v_z.permute(0, 2, 1).unsqueeze(1) * self.z_adjacency_mask.unsqueeze(0).unsqueeze(2) + p_x = v_x.permute(0, 2, 1).unsqueeze(1) * self.x_adjacency_mask.unsqueeze(0).unsqueeze(2) + # shapes: (B, n, T_τ, m_τ) + + # Embed per round (shared weights), add positional + e_z = self.z_embedding(p_z) + self.pos_round_Z # (B, n, T_Z, D) + e_x = self.x_embedding(p_x) + self.pos_round_X # (B, n, T_X, D) + + # Concat over rounds → (B, n, T_τ × D), merge → (B, n, D) + z_tokens = self.merge_rounds_Z(e_z.flatten(start_dim=2)) + x_tokens = self.merge_rounds_X(e_x.flatten(start_dim=2)) + return z_tokens, x_tokens + + def forward(self, syndrome: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + z_tokens, x_tokens = self._build_per_round_tokens(syndrome) + + X1 = torch.cat([z_tokens, x_tokens], dim=1) # (B, 2n, D) + h = X1 + for block in self.shared_transformer: + h = block(h) + + h_z = h[:, :self.n, :] + h_x = h[:, self.n:, :] + X2 = self.qubit_merging(h_z, h_x) # (B, n, D) + + h = X2 + for block in self.shared_transformer: + h = block(h) + + h = self.output_norm(h) + pooled = h.mean(dim=1) + return self.classifier(pooled) diff --git a/qec_sim/models/qct.py b/qec_sim/models/qct.py new file mode 100644 index 0000000..ebb2154 --- /dev/null +++ b/qec_sim/models/qct.py @@ -0,0 +1,153 @@ +"""Qubit-centric Transformer (QCT) for surface code decoding. + +Park, Kwak, Kim — "Qubit-centric Transformer for Surface Code Decoding" +arXiv:2510.11593 (Mar 2026). + +Paper-faithful 구현. 단, paper는 code-capacity depolarizing (single round, perfect syndrome, +4-class logical class) — 본 구현은 SI1000 multi-round detector 입력에 맞춰 다음을 추가: + - 시간 차원: stab type τ별로 detector가 존재하는 round를 따로 모아 T_Z, T_X 정의 + - Embedding은 round t 별로 ξ^τ_{i,t}를 만들고 W_τ로 D_e 차원에 사상한 뒤 round 차원으로 + concat → φ^τ_i ∈ R^{T_τ·D_e}. positional embed는 (qubit, stab type, round) 모두 학습 가능. + - 출력 dim은 SI1000 Z-memory에서는 num_observables=1 (binary) 또는 2 (coset_mode 2-class). +""" + +import torch +import torch.nn as nn + +from qec_sim.core.interfaces import BaseQECModel +from qec_sim.models.registry import register_model + + +@register_model("qct") +class QCT(BaseQECModel): + REQUIRED_PREPROCESSOR = "qct_qubit_centric" + + def __init__( + self, + num_observables: int, + # Topology (preprocessor가 주입) + n: int, m_Z: int, m_X: int, T_Z: int, T_X: int, K_Z: int, K_X: int, + nbr_Z: torch.Tensor, nbr_X: torch.Tensor, + det_Z_at: torch.Tensor, det_X_at: torch.Tensor, + attn_mask: torch.Tensor, + # 하이퍼 (paper default: D_e=64, D_m=128, N=8) + D_e: int = 64, + D_m: int = 128, + num_layers: int = 8, + num_heads: int = 8, + ffn_mult: int = 4, + dropout: float = 0.0, + **kwargs, + ): + super().__init__(num_observables=num_observables) + self.n = n + self.m_Z = m_Z + self.m_X = m_X + self.T_Z = T_Z + self.T_X = T_X + self.K_Z = K_Z + self.K_X = K_X + self.D_e = D_e + self.D_m = D_m + + # Topology buffers (학습 안 됨) + self.register_buffer("nbr_Z", nbr_Z.long(), persistent=False) + self.register_buffer("nbr_X", nbr_X.long(), persistent=False) + self.register_buffer("det_Z_at", det_Z_at.long(), persistent=False) + self.register_buffer("det_X_at", det_X_at.long(), persistent=False) + # attn_mask: True = unmasked, False = masked. float mask로 변환해서 저장. + attn_float = torch.zeros_like(attn_mask, dtype=torch.float32) + attn_float.masked_fill_(~attn_mask, float("-inf")) + self.register_buffer("attn_float_mask", attn_float, persistent=False) + + # Padding sentinel: nbr_*에서 -1을 0으로 바꾼 안전 인덱스 + valid mask + nbr_Z_safe = nbr_Z.clamp(min=0) + nbr_X_safe = nbr_X.clamp(min=0) + valid_Z = (nbr_Z >= 0).float().unsqueeze(-1) # (n, K_Z, 1) + valid_X = (nbr_X >= 0).float().unsqueeze(-1) + self.register_buffer("nbr_Z_safe", nbr_Z_safe.long(), persistent=False) + self.register_buffer("nbr_X_safe", nbr_X_safe.long(), persistent=False) + self.register_buffer("valid_Z", valid_Z, persistent=False) + self.register_buffer("valid_X", valid_X, persistent=False) + + # Embedding: W_τ ∈ R^{D_e × m_τ} + self.W_Z = nn.Linear(m_Z, D_e) + self.W_X = nn.Linear(m_X, D_e) + # 학습 가능한 positional embed: (qubit, stab type) + (round, stab type) + # per-qubit: paper의 p^τ_i (단, paper는 round 없음 — 본 구현은 둘 다 도입) + self.pos_qubit_Z = nn.Parameter(torch.zeros(n, D_e)) + self.pos_qubit_X = nn.Parameter(torch.zeros(n, D_e)) + self.pos_round_Z = nn.Parameter(torch.zeros(T_Z, D_e)) + self.pos_round_X = nn.Parameter(torch.zeros(T_X, D_e)) + nn.init.trunc_normal_(self.pos_qubit_Z, std=0.02) + nn.init.trunc_normal_(self.pos_qubit_X, std=0.02) + nn.init.trunc_normal_(self.pos_round_Z, std=0.02) + nn.init.trunc_normal_(self.pos_round_X, std=0.02) + + # Merging: concat [φ^Z; φ^X] → D_m + self.merge = nn.Linear((T_Z + T_X) * D_e, D_m) + + # Transformer: pre-LN (paper figure: LN → SA → LN → FFN) + layer = nn.TransformerEncoderLayer( + d_model=D_m, nhead=num_heads, + dim_feedforward=ffn_mult * D_m, + dropout=dropout, + batch_first=True, + norm_first=True, + ) + self.transformer = nn.TransformerEncoder(layer, num_layers=num_layers) + + # Output: mean-pool n tokens → FC → num_observables logits + self.head = nn.Linear(D_m, num_observables) + + def forward(self, syndromes: torch.Tensor) -> torch.Tensor: + """syndromes: (B, num_detectors) in {0, 1} as float.""" + B = syndromes.shape[0] + + # σ_j = (-1)^{s_j} → 0 → +1, 1 → -1 + sigma = 1.0 - 2.0 * syndromes # (B, num_detectors) + + # Per-stab per-round 신호 (B, m_τ, T_τ) + sigma_Z = sigma[:, self.det_Z_at] # (B, m_Z, T_Z) + sigma_X = sigma[:, self.det_X_at] # (B, m_X, T_X) + + # 큐빗별 인접 stab gather: (B, n, K_τ, T_τ) + sigma_Z_q = sigma_Z[:, self.nbr_Z_safe, :] * self.valid_Z # (B, n, K_Z, T_Z) + sigma_X_q = sigma_X[:, self.nbr_X_safe, :] * self.valid_X + + # W_τ.weight 형상: (D_e, m_τ). 큐빗별 인접 stab의 임베딩 컬럼 모음: + # W_Z_nbr[i, k, :] = W_Z.weight[:, nbr_Z_safe[i, k]] + W_Z_nbr = self.W_Z.weight[:, self.nbr_Z_safe].permute(1, 2, 0) # (n, K_Z, D_e) + W_X_nbr = self.W_X.weight[:, self.nbr_X_safe].permute(1, 2, 0) + + # φ^τ_{b, i, t, :} = Σ_k sigma_q[b,i,k,t] * W_τ_nbr[i,k,:] + phi_Z = torch.einsum("bikt,ikd->bitd", sigma_Z_q, W_Z_nbr) # (B, n, T_Z, D_e) + phi_X = torch.einsum("bikt,ikd->bitd", sigma_X_q, W_X_nbr) + + # bias + positional (qubit, round) + # bias (D_e,) — broadcast 마지막 dim + # pos_qubit_τ (n, D_e) — broadcast (1, n, 1, D_e) + # pos_round_τ (T_τ, D_e) — broadcast (1, 1, T_τ, D_e) + phi_Z = (phi_Z + + self.W_Z.bias + + self.pos_qubit_Z.unsqueeze(0).unsqueeze(2) + + self.pos_round_Z.unsqueeze(0).unsqueeze(0)) + phi_X = (phi_X + + self.W_X.bias + + self.pos_qubit_X.unsqueeze(0).unsqueeze(2) + + self.pos_round_X.unsqueeze(0).unsqueeze(0)) + + # round 차원 concat + phi_Z_cat = phi_Z.flatten(start_dim=2) # (B, n, T_Z * D_e) + phi_X_cat = phi_X.flatten(start_dim=2) # (B, n, T_X * D_e) + + # Merging + u = torch.cat([phi_Z_cat, phi_X_cat], dim=-1) # (B, n, (T_Z+T_X)*D_e) + x = self.merge(u) # (B, n, D_m) + + # Transformer with structure-aware mask + x = self.transformer(x, mask=self.attn_float_mask) + + # mean-pool over n tokens → head + z = x.mean(dim=1) # (B, D_m) + return self.head(z) diff --git a/qec_sim/models/wrapper.py b/qec_sim/models/wrapper.py index 24e3e99..6f19b55 100644 --- a/qec_sim/models/wrapper.py +++ b/qec_sim/models/wrapper.py @@ -9,14 +9,15 @@ class PreprocessorWrapper(nn.Module): 코어 모델 + 전처리기를 하나의 nn.Module로 묶는 래퍼. - Trainer는 이 래퍼에 dict 배치만 던지면 됩니다. - - state_dict()에는 core_model 가중치만 포함됩니다. - - preprocessor는 설정(config)에서 재구성 가능하므로 별도 저장 불필요. + - preprocessor는 nn.Module이지만 모든 텐서를 register_buffer(persistent=False)로 + 등록하므로 state_dict()에는 core_model 가중치만 포함됩니다. + - .to(device) 호출 시 preprocessor의 인덱스 텐서도 자동 이동. """ def __init__(self, core_model: nn.Module, preprocessor: BasePreprocessor): super().__init__() self.core_model = core_model - self.preprocessor = preprocessor # nn.Module 아님 → state_dict 제외됨 + self.preprocessor = preprocessor def forward(self, batch_data: dict) -> torch.Tensor: x = self.preprocessor.gpu_transform(batch_data) diff --git a/qec_sim/trainer/callbacks.py b/qec_sim/trainer/callbacks.py index 35c9f21..b5ff000 100644 --- a/qec_sim/trainer/callbacks.py +++ b/qec_sim/trainer/callbacks.py @@ -35,23 +35,34 @@ def on_epoch_end(self, trainer, epoch, logs=None): writer.writerows(self.history) -class RunLogger(Callback): - """터미널 출력을 파일에도 동시에 기록합니다.""" +class RunLogger: + """stdout + stderr(tqdm 포함) 모두 파일에 기록 — 터미널에 보이는 그대로. + + Context manager. pipeline 진입 직후에 켜서 데이터 준비 등 모든 단계의 출력을 캡처. + `\\r`는 현재 진행 중인 줄을 리셋하고 `\\n`는 그 줄을 commit하는 식으로 + 터미널이 화면에 보여주는 결과를 그대로 파일에 반영. → IDE/cat 모두 한 줄짜리. + """ def __init__(self, log_path: str): self.log_path = log_path self._file = None self._orig_stdout = None + self._orig_stderr = None - def on_train_begin(self, trainer): + def __enter__(self): os.makedirs(os.path.dirname(self.log_path) or '.', exist_ok=True) - self._file = open(self.log_path, 'w', encoding='utf-8') + self._file = _ProgressAwareFile(self.log_path) self._orig_stdout = sys.stdout + self._orig_stderr = sys.stderr sys.stdout = _Tee(self._orig_stdout, self._file) + sys.stderr = _Tee(self._orig_stderr, self._file) + return self - def on_train_end(self, trainer): + def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): sys.stdout = self._orig_stdout + sys.stderr = self._orig_stderr self._file.close() + return False class _Tee: @@ -69,6 +80,43 @@ def flush(self): s.flush() +class _ProgressAwareFile: + """`\\r`/`\\n`를 터미널 의미대로 처리하는 file-like wrapper. + + 파일 내용 = (지금까지 commit된 줄들) + (현재 진행중인 부분 줄). `\\r`가 들어오면 + 진행중 부분만 리셋하고, `\\n`가 들어오면 진행중 부분을 한 줄로 commit. 매 write마다 + 파일 전체를 truncate-rewrite하므로 한 번에 큰 사이즈로 쓰지 말 것. + """ + + def __init__(self, path: str): + self._path = path + self._committed = "" + self._partial = "" + self._fh = open(path, 'w', encoding='utf-8', buffering=1) + + def write(self, data: str): + if not data: + return + for ch in data: + if ch == '\r': + self._partial = "" + elif ch == '\n': + self._committed += self._partial + '\n' + self._partial = "" + else: + self._partial += ch + self._fh.seek(0) + self._fh.truncate() + self._fh.write(self._committed + self._partial) + self._fh.flush() + + def flush(self): + self._fh.flush() + + def close(self): + self._fh.close() + + # ────────────────────────────────────────────── # 설정 저장 # ────────────────────────────────────────────── @@ -149,7 +197,7 @@ def load(path: str, model, optimizer=None, scheduler=None) -> int: class EarlyStopping(Callback): """patience 에포크 동안 개선이 없으면 학습을 중단합니다.""" - def __init__(self, patience: int = 0, monitor: str = 'val_loss'): + def __init__(self, patience: int, monitor: str = 'val_loss'): self.patience = patience self.monitor = monitor self.best_value = float('inf') @@ -169,3 +217,249 @@ def on_epoch_end(self, trainer, epoch, logs=None): if self.wait >= self.patience: print(f"\n [EarlyStopping] {self.patience} 에포크 동안 개선 없음 → 조기 종료") trainer.stop_training = True + + +# ────────────────────────────────────────────── +# MLflow +# ────────────────────────────────────────────── + +class MLflowCallback(Callback): + """MLflow tracking 통합. enable=True 일 때만 pipeline 에서 callbacks 에 추가. + + on_train_begin tracking_uri / experiment / start_run / log_params / set_tags / log config yaml + on_epoch_end logs dict 의 모든 스칼라 metric 을 log_metric(step=epoch) + on_train_end workspace 의 best_model.pth, checkpoint.pth, training_log.csv, run.log 을 artifact 로 등록 후 end_run + + callback 순서상 가장 마지막에 추가해야 BestModelSaver/Checkpoint 가 + on_train_end 까지 갱신한 파일들을 artifact 로 잡을 수 있다. + """ + + _MAX_PARAM_VAL_LEN = 500 + + def __init__(self, mlflow_cfg, experiment_cfg, config_src_path, workspace): + self.cfg = mlflow_cfg + self.experiment_cfg = experiment_cfg + self.config_src_path = config_src_path + self.workspace = workspace + self._active_run = None + + @staticmethod + def _flatten(d, prefix="", out=None): + """nested dict → flat dot-notation keys. list/scalar 는 str 화.""" + if out is None: + out = {} + if isinstance(d, dict): + if not d: + out[prefix] = "{}" + return out + for k, v in d.items(): + key = f"{prefix}.{k}" if prefix else str(k) + MLflowCallback._flatten(v, key, out) + else: + s = str(d) + if len(s) > MLflowCallback._MAX_PARAM_VAL_LEN: + s = s[: MLflowCallback._MAX_PARAM_VAL_LEN - 3] + "..." + out[prefix[:250] if prefix else "value"] = s + return out + + @staticmethod + def _sha256_with_sidecar(path: str) -> str: + """파일 SHA256. `.sha256` sidecar 가 본체보다 최신이면 캐시 사용.""" + import hashlib + sc = path + ".sha256" + if os.path.exists(sc) and os.path.getmtime(sc) >= os.path.getmtime(path): + return open(sc).read().strip() + h = hashlib.sha256() + with open(path, 'rb') as f: + for chunk in iter(lambda: f.read(1 << 20), b""): + h.update(chunk) + digest = h.hexdigest() + try: + with open(sc, 'w') as f: + f.write(digest) + except OSError: + pass # 권한/디스크 문제는 무시 — 다음 호출에 재계산. + return digest + + def _log_dataset_ref(self, path: str, role: str): + """offline npz path 를 log_input(MetaDataset) + set_tags + (UI sidebar 용) + mlflow.genai.datasets entity 3채널에 등록. + + dataset name 은 yaml 의 `mlflow.tags.dataset..name` 으로 override 가능. + 없으면 `__d_r` 식으로 자동. + code/distance/rounds 는 tag 로도 박아서 dataset 별 filter 시 유용. + """ + import mlflow + from mlflow.data.meta_dataset import MetaDataset + from mlflow.data.sources import LocalArtifactDatasetSource + + if not path or not os.path.exists(path): + return + digest = self._sha256_with_sidecar(path) + code = self.experiment_cfg.code + basename = os.path.basename(path).rsplit('.', 1)[0] + + # .npz 내용물 inspect — sample count + gen seed metadata + import numpy as _np + try: + with _np.load(path, allow_pickle=False) as _d: + if 'observables' in _d.files: + n_samples = int(len(_d['observables'])) + elif 'logical_outcomes' in _d.files: + n_samples = int(len(_d['logical_outcomes'])) + else: + n_samples = None + gen_seed = int(_d['_meta_seed']) if '_meta_seed' in _d.files else None + except Exception: + n_samples, gen_seed = None, None + + # yaml 에서 override 했는지 확인 — `mlflow.tags.dataset.train.name` 형태 + # 기본 name: code/distance 는 experiment_name 에 이미 있으니 생략, rounds/samples/seed 만. + user_tag_key = f"dataset.{role}.name" + if user_tag_key in self.cfg.tags: + name = self.cfg.tags[user_tag_key] + else: + parts = [basename, f"r{code.rounds}"] + if n_samples is not None: + parts.append(f"n{n_samples}") + if gen_seed is not None: + parts.append(f"s{gen_seed}") + name = "_".join(parts) + + source = LocalArtifactDatasetSource(uri=path) + ds = MetaDataset(source=source, name=name, digest=digest[:16]) + mlflow.log_input(ds, context=role) + + tag_map = { + f"dataset.{role}.name": name, + f"dataset.{role}.path": path, + f"dataset.{role}.sha256": digest, + f"dataset.{role}.size": str(os.path.getsize(path)), + f"dataset.{role}.code": code.name, + f"dataset.{role}.distance": str(code.distance), + f"dataset.{role}.rounds": str(code.rounds), + } + if n_samples is not None: + tag_map[f"dataset.{role}.n_samples"] = str(n_samples) + if gen_seed is not None: + tag_map[f"dataset.{role}.gen_seed"] = str(gen_seed) + mlflow.set_tags(tag_map) + + # mlflow.genai.datasets entity 등록은 안 함 — GenAI eval 전용 API 라 + # 호출하면 train run 이 "GenAI dataset 에 대한 평가" 로 잘못 분류됨 + # (left sidebar 의 Evaluations > Evaluation runs 에 train 이 노출). + # 사이드바 Datasets 탭 표시는 포기 — log_input + tag 채널 2개로 충분. + + def on_train_begin(self, trainer): + import dataclasses as dc + import mlflow + + # experiment_name 이 None 이면 per-code 컨벤션으로 자동. + exp_name = self.cfg.experiment_name or ( + f"{self.experiment_cfg.code.name}_d{self.experiment_cfg.code.distance}" + ) + + mlflow.set_tracking_uri(self.cfg.tracking_uri) + # set_experiment 은 artifact_location 인자가 없으니 신규 생성 시에만 적용. + existing = mlflow.get_experiment_by_name(exp_name) + if existing is None and self.cfg.artifact_location: + mlflow.create_experiment( + name=exp_name, + artifact_location=self.cfg.artifact_location, + ) + mlflow.set_experiment(experiment_name=exp_name) + + self._active_run = mlflow.start_run(run_name=self.cfg.run_name) + run_id = self._active_run.info.run_id + print(f" [MLflow] run started: experiment='{exp_name}' run_id={run_id}") + + params = self._flatten(dc.asdict(self.experiment_cfg)) + # mlflow 는 한 번에 100개씩 묶어서 보내는 게 안전 (3.x 도 권장) + items = list(params.items()) + for i in range(0, len(items), 100): + mlflow.log_params(dict(items[i:i + 100])) + + if self.cfg.tags: + mlflow.set_tags(self.cfg.tags) + + # config yaml 은 on_train_end 에서 workspace 사본을 한 번만 푸시. + # (on_train_begin 의 별도 subdir push 는 중복이라 제거) + + # offline 일 때만 dataset reference 등록 (online 은 시뮬레이터 generate). + tc = self.experiment_cfg.training + if tc.data_mode == "offline": + self._log_dataset_ref(tc.train_path, "train") + self._log_dataset_ref(tc.val_path, "val") + + def on_epoch_end(self, trainer, epoch, logs=None): + if self._active_run is None or not logs: + return + import mlflow + for k, v in logs.items(): + if isinstance(v, (int, float)) and not isinstance(v, bool): + mlflow.log_metric(k, float(v), step=epoch + 1) + + def on_train_end(self, trainer): + if self._active_run is None: + return + import mlflow + # 작은 파일만 mlflow artifact 로 푸시 — UI 편의용. + # best_model.pth 는 registry (models:/m-...) 가 별도로 가지고 있으니 중복 회수. + # checkpoint.pth 는 resume 용 로컬 전용 (mlflow 로 fetch 할 일 없음). + for key in ("csv_log", "run_log", "config"): + p = self.workspace.get(key) + if p and os.path.exists(p): + mlflow.log_artifact(p) + + # PyTorch model logging + (optional) registry 등록. + # log_model 은 pickle 기반이라 custom class 사용 시 실패 가능 → try/except. + if self.cfg.register_model: + self._register_best_model(trainer) + + mlflow.end_run() + self._active_run = None + + def _register_best_model(self, trainer): + """Best weights 가 trainer.model 에 복원된 상태에서 호출. + 성공 시 registry 에 새 version + (옵션) alias 박음.""" + import mlflow + run_id = self._active_run.info.run_id + # 기본 등록명은 code-registry 이름(model.name) + distance. + # yaml 의 model.name 이 곧 registry 의 클래스 키이므로 자연스럽게 매핑됨. + name = self.cfg.registered_model_name or ( + f"{self.experiment_cfg.model.name}_d{self.experiment_cfg.code.distance}" + ) + + # 1) mlflow.pytorch.log_model 우선 시도 (load_model 한 줄로 복원 가능) + model_uri = None + try: + import mlflow.pytorch + # PreprocessorWrapper 가 아니라 내부 core_model 만 로그. + # preprocessor 는 circuit/DEM 에 종속이라 직렬화 불안정. + core = getattr(trainer.model, "core_model", trainer.model) + mlflow.pytorch.log_model(pytorch_model=core, name="pytorch_model") + model_uri = f"runs:/{run_id}/pytorch_model" + print(f" [MLflow] pytorch model logged: {model_uri}") + except Exception as e: + print(f" [MLflow] pytorch.log_model 실패 ({type(e).__name__}: {e}). best_model.pth artifact 로 fallback.") + best_path = self.workspace.get("best_model") + if best_path and os.path.exists(best_path): + model_uri = f"runs:/{run_id}/best_model.pth" + + if model_uri is None: + print(" [MLflow] register 할 model artifact 없음 — registry 등록 스킵.") + return + + # 2) registered model 생성 (없으면 자동 생성) + 새 version 등록 + try: + mv = mlflow.register_model(model_uri=model_uri, name=name) + print(f" [MLflow] registry 등록: {name} version={mv.version}") + # 3) alias 박기 + if self.cfg.register_alias: + client = mlflow.MlflowClient() + client.set_registered_model_alias( + name=name, alias=self.cfg.register_alias, version=mv.version, + ) + print(f" [MLflow] alias 박음: {name}@{self.cfg.register_alias} → v{mv.version}") + except Exception as e: + print(f" [MLflow] registry 등록 실패 ({type(e).__name__}: {e})") diff --git a/qec_sim/trainer/eval_pipeline.py b/qec_sim/trainer/eval_pipeline.py index 674cbcb..b4ccf19 100644 --- a/qec_sim/trainer/eval_pipeline.py +++ b/qec_sim/trainer/eval_pipeline.py @@ -9,8 +9,11 @@ from qec_sim.trainer.factory import ComponentFactory from qec_sim.circuit.registry import build_circuit from qec_sim.circuit.simulator import CircuitNoiseSimulator -from qec_sim.decoders.mwpm import ErasureMWPM +from qec_sim.decoders.mwpm import MWPMDecoder from qec_sim.decoders.neural import NeuralDecoder +from qec_sim.decoders.belief_matching import BeliefMatchingDecoder +from qec_sim.decoders.belief_matching_fast import BeliefMatchingFastDecoder +from qec_sim.decoders.bp_osd import BpOsdDecoder class EvaluationPipeline: @@ -21,11 +24,21 @@ def __init__(self, config_path: str, model_path: str = None): from qec_sim.core.interfaces import get_best_device self.device = get_best_device() - def run(self, shots: int = 10000): - # eval 로그를 모델 디렉토리에 파일로도 저장 + def _resolve_output_dir(self, timestamp: str) -> str: + # 로컬 model_path 가 있으면 그 옆에 (학습 디렉토리 재사용), + # registry/run URI 거나 model_path 없으면 새 timestamped 디렉토리. + is_uri = isinstance(self.model_path, str) and self.model_path.startswith(("models:/", "runs:/")) + if self.model_path and not is_uri: + return os.path.dirname(self.model_path) + from qec_sim.trainer.utils import timestamped_output_dir + root = timestamped_output_dir(self.config.training.output_dir, timestamp) + os.makedirs(root, exist_ok=True) + return root + + def run(self, shots: int): import sys timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") - log_dir = os.path.dirname(self.model_path) if self.model_path else "." + log_dir = self._resolve_output_dir(timestamp) log_path = os.path.join(log_dir, f"eval_{timestamp}.log") log_file = open(log_path, 'w', encoding='utf-8') @@ -35,6 +48,15 @@ def run(self, shots: int = 10000): try: self._run(shots, timestamp) + except BaseException: + # 활성 mlflow run 이 있으면 FAILED 로 종료 (artifact 일부라도 보존). + try: + import mlflow as _mlflow + if _mlflow.active_run() is not None: + _mlflow.end_run(status="FAILED") + except Exception: + pass + raise finally: sys.stdout = orig_stdout log_file.close() @@ -43,18 +65,77 @@ def _build_neural_decoder(self, circuit=None): if self.model_path is None: raise ValueError("neural_decoder 사용 시 --model 경로가 필요합니다.") _, wrapped_model = ComponentFactory.build_system(self.config) - state = torch.load(self.model_path, map_location=self.device) - wrapped_model.load_state_dict(state) + + # URI 스킴 기반 분기: registry/run artifact 면 mlflow 로, 아니면 torch.load. + # registry 에는 core_model 만 들어있으니 core_model 의 state_dict 로 로드. + if isinstance(self.model_path, str) and self.model_path.startswith(("models:/", "runs:/")): + import mlflow.pytorch + print(f" [MLflow] registry/run 에서 모델 로드: {self.model_path}") + loaded_core = mlflow.pytorch.load_model(self.model_path, map_location=self.device) + wrapped_model.core_model.load_state_dict(loaded_core.state_dict()) + else: + state = torch.load(self.model_path, map_location=self.device) + wrapped_model.load_state_dict(state) wrapped_model = wrapped_model.to(self.device) wrapped_model.eval() coset_lut = None - if getattr(self.config.model, 'coset_mode', False) and circuit is not None: + if self.config.model.coset_mode and circuit is not None: from qec_sim.decoders.lut import build_detector_lut coset_lut = build_detector_lut(circuit) return NeuralDecoder(model=wrapped_model, coset_lut=coset_lut) + def _open_mlflow_run(self, shots: int, model_dir: str): + """`mlflow.enable=True` 이면 run 을 열고 params/tags 를 기록. + 반환: (mlflow module, run) 또는 (None, None).""" + if not self.config.mlflow.enable: + return None, None + import dataclasses as dc + import mlflow + from qec_sim.trainer.callbacks import MLflowCallback + + cfg = self.config.mlflow + # experiment_name 이 None 이면 per-code 컨벤션으로 자동. + exp_name = cfg.experiment_name or ( + f"{self.config.code.name}_d{self.config.code.distance}" + ) + + mlflow.set_tracking_uri(cfg.tracking_uri) + existing = mlflow.get_experiment_by_name(exp_name) + if existing is None and cfg.artifact_location: + mlflow.create_experiment( + name=exp_name, + artifact_location=cfg.artifact_location, + ) + mlflow.set_experiment(experiment_name=exp_name) + run = mlflow.start_run(run_name=cfg.run_name) + print(f" [MLflow] eval run started: experiment='{exp_name}' run_id={run.info.run_id}") + + params = MLflowCallback._flatten(dc.asdict(self.config)) + params["eval.shots"] = str(shots) + params["eval.model_path"] = str(self.model_path) if self.model_path else "" + items = list(params.items()) + for i in range(0, len(items), 100): + mlflow.log_params(dict(items[i:i + 100])) + + # source.name 도 ":eval" 접미사로 덮어써서 train 스크립트와 구분 (UI 의 source filter 영향). + # mlflow.runType = "genai_evaluate" 박아서 사이드바 "Evaluation runs" 탭 분류 유도 + # (분류 결과 "Training runs" 에서 빠지길 기대 — 가설). + tags = { + "run_type": "eval", + "decoder": self.config.decoder.name, + "mlflow.source.name": "main.py:eval", + "mlflow.runType": "genai_evaluate", + **cfg.tags, + } + mlflow.set_tags(tags) + + if self.config_path and os.path.exists(self.config_path): + mlflow.log_artifact(self.config_path, artifact_path="config") + + return mlflow, run + def _run(self, shots: int, timestamp: str): decoder_name = self.config.decoder.name print(f"평가 시작 (Device: {self.device}, shots/noise: {shots:,})") @@ -65,9 +146,10 @@ def _run(self, shots: int, timestamp: str): # 1. 시뮬레이터 목록 구성 (backend에 따라 분기) from qec_sim.trainer.factory import _build_simulator_pool - backend = self.config.simulation.get('backend', 'stim') + backend = self.config.simulation.backend results = [] - model_dir = os.path.dirname(self.model_path) if self.model_path else "." + model_dir = self._resolve_output_dir(timestamp) + mlflow_mod, mlflow_run = self._open_mlflow_run(shots, model_dir) if backend == 'stim': noise_configs = self.config.get_expanded_noise_configs() @@ -78,18 +160,34 @@ def _run(self, shots: int, timestamp: str): ).build() sim = CircuitNoiseSimulator(circuit, noise_cfg) label = {"p_gate": noise_cfg.p_gate, "p_meas": noise_cfg.p_meas, - "p_corr": noise_cfg.p_corr, "p_leak": noise_cfg.p_leak} + "p_corr": noise_cfg.p_corr} simulators_with_labels.append((sim, label, circuit)) else: - # pauli_plus: 단일 시뮬레이터 - pp_cfg = self.config.simulation.get('pauli_plus', {}) - from qec_sim.config.schema import PauliPlusNoiseParams + # pauli_plus: list-valued 필드를 Cartesian product로 확장 from qec_sim.circuit.pauli_plus import PauliPlusSimulator - noise = PauliPlusNoiseParams(**pp_cfg) - sim = PauliPlusSimulator(self.config.code, noise) - label = {"p": noise.p, "cz_dephasing_leakage": noise.cz_dephasing_leakage, - "heating_rate_per_us": noise.heating_rate_per_us} - simulators_with_labels = [(sim, label, None)] + from qec_sim.config.schema import NoiseParams + noise_configs = self.config.get_expanded_pauli_plus_configs() + if self.config.simulation.pauli_plus is None: + raise KeyError("backend='pauli_plus'인 경우 simulation.pauli_plus 블록이 필요합니다.") + pp_cfg_keys = list(self.config.simulation.pauli_plus.keys()) + simulators_with_labels = [] + for noise in noise_configs: + sim = PauliPlusSimulator(self.config.code, noise) + label = {k: getattr(noise, k) for k in pp_cfg_keys if hasattr(noise, k)} + # MWPM의 DEM 또는 coset LUT 생성에 stim 회로가 필요. + # leakage/crosstalk은 DEM에 표현 불가 — Pauli만 본다. + needs_circuit = ( + decoder_name in ("mwpm", "belief_matching", "belief_matching_fast", "bp_osd") + or self.config.model.coset_mode + ) + proxy_circuit = None + if needs_circuit: + proxy_circuit = build_circuit( + self.config.code.name, + self.config.code, + NoiseParams(p_gate=noise.p_2q, p_meas=noise.p_meas, p_corr=0.0), + ).build() + simulators_with_labels.append((sim, label, proxy_circuit)) # 2. neural_decoder는 모델을 미리 로드 (첫 circuit으로 LUT 생성) neural_decoder = None @@ -101,22 +199,39 @@ def _run(self, shots: int, timestamp: str): print(f"{'LER':>12}") print("-" * 45) - for sim, label, circuit in simulators_with_labels: + for idx, (sim, label, circuit) in enumerate(simulators_with_labels): raw = sim.generate_data(shots=shots) - syndromes, observables, erasures = raw['syndromes'], raw['observables'], raw['erasures'] + syndromes, observables = raw['syndromes'], raw['observables'] if decoder_name == "neural_decoder": preds = neural_decoder.decode_batch( - syndromes, - erasures=erasures if self.config.model.use_erasures else None, - batch_size=4096, + syndromes, batch_size=4096, + soft_measurements=raw.get('soft_measurements'), ) elif decoder_name == "mwpm": if circuit is None: raise ValueError("mwpm decoder는 stim backend에서만 지원됩니다.") dem = circuit.detector_error_model(decompose_errors=True) - mwpm = ErasureMWPM(error_model=dem) - preds = mwpm.decode_batch(syndromes, erasures=erasures) + mwpm = MWPMDecoder(error_model=dem) + preds = mwpm.decode_batch(syndromes) + elif decoder_name == "belief_matching": + if circuit is None: + raise ValueError("belief_matching decoder는 stim backend에서만 지원됩니다.") + dem = circuit.detector_error_model(decompose_errors=True) + bm = BeliefMatchingDecoder(error_model=dem) + preds = bm.decode_batch(syndromes) + elif decoder_name == "belief_matching_fast": + if circuit is None: + raise ValueError("belief_matching_fast decoder는 stim backend에서만 지원됩니다.") + dem = circuit.detector_error_model(decompose_errors=True) + bm_fast = BeliefMatchingFastDecoder(error_model=dem) + preds = bm_fast.decode_batch(syndromes) + elif decoder_name == "bp_osd": + if circuit is None: + raise ValueError("bp_osd decoder는 stim backend에서만 지원됩니다.") + dem = circuit.detector_error_model(decompose_errors=False) + bp_osd = BpOsdDecoder(error_model=dem) + preds = bp_osd.decode_batch(syndromes) else: raise ValueError(f"지원하지 않는 decoder: {decoder_name}") @@ -127,9 +242,29 @@ def _run(self, shots: int, timestamp: str): label_str = ", ".join(f"{k}={v}" for k, v in label.items()) print(f"{label_str} | LER: {ler:.4%}") + if mlflow_mod is not None: + # in-run curve view: step=idx 의 ler/노이즈 스칼라 + mlflow_mod.log_metric("ler", ler, step=idx) + for k, v in label.items(): + if isinstance(v, (int, float)) and not isinstance(v, bool): + mlflow_mod.log_metric(k, float(v), step=idx) + # table-view 비교용 flat metric (단, key 에 점/특수문자 회피) + tag = "_".join(f"{k}_{v}" for k, v in label.items()).replace('.', 'p') + mlflow_mod.log_metric(f"ler_at__{tag}", ler) + # 3. 저장 self._save_results(results, model_dir, timestamp) + # 4. mlflow artifact + run close + if mlflow_mod is not None: + csv_path = os.path.join(model_dir, f"eval_{timestamp}.csv") + log_path = os.path.join(model_dir, f"eval_{timestamp}.log") + if os.path.exists(csv_path): + mlflow_mod.log_artifact(csv_path) + if os.path.exists(log_path): + mlflow_mod.log_artifact(log_path) + mlflow_mod.end_run() + def _save_results(self, results: list, model_dir: str, timestamp: str): save_path = os.path.join(model_dir, f"eval_{timestamp}.csv") diff --git a/qec_sim/trainer/factory.py b/qec_sim/trainer/factory.py index 09d918f..ff3e6b6 100644 --- a/qec_sim/trainer/factory.py +++ b/qec_sim/trainer/factory.py @@ -20,20 +20,25 @@ def build_system(config: ExperimentConfig): noise_configs[0] ).build() - # 1. 모델 클래스 확인 → 필요한 전처리기 이름 조회 + # 1. 모델 클래스 확인 → 필요한 전처리기 이름 조회 (모든 모델은 클래스 속성으로 명시). core_model_cls = get_model_class(config.model.name) - preprocessor_name = getattr(core_model_cls, 'REQUIRED_PREPROCESSOR', 'flat') + if not hasattr(core_model_cls, 'REQUIRED_PREPROCESSOR'): + raise AttributeError( + f"모델 '{config.model.name}'에 REQUIRED_PREPROCESSOR 클래스 속성이 없습니다." + ) + preprocessor_name = core_model_cls.REQUIRED_PREPROCESSOR - # 2. simulator_pool 미리 빌드 (online 모드 또는 preprocessor가 필요로 할 때) + # 2. simulator_pool 미리 빌드 (online 모드는 학습 데이터 생성용, + # offline 모드는 preprocessor가 ancilla 좌표 같은 메타데이터를 풀에서 추출하므로 필요) data_mode = config.training.data_mode - simulator_pool = _build_simulator_pool(config) if data_mode == "online" else None + simulator_pool = _build_simulator_pool(config) # 3. 전처리기 생성 (각 클래스가 from_config로 필요한 정보 직접 추출) preprocessor_cls = get_preprocessor_class(preprocessor_name) preprocessor = preprocessor_cls.from_config(config, circuit, simulator_pool) # 3.5. Coset mode: DEM에서 LUT 생성 - coset_mode = getattr(config.model, 'coset_mode', False) + coset_mode = config.model.coset_mode coset_lut = None if coset_mode: from qec_sim.decoders.lut import build_detector_lut @@ -53,6 +58,7 @@ def build_system(config: ExperimentConfig): config=config, required_keys=preprocessor.required_data_keys, cpu_transform=preprocessor.cpu_transform, + coset_lut=coset_lut, ) else: raise ValueError(f"알 수 없는 data_mode: '{data_mode}'. 'online' 또는 'offline'을 사용하세요.") @@ -83,7 +89,7 @@ def _build_simulator_pool(config: ExperimentConfig) -> SimulatorPool: stim (기본값): 기존 Stim 기반 CircuitNoiseSimulator pauli_plus: PauliPlusSimulator (Phase 1+2) """ - backend = config.simulation.get('backend', 'stim') + backend = config.simulation.backend if backend == 'stim': noise_configs = config.get_expanded_noise_configs() @@ -91,10 +97,9 @@ def _build_simulator_pool(config: ExperimentConfig) -> SimulatorPool: elif backend == 'pauli_plus': from qec_sim.circuit.pauli_plus import PauliPlusSimulator - pp_cfg = config.simulation.get('pauli_plus', {}) - noise = PauliPlusNoiseParams(**pp_cfg) - sim = PauliPlusSimulator(config.code, noise) - return SimulatorPool([sim]) + noise_configs = config.get_expanded_pauli_plus_configs() + sims = [PauliPlusSimulator(config.code, n) for n in noise_configs] + return SimulatorPool(sims) else: raise ValueError(f"알 수 없는 simulation backend: '{backend}'. 'stim' 또는 'pauli_plus'를 사용하세요.") diff --git a/qec_sim/trainer/pipeline.py b/qec_sim/trainer/pipeline.py index 0f1a044..aa0c7e5 100644 --- a/qec_sim/trainer/pipeline.py +++ b/qec_sim/trainer/pipeline.py @@ -1,6 +1,8 @@ import os +import json import random import datetime +import traceback import numpy as np import torch @@ -11,7 +13,7 @@ from qec_sim.metrics.registry import build_criterion from qec_sim.trainer.callbacks import ( CSVLogger, RunLogger, ConfigSaver, - BestModelSaver, Checkpoint, EarlyStopping, + BestModelSaver, Checkpoint, EarlyStopping, MLflowCallback, ) @@ -22,10 +24,12 @@ def __init__(self, config_path: str): from qec_sim.core.interfaces import get_best_device self.device = get_best_device() self.workspace = {} + self._phase = "init" def _setup_workspace(self): + from qec_sim.trainer.utils import timestamped_output_dir timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") - root = f"{self.config.training.output_dir}_{timestamp}" + root = timestamped_output_dir(self.config.training.output_dir, timestamp) os.makedirs(root, exist_ok=True) self.workspace = { "root": root, @@ -34,7 +38,6 @@ def _setup_workspace(self): "config": os.path.join(root, "config.yaml"), "best_model": os.path.join(root, "best_model.pth"), "checkpoint": os.path.join(root, "checkpoint.pth"), - "last_model": os.path.join(root, "last_model.pth"), } @staticmethod @@ -48,7 +51,40 @@ def _set_seed(seed: int): def run(self): self._setup_workspace() + with RunLogger(log_path=self.workspace["run_log"]): + try: + self._run_inner() + except BaseException as exc: + self._dump_error(exc) + raise + + def _dump_error(self, exc: BaseException): + root = self.workspace["root"] + tb_str = traceback.format_exc() + log_path = os.path.join(root, "error.log") + json_path = os.path.join(root, "error.json") + + with open(log_path, "w") as f: + f.write(tb_str) + + record = { + "timestamp": datetime.datetime.now().astimezone().isoformat(timespec="seconds"), + "config_path": self.config_path, + "phase": self._phase, + "exception_type": type(exc).__name__, + "exception_module": type(exc).__module__, + "exception_message": str(exc), + "device": str(self.device), + "output_dir": root, + "traceback": tb_str, + } + with open(json_path, "w") as f: + json.dump(record, f, ensure_ascii=False, indent=2) + + print(f"\n학습 실패 (phase={self._phase}). 저장: {log_path}, {json_path}") + def _run_inner(self): + self._phase = "setup" seed = self.config.training.seed if seed is not None: self._set_seed(seed) @@ -60,10 +96,27 @@ def run(self): datamodule, wrapped_model = ComponentFactory.build_system(self.config) wrapped_model = wrapped_model.to(self.device) + # Optional: load pretrained weights for fine-tuning. + pretrained = self.config.model.pretrained + if pretrained: + state = torch.load(pretrained, map_location=self.device) + if isinstance(state, dict) and "core_model" in state: + state = state["core_model"] + if isinstance(state, dict) and "model_state" in state: + state = state["model_state"] + # Try loading on wrapped_model first; fall back to core model. + try: + wrapped_model.load_state_dict(state, strict=False) + except Exception: + wrapped_model.core_model.load_state_dict(state, strict=False) + print(f" [Pretrained] 가중치 로드: {pretrained}") + + self._phase = "data_prepare" print("데이터를 준비합니다...") datamodule.strategy.prepare() train_loader, val_loader = datamodule.get_loaders() + self._phase = "train_setup" criterion = build_criterion( self.config.training.criterion['name'], **self.config.training.criterion.get('kwargs', {}) @@ -84,12 +137,18 @@ def run(self): callbacks = [ ConfigSaver(src_path=self.config_path, dst_path=self.workspace["config"]), - RunLogger(log_path=self.workspace["run_log"]), CSVLogger(log_path=self.workspace["csv_log"]), BestModelSaver(save_path=self.workspace["best_model"], monitor='val_loss'), Checkpoint(save_path=self.workspace["checkpoint"]), EarlyStopping(patience=self.config.training.early_stopping['patience'], monitor='val_loss'), ] + if self.config.mlflow.enable: + callbacks.append(MLflowCallback( + mlflow_cfg=self.config.mlflow, + experiment_cfg=self.config, + config_src_path=self.config_path, + workspace=self.workspace, + )) # online 모드: dataset이 epoch 크기를 직접 제어 → Trainer steps 제한 불필요 is_online = self.config.training.data_mode == "online" @@ -105,7 +164,7 @@ def run(self): val_steps=None if is_online else self.config.training.val_steps, ) + self._phase = "train" trainer.fit(epochs=self.config.training.epochs) - torch.save(wrapped_model.state_dict(), self.workspace["last_model"]) print(f"\n학습 완료. 저장 위치: {self.workspace['root']}") diff --git a/qec_sim/trainer/trainer.py b/qec_sim/trainer/trainer.py index 91ea94a..2f11f0b 100644 --- a/qec_sim/trainer/trainer.py +++ b/qec_sim/trainer/trainer.py @@ -1,11 +1,41 @@ # qec_sim/trainer/trainer.py +import os import torch from qec_sim.metrics.evaluator import coerce_label_dtype +# Env-driven knobs (default off to avoid breaking previous runs): +# QEC_USE_COMPILE=1 → torch.compile core model (1.5–2× via kernel fusion) +# QEC_AMP_DTYPE=bf16 → bfloat16 mixed-precision autocast (RTX 4090 native) +_USE_COMPILE = os.environ.get("QEC_USE_COMPILE", "0") == "1" +_AMP_DTYPE_STR = os.environ.get("QEC_AMP_DTYPE", "").lower() +_AMP_DTYPE = { + "bf16": torch.bfloat16, + "fp16": torch.float16, +}.get(_AMP_DTYPE_STR, None) + + +def _autocast_ctx(device: torch.device): + """Return autocast context if AMP enabled and on CUDA, else null context.""" + if _AMP_DTYPE is None or device.type != "cuda": + import contextlib + return contextlib.nullcontext() + return torch.autocast(device_type="cuda", dtype=_AMP_DTYPE) + + class Trainer: def __init__(self, wrapped_model, evaluator, train_loader, val_loader, optimizer, scheduler, callbacks, train_steps, val_steps): + # Opt-in compile of the heavy compute (core model only — preprocessor's + # scatter ops sometimes confuse torch.compile dynamic shape detection). + if _USE_COMPILE and hasattr(wrapped_model, "core_model"): + wrapped_model.core_model = torch.compile( + wrapped_model.core_model, mode="reduce-overhead" + ) + print(f" [trainer] torch.compile enabled on core_model") + if _AMP_DTYPE is not None: + print(f" [trainer] AMP enabled with dtype={_AMP_DTYPE}") + self.model = wrapped_model self.evaluator = evaluator self.device = evaluator.device @@ -19,11 +49,22 @@ def __init__(self, wrapped_model, evaluator, train_loader, val_loader, self.stop_training = False def train_epoch(self): + from tqdm.auto import tqdm self.model.train() total_loss = 0.0 num_steps = 0 - for step, (batch_dict, labels) in enumerate(self.train_loader): + # train_steps가 있으면 그걸 total로, 아니면 loader 길이 (IterableDataset은 len 없음). + if self.train_steps: + total = self.train_steps + else: + try: + total = len(self.train_loader) + except TypeError: + total = None + pbar = tqdm(self.train_loader, total=total, desc='train', leave=False, dynamic_ncols=True) + + for step, (batch_dict, labels) in enumerate(pbar): if self.train_steps and step >= self.train_steps: break @@ -31,13 +72,16 @@ def train_epoch(self): y = coerce_label_dtype(labels.to(self.device)) self.optimizer.zero_grad() - outputs = self.model(batch_data) - loss = self.evaluator.criterion(outputs, y) + with _autocast_ctx(self.device): + outputs = self.model(batch_data) + loss = self.evaluator.criterion(outputs, y) loss.backward() self.optimizer.step() total_loss += loss.item() num_steps += 1 + if num_steps % 10 == 0: + pbar.set_postfix(loss=f"{total_loss/num_steps:.4f}") return total_loss / max(num_steps, 1) diff --git a/qec_sim/trainer/utils.py b/qec_sim/trainer/utils.py new file mode 100644 index 0000000..11ebb7f --- /dev/null +++ b/qec_sim/trainer/utils.py @@ -0,0 +1,12 @@ +import os + + +def timestamped_output_dir(output_dir: str, timestamp: str) -> str: + """`_` 형태로 부모 디렉토리 아래 새 경로를 만든다. + + 예: output_dir='./results/foo', timestamp='20260505_213733' + → './results/20260505_213733_foo' + `ls`가 시간순으로 정렬되도록 timestamp를 prefix로 둔다. + """ + return os.path.join(os.path.dirname(output_dir), + f"{timestamp}_{os.path.basename(output_dir)}") diff --git a/tests/__init__.py b/tests/__init__.py new file mode 100644 index 0000000..e69de29 diff --git a/tests/test_blockbp_mps_parallel.py b/tests/test_blockbp_mps_parallel.py new file mode 100644 index 0000000..53501e6 --- /dev/null +++ b/tests/test_blockbp_mps_parallel.py @@ -0,0 +1,64 @@ +"""BlockBPMps의 n_workers thread pool이 직렬과 수치적으로 동일한지 회귀 검증. + +`update="parallel"` 모드에서 n_workers는 sender별 _compute_outgoing을 동시 실행할 뿐 +수학적 의미를 바꾸지 않아야 함 — 결과 (Z value, 수렴 통계)가 직렬과 일치해야. +""" +import numpy as np +import pytest + +from qec_sim.decoders._blockbp_mps import contract_blockbp_mps +from qec_sim.decoders._bsv_blockbp_mps import add_block_tags_bsv +from qec_sim.decoders._bsv_peps import build_bsv_tn_for_class + + +def _build_tagged_tn(d: int, p: float, k: int, syndrome, class_bit: int): + tn = build_bsv_tn_for_class(d=d, p=p, syndrome_at_zstab=syndrome, class_bit=class_bit) + tn_tagged, site_tags = add_block_tags_bsv(tn, k=k) + return tn_tagged, site_tags + + +@pytest.mark.parametrize("max_chi", [None, 4]) +def test_parallel_n_workers_matches_serial(max_chi): + """update='parallel'에서 n_workers=None vs n_workers=4 결과 동일. + + threading은 알고리즘 의미를 바꾸지 않아야 함 — 같은 메시지 set 위에서 같은 update. + """ + d, k, p = 3, 2, 0.05 + syndrome = {(0, 1): 1} + + z_serial_per_class = [] + z_parallel_per_class = [] + for cb in (0, 1): + tn, site_tags = _build_tagged_tn(d, p, k, syndrome, cb) + + info1, info2 = {}, {} + z1 = contract_blockbp_mps( + tn, site_tags=site_tags, + max_iterations=50, tol=1e-8, damping=0.3, + max_chi=max_chi, update="parallel", optimize="auto-hq", + info=info1, n_workers=None, + ) + z2 = contract_blockbp_mps( + tn, site_tags=site_tags, + max_iterations=50, tol=1e-8, damping=0.3, + max_chi=max_chi, update="parallel", optimize="auto-hq", + info=info2, n_workers=4, + ) + z_serial_per_class.append(float(z1)) + z_parallel_per_class.append(float(z2)) + + # 수렴 통계도 일치해야 함 (deterministic update + 같은 init) + assert info1.get("converged") == info2.get("converged") + assert info1.get("iterations") == info2.get("iterations") + + np.testing.assert_allclose( + z_serial_per_class, z_parallel_per_class, rtol=1e-10, atol=1e-12, + err_msg="n_workers thread pool이 직렬과 수치적 차이를 만들면 안 됨", + ) + + +def test_n_workers_invalid(): + from qec_sim.decoders._blockbp_mps import BlockBPMps + tn, site_tags = _build_tagged_tn(d=3, p=0.05, k=3, syndrome={}, class_bit=0) + with pytest.raises(ValueError): + BlockBPMps(tn, site_tags=site_tags, n_workers=0) diff --git a/tests/test_bsv_blockbp_decode.py b/tests/test_bsv_blockbp_decode.py new file mode 100644 index 0000000..ecb16c9 --- /dev/null +++ b/tests/test_bsv_blockbp_decode.py @@ -0,0 +1,97 @@ +"""BSV BlockBP 전체 디코더 (C4) 테스트 — paper Algorithm 1 binary 버전. + +검증: +- 결과 클래스가 0 또는 1 +- delta_0 > delta_1이면 ValueError +- 작은 d 다중 syndrome에 대해 BlockBP 결과 == exact argmax (대부분 일치) +- fallback (수렴 못 했을 때) 동작 +- syndrome=0이면 P(L=0|s) > P(L=1|s) → predicted=0 +""" +import numpy as np +import pytest + +from qec_sim.decoders._bsv_backend import FlatBackend +from qec_sim.decoders._bsv_blockbp import decode_blockbp +from qec_sim.decoders._bsv_peps import build_bsv_tn, contract_marginal + + +def _exact_argmax(d, p, syndrome) -> int: + """열린 'L' TN을 exact contract → argmax over L.""" + tn = build_bsv_tn(d=d, p=p, syndrome_at_zstab=syndrome) + marg = contract_marginal(tn) + return int(np.argmax(marg)) + + +# ────────────────────────────────────────────── +# 입력 검증 +# ────────────────────────────────────────────── + +def test_invalid_thresholds(): + with pytest.raises(ValueError): + decode_blockbp( + d=3, p=0.05, syndrome_at_zstab={}, k=3, + max_iter=10, delta_0=0.1, delta_1=0.05, backend=FlatBackend(max_bond=4), + ) + + +def test_returns_valid_class(): + res = decode_blockbp( + d=3, p=0.05, syndrome_at_zstab={(0, 1): 1}, k=3, + max_iter=50, delta_0=1e-5, delta_1=1e-3, backend=FlatBackend(max_bond=8), + ) + assert res.predicted_class in (0, 1) + assert len(res.per_class) == 2 + + +# ────────────────────────────────────────────── +# 기본 sanity +# ────────────────────────────────────────────── + +def test_zero_syndrome_predicts_no_flip(): + """syndrome 모두 0 → 가장 가능성 높은 건 에러 없음 → class 0.""" + res = decode_blockbp( + d=3, p=0.05, syndrome_at_zstab={}, k=3, + max_iter=50, delta_0=1e-6, delta_1=1e-3, backend=FlatBackend(max_bond=16), + damping=0.5, + ) + assert res.predicted_class == 0 + + +# ────────────────────────────────────────────── +# Exact argmax와 일치 — 다양한 syndrome +# ────────────────────────────────────────────── + +@pytest.mark.parametrize("syndrome", [ + {(0, 1): 1}, + {(2, 1): 1}, + {(0, 1): 1, (2, 3): 1}, + {(0, 3): 1, (4, 1): 1}, + {(2, 1): 1, (2, 3): 1, (4, 1): 1}, +]) +def test_blockbp_argmax_matches_exact_d3(syndrome): + """d=3 k=3 χ=16 충분한 max_iter에서 BlockBP 결정 == exact argmax.""" + exact = _exact_argmax(d=3, p=0.07, syndrome=syndrome) + res = decode_blockbp( + d=3, p=0.07, syndrome_at_zstab=syndrome, k=3, + max_iter=200, delta_0=1e-6, delta_1=1e-2, backend=FlatBackend(max_bond=16), + damping=0.5, + ) + assert res.predicted_class == exact, ( + f"syndrome={syndrome}: BlockBP={res.predicted_class} ≠ exact={exact} " + f"(fallback={res.fallback_used}, " + f"per_class deltas={[(c.class_bit, c.bp.final_delta) for c in res.per_class]})" + ) + + +# ────────────────────────────────────────────── +# Fallback (수렴 강제 실패) +# ────────────────────────────────────────────── + +def test_fallback_when_max_iter_too_small(): + """max_iter=1, delta_0/delta_1 매우 작게 → 둘 다 수렴 못 함 → fallback.""" + res = decode_blockbp( + d=3, p=0.05, syndrome_at_zstab={(0, 1): 1}, k=3, + max_iter=1, delta_0=1e-12, delta_1=1e-12, backend=FlatBackend(max_bond=4), + ) + assert res.fallback_used + assert res.predicted_class in (0, 1) diff --git a/tests/test_bsv_blockbp_loop.py b/tests/test_bsv_blockbp_loop.py new file mode 100644 index 0000000..67c72c8 --- /dev/null +++ b/tests/test_bsv_blockbp_loop.py @@ -0,0 +1,103 @@ +"""BSV BlockBP BP 루프 (C3) + Lemma III.1 Tr 추정 테스트. + +검증: +- 단일 블록 (cross 없음): BP 0회, Tr = block contract = exact scalar +- 4-블록 partition d=3: BP 수렴 + Lemma III.1 Tr이 exact scalar에 가까움 +- damping invalid 값 +""" +import numpy as np +import pytest + +from qec_sim.decoders._bsv_backend import FlatBackend +from qec_sim.decoders._bsv_blockbp import ( + block_to_boundaries, + boundary_groups, + build_block_tensors, + estimate_tr_from_messages, + partition_bsv_lattice, + run_bp_loop, +) +from qec_sim.decoders._bsv_peps import build_bsv_tn_for_class, contract_scalar + + +def _setup(d, k, p, syndrome, class_bit, logical_block=(0, 0)): + part = partition_bsv_lattice(d=d, k=k, logical_block=logical_block) + groups = boundary_groups(part) + boundaries_of = block_to_boundaries(part, groups) + block_tensors = build_block_tensors(part, p=p, syndrome_at_zstab=syndrome, + class_bit=class_bit) + return part, groups, boundaries_of, block_tensors + + +# ────────────────────────────────────────────── +# 단일 블록 (degenerate) +# ────────────────────────────────────────────── + +def test_single_block_bp_terminates_immediately(): + part, groups, bo, bt = _setup(d=3, k=99, p=0.05, syndrome={}, class_bit=0) + res = run_bp_loop(part, bt, groups, bo, max_iter=10, delta_0=1e-6, backend=FlatBackend(max_bond=4)) + assert res.iterations == 1 + assert res.converged + assert res.final_delta == 0.0 + assert res.messages == {} + + +def test_single_block_tr_equals_full_contract(): + part, groups, bo, bt = _setup(d=3, k=99, p=0.05, syndrome={(0, 1): 1}, class_bit=0) + backend = FlatBackend(max_bond=4) + res = run_bp_loop(part, bt, groups, bo, max_iter=10, delta_0=1e-6, backend=backend) + tr_estimate = estimate_tr_from_messages(part, bt, groups, bo, res.messages, backend) + + tn_exact = build_bsv_tn_for_class(d=3, p=0.05, syndrome_at_zstab={(0, 1): 1}, class_bit=0) + exact = contract_scalar(tn_exact) + np.testing.assert_allclose(tr_estimate, exact, rtol=1e-10) + + +# ────────────────────────────────────────────── +# 다중 블록: BP 동작 + Tr ≈ exact (작은 d, 충분한 χ) +# ────────────────────────────────────────────── + +def test_bp_runs_and_converges_d3_k3(): + """d=3 k=3 → 4블록. BP가 max_iter 안에 수렴 (또는 적어도 deltas가 finite).""" + part, groups, bo, bt = _setup(d=3, k=3, p=0.05, syndrome={(0, 1): 1}, class_bit=0) + res = run_bp_loop(part, bt, groups, bo, max_iter=50, delta_0=1e-5, + backend=FlatBackend(max_bond=8)) + assert np.isfinite(res.final_delta) + assert res.iterations >= 1 + + +def test_tr_estimate_close_to_exact_d3(): + """d=3 k=3, χ=16: Lemma III.1 Tr ≈ exact scalar (loopy partition이라 strict X).""" + syn = {(0, 1): 1, (2, 3): 1} + for class_bit in (0, 1): + part, groups, bo, bt = _setup(d=3, k=3, p=0.05, syndrome=syn, class_bit=class_bit) + backend = FlatBackend(max_bond=16) + res = run_bp_loop(part, bt, groups, bo, max_iter=200, delta_0=1e-6, + backend=backend, damping=0.5) + tr_est = estimate_tr_from_messages(part, bt, groups, bo, res.messages, backend) + + tn_exact = build_bsv_tn_for_class(d=3, p=0.05, syndrome_at_zstab=syn, + class_bit=class_bit) + exact = contract_scalar(tn_exact) + # loopy cluster graph라 strict 일치 안 됨 — relative 1% 이내면 OK + rel_err = abs(tr_est - exact) / max(abs(exact), 1e-12) + assert rel_err < 0.05, ( + f"class_bit={class_bit}: Tr est {tr_est:.6e} vs exact {exact:.6e}, " + f"rel_err={rel_err:.2%}, converged={res.converged}, " + f"iters={res.iterations}, delta={res.final_delta:.2e}" + ) + + +# ────────────────────────────────────────────── +# 입력 검증 +# ────────────────────────────────────────────── + +def test_invalid_damping(): + part, groups, bo, bt = _setup(d=3, k=3, p=0.05, syndrome={}, class_bit=0) + backend = FlatBackend(max_bond=4) + with pytest.raises(ValueError): + run_bp_loop(part, bt, groups, bo, max_iter=10, delta_0=1e-6, backend=backend, + damping=1.0) + with pytest.raises(ValueError): + run_bp_loop(part, bt, groups, bo, max_iter=10, delta_0=1e-6, backend=backend, + damping=-0.1) diff --git a/tests/test_bsv_blockbp_messages.py b/tests/test_bsv_blockbp_messages.py new file mode 100644 index 0000000..7eb36a8 --- /dev/null +++ b/tests/test_bsv_blockbp_messages.py @@ -0,0 +1,114 @@ +"""BSV BlockBP 단일 메시지 패스 (C2a — FlatBackend) 테스트. + +검증: +- BoundaryGroup 카운트 / 모든 cross bond 정확히 한 그룹에 속함 +- block_tensors: 블록별 텐서 합 = 전체 BSV TN 텐서 수 (= n² + 1 (L_acc)) +- FlatBackend.compute_outgoing: shape correctness, finite, non-negative +""" +import numpy as np +import pytest + +from qec_sim.decoders._bsv_backend import FlatBackend +from qec_sim.decoders._bsv_blockbp import ( + block_to_boundaries, + boundary_groups, + build_block_tensors, + partition_bsv_lattice, +) + + +# ────────────────────────────────────────────── +# BoundaryGroup +# ────────────────────────────────────────────── + +def test_boundary_groups_cover_all_cross_bonds(): + part = partition_bsv_lattice(d=5, k=3) + groups = boundary_groups(part) + all_grouped = set() + for g in groups: + all_grouped.update(g.bond_names) + + expected = {cb.bond_name for cb in + list(part.lattice_cross_bonds) + list(part.logical_cross_bonds)} + assert all_grouped == expected + + +def test_boundary_groups_canonical_ordering(): + """block_a < block_b 보장.""" + part = partition_bsv_lattice(d=5, k=3) + for g in boundary_groups(part): + assert g.block_a < g.block_b + + +def test_boundary_groups_empty_when_single_block(): + part = partition_bsv_lattice(d=3, k=99) # k > 2d-1 → 단일 블록 + assert boundary_groups(part) == [] + + +# ────────────────────────────────────────────── +# build_block_tensors +# ────────────────────────────────────────────── + +@pytest.mark.parametrize("d,k", [(3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 5), (5, 3)]) +def test_block_tensors_total_count(d, k): + """블록별 텐서 합 = lattice 사이트 수 + 1 (L_acc).""" + part = partition_bsv_lattice(d, k) + tn_blocks = build_block_tensors(part, p=0.05, syndrome_at_zstab={}, class_bit=0) + total = sum(len(ts) for ts in tn_blocks.values()) + assert total == part.n * part.n + 1 # 사이트 (n²) + L_acc + + +def test_block_tensors_l_acc_in_logical_block(): + part = partition_bsv_lattice(d=3, k=2, logical_block=(1, 1)) + tn_blocks = build_block_tensors(part, p=0.05, syndrome_at_zstab={}, class_bit=0) + # L_acc 태그는 logical_block에만 있어야 + for blk, ts in tn_blocks.items(): + has_l_acc = any('L_acc' in t.tags for t in ts) + if blk == part.logical_block: + assert has_l_acc, f"L_acc not in logical block {blk}" + else: + assert not has_l_acc, f"L_acc in non-logical block {blk}" + + +def test_block_tensors_invalid_class_bit(): + part = partition_bsv_lattice(d=3, k=2) + with pytest.raises(ValueError): + build_block_tensors(part, p=0.05, syndrome_at_zstab={}, class_bit=2) + + +# ────────────────────────────────────────────── +# FlatBackend (메시지 ops) +# ────────────────────────────────────────────── + +def test_flat_backend_init_uniform_shape(): + part = partition_bsv_lattice(d=3, k=3) + groups = boundary_groups(part) + backend = FlatBackend(max_bond=4) + for g in groups: + m = backend.init_uniform(g) + assert m.shape == g.shape + assert (m == 1).all() + + +def test_flat_backend_compute_outgoing_shape(): + part = partition_bsv_lattice(d=3, k=3) + groups = boundary_groups(part) + boundaries_of = block_to_boundaries(part, groups) + block_tensors = build_block_tensors(part, p=0.05, syndrome_at_zstab={}, class_bit=0) + backend = FlatBackend(max_bond=8) + + g = groups[0] + incoming = [(og, backend.init_uniform(og)) + for og in boundaries_of[g.block_a] if og is not g] + out = backend.compute_outgoing( + sender_block=g.block_a, sender_tensors=block_tensors[g.block_a], + target=g, incoming=incoming, + ) + assert out.shape == g.shape + assert np.isfinite(out).all() + assert (out >= 0).all() + + +def test_flat_backend_invalid_max_bond(): + with pytest.raises(ValueError): + FlatBackend(max_bond=0) diff --git a/tests/test_bsv_blockbp_partition.py b/tests/test_bsv_blockbp_partition.py new file mode 100644 index 0000000..c4cc24b --- /dev/null +++ b/tests/test_bsv_blockbp_partition.py @@ -0,0 +1,102 @@ +"""BSV BlockBP partition (C1) 단위 테스트. + +검증: +- 사이트 → 블록 매핑 정확성 +- 블록 사이트 합 = (2d-1)² +- cross bond는 양 끝 블록이 다름 +- k = 2d-1이면 한 블록 (cross bond 0) +- log bonds: bottom-row 데이터 qubit이 logical_block과 같은 블록이면 internal, 아니면 cross +""" +import pytest + +from qec_sim.decoders._bsv_blockbp import partition_bsv_lattice +from qec_sim.decoders._bsv_peps import bsv_layout + + +@pytest.mark.parametrize("d,k", [(3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 5), (5, 3), (5, 4), (7, 3)]) +def test_partition_covers_all_sites(d, k): + part = partition_bsv_lattice(d, k) + assert part.n == 2 * d - 1 + total_sites = sum(len(sites) for sites in part.block_sites.values()) + assert total_sites == part.n * part.n + + +def test_single_block_when_k_covers_lattice(): + """k ≥ 2d-1이면 모든 사이트 한 블록. lattice cross bond 0개.""" + d = 3 + part = partition_bsv_lattice(d, k=2 * d - 1) + assert part.num_blocks == 1 + assert part.lattice_cross_bonds == [] + # logical_block (0,0)이라서 bottom-row 데이터 qubit 다 (0,0) 블록 → log cross 없음 + assert part.logical_cross_bonds == [] + + +def test_k_one_creates_one_block_per_site(): + d = 3 + part = partition_bsv_lattice(d, k=1) + n = part.n + assert part.num_blocks == n * n + # k=1이면 모든 인접 bond가 cross bond + expected_bonds = 2 * n * (n - 1) # 가로 + 세로 + assert len(part.lattice_cross_bonds) == expected_bonds + + +def test_cross_bonds_are_actually_cross(): + part = partition_bsv_lattice(d=5, k=3) + for cb in part.lattice_cross_bonds: + assert cb.block_a != cb.block_b + + +def test_cross_bond_block_pairs_match_partition(): + """cross bond의 (block_a, block_b)가 site_to_block과 일관.""" + from qec_sim.decoders._bsv_peps import neighbors, bond_name as bn_fn + part = partition_bsv_lattice(d=5, k=3) + # bond_name에서 좌표 역추출은 안 하고, 모든 인접 pair 다시 enumerate해서 cross인 것 카운트 + seen = set() + expected_pairs = [] + for c, blk_a in part.site_to_block.items(): + for nb in neighbors(c, part.n): + bn = bn_fn(c, nb) + if bn in seen: + continue + seen.add(bn) + blk_b = part.site_to_block[nb] + if blk_a != blk_b: + expected_pairs.append((bn, frozenset([blk_a, blk_b]))) + found_pairs = [(cb.bond_name, frozenset([cb.block_a, cb.block_b])) for cb in part.lattice_cross_bonds] + assert sorted(expected_pairs) == sorted(found_pairs) + + +def test_logical_cross_bonds_d3_k3(): + """d=3 k=3, logical_block=(0,0): + bottom-row 데이터 qubit (0,0), (2,0), (4,0). + (0,0)→블록(0,0), (2,0)→블록(0,0), (4,0)→블록(1,0). + → log_0, log_1 internal; log_2 cross. + """ + part = partition_bsv_lattice(d=3, k=3) + cross_names = {cb.bond_name for cb in part.logical_cross_bonds} + assert cross_names == {"log_2"} + + +def test_logical_cross_bonds_d3_k1(): + """k=1이면 모든 사이트가 단독 블록 → 첫 한 개를 빼고 모든 log_가 cross.""" + part = partition_bsv_lattice(d=3, k=1) + cross_names = {cb.bond_name for cb in part.logical_cross_bonds} + # logical_block=(0,0), (0,0) 데이터 qubit이 거기 있음 → log_0 internal + # log_1, log_2 cross + assert cross_names == {"log_1", "log_2"} + + +def test_invalid_params(): + with pytest.raises(ValueError): + partition_bsv_lattice(d=3, k=0) + with pytest.raises(ValueError): + partition_bsv_lattice(d=1, k=2) + + +def test_partition_is_deterministic(): + p1 = partition_bsv_lattice(d=5, k=3) + p2 = partition_bsv_lattice(d=5, k=3) + assert p1.site_to_block == p2.site_to_block + assert sorted(cb.bond_name for cb in p1.lattice_cross_bonds) == \ + sorted(cb.bond_name for cb in p2.lattice_cross_bonds) diff --git a/tests/test_bsv_mps_backend.py b/tests/test_bsv_mps_backend.py new file mode 100644 index 0000000..addfa4e --- /dev/null +++ b/tests/test_bsv_mps_backend.py @@ -0,0 +1,89 @@ +"""MPSBackend (paper-faithful 메시지 표현) 테스트. + +검증: +- 잘못된 chi → ValueError +- init_uniform이 올바른 boundary bond_names로 MPS 생성 +- normalize / scale 후 inner 결과 일관성 +- 작은 d에서 MPSBackend == FlatBackend (큰 chi에선 numerically 동일해야) +""" +import numpy as np +import pytest + +from qec_sim.decoders._bsv_backend import FlatBackend, MPSBackend, MPSMessage +from qec_sim.decoders._bsv_blockbp import ( + boundary_groups, + decode_blockbp, + partition_bsv_lattice, +) + + +def test_invalid_chi(): + with pytest.raises(ValueError): + MPSBackend(chi=0) + + +def test_init_uniform_has_correct_bond_names(): + part = partition_bsv_lattice(d=3, k=3) + backend = MPSBackend(chi=4) + for g in boundary_groups(part): + m = backend.init_uniform(g) + assert isinstance(m, MPSMessage) + # MPS의 physical 인덱스가 bond_names와 일치 (다른 inds는 virtual) + all_inds = set() + for t in m.mps.tensors: + all_inds.update(t.inds) + for bn in g.bond_names: + assert bn in all_inds + + +def test_normalize_gives_unit_norm(): + part = partition_bsv_lattice(d=3, k=3) + backend = MPSBackend(chi=4) + g = boundary_groups(part)[0] + m = backend.init_uniform(g) + m_n = backend.normalize(m) + # ⟨n|n⟩ = 1 + assert abs(backend.inner(m_n, m_n) - 1.0) < 1e-10 + + +def test_scale_changes_inner_quadratically(): + """scale(m, c) → inner = c² * inner(m, m)""" + part = partition_bsv_lattice(d=3, k=3) + backend = MPSBackend(chi=4) + g = boundary_groups(part)[0] + m = backend.normalize(backend.init_uniform(g)) + base = backend.inner(m, m) # = 1 + m2 = backend.scale(m, 3.0) + scaled = backend.inner(m2, m2) + np.testing.assert_allclose(scaled, base * 9.0, rtol=1e-10) + + +def test_mps_matches_flat_on_d3_decode(): + """충분히 큰 chi에서 MPSBackend 결과가 FlatBackend와 numerically 동일. + + d=3은 2^N ≤ 32 정도라 chi=16이면 MPS truncation이 거의 무손실 — 같은 답이 나와야. + """ + syn = {(0, 1): 1, (2, 3): 1} + common = dict(d=3, p=0.07, syndrome_at_zstab=syn, k=3, + max_iter=100, delta_0=1e-6, delta_1=1e-2, damping=0.5) + flat_res = decode_blockbp(**common, backend=FlatBackend(max_bond=16)) + mps_res = decode_blockbp(**common, backend=MPSBackend(chi=16)) + + assert flat_res.predicted_class == mps_res.predicted_class + for cf, cm in zip(flat_res.per_class, mps_res.per_class): + assert cf.tr_estimate is not None and cm.tr_estimate is not None + np.testing.assert_allclose(cf.tr_estimate, cm.tr_estimate, rtol=1e-8) + + +@pytest.mark.parametrize("syndrome", [ + {}, + {(0, 1): 1}, + {(0, 1): 1, (2, 3): 1}, + {(2, 1): 1, (2, 3): 1, (4, 1): 1}, +]) +def test_mps_argmax_matches_flat_d3(syndrome): + common = dict(d=3, p=0.07, syndrome_at_zstab=syndrome, k=3, + max_iter=100, delta_0=1e-6, delta_1=1e-2, damping=0.5) + flat_res = decode_blockbp(**common, backend=FlatBackend(max_bond=16)) + mps_res = decode_blockbp(**common, backend=MPSBackend(chi=16)) + assert flat_res.predicted_class == mps_res.predicted_class diff --git a/tests/test_bsv_peps.py b/tests/test_bsv_peps.py new file mode 100644 index 0000000..09fe9b6 --- /dev/null +++ b/tests/test_bsv_peps.py @@ -0,0 +1,250 @@ +"""BSV PEPS 텐서 네트워크 단위 테스트 (paper Sec III A 재현 — bit-flip Z-mem). + +검증 포인트: +- 격자 layout (사이트 카운트, 종류, logical row) +- bond 인덱스 canonical (좌표 순서 무관) +- d=3 brute force와 element-wise 일치 (다중 syndrome) +- 경계 케이스 (p=0, p=0.5) +- d=5 contract 가능 (brute force는 2^41이라 불가능; 동작만 확인) +""" +from __future__ import annotations + +import numpy as np +import pytest + +from qec_sim.decoders._bsv_peps import ( + bond_name, + bsv_layout, + build_bsv_tn, + build_bsv_tn_for_class, + contract_marginal, + contract_marginal_bmps, + contract_scalar, + neighbors, +) + + +# ────────────────────────────────────────────── +# 격자 layout +# ────────────────────────────────────────────── + +@pytest.mark.parametrize("d", [2, 3, 5, 7]) +def test_layout_counts(d): + L = bsv_layout(d) + assert L.n == 2 * d - 1 + assert len(L.data_qubits) == d * d + (d - 1) * (d - 1) + assert len(L.z_stabs) == d * (d - 1) + assert len(L.x_stabs) == d * (d - 1) + # 합이 (2d-1)² + assert len(L.data_qubits) + len(L.z_stabs) + len(L.x_stabs) == L.n * L.n + # logical row: d개 + assert len(L.logical_data) == d + assert all(y == 0 and x % 2 == 0 for x, y in L.logical_data) + + +def test_layout_disjoint(): + """data / Z / X stab 사이트 집합은 disjoint.""" + L = bsv_layout(5) + s_data = set(L.data_qubits) + s_z = set(L.z_stabs) + s_x = set(L.x_stabs) + assert s_data.isdisjoint(s_z) + assert s_data.isdisjoint(s_x) + assert s_z.isdisjoint(s_x) + + +def test_layout_invalid_d(): + with pytest.raises(ValueError): + bsv_layout(1) + + +def test_neighbors_within_grid(): + n = 5 + for x in range(n): + for y in range(n): + for nx, ny in neighbors((x, y), n): + assert 0 <= nx < n and 0 <= ny < n + # NSEW only — 거리 1 + assert abs(nx - x) + abs(ny - y) == 1 + + +def test_neighbors_count(): + """모서리 2, 변 3, 내부 4.""" + n = 5 + assert len(neighbors((0, 0), n)) == 2 + assert len(neighbors((0, 2), n)) == 3 + assert len(neighbors((2, 2), n)) == 4 + assert len(neighbors((4, 4), n)) == 2 + + +# ────────────────────────────────────────────── +# Bond 인덱스 canonical +# ────────────────────────────────────────────── + +def test_bond_name_canonical(): + # 좌표 순서 무관 + assert bond_name((0, 1), (0, 2)) == bond_name((0, 2), (0, 1)) + assert bond_name((1, 1), (2, 1)) == bond_name((2, 1), (1, 1)) + + +def test_bond_name_distinct_for_different_pairs(): + names = {bond_name((0, 1), (0, 2)), bond_name((1, 1), (2, 1)), bond_name((2, 2), (3, 2))} + assert len(names) == 3 + + +# ────────────────────────────────────────────── +# Brute force 일치 (d=3) +# ────────────────────────────────────────────── + +def _brute_force_marginal(d: int, p: float, syndrome_dict: dict) -> np.ndarray: + """모든 2^N 에러 패턴을 enumerate해서 P(L|s) 계산. d=3 (N=13)에서만 실용적.""" + L = bsv_layout(d) + dq_list = list(L.data_qubits) + dq_idx = {c: i for i, c in enumerate(dq_list)} + + def zstab_data_neighbors(c): + return [dq_idx[nb] for nb in neighbors(c, L.n) if (nb[0] + nb[1]) % 2 == 0] + + z_nbrs = {c: zstab_data_neighbors(c) for c in L.z_stabs} + log_idx = [dq_idx[c] for c in L.logical_data] + + target = {c: int(syndrome_dict.get(c, 0)) & 1 for c in L.z_stabs} + + out = np.zeros(2) + N = len(dq_list) + for bits in range(2 ** N): + e = [(bits >> i) & 1 for i in range(N)] + syn = {c: sum(e[i] for i in z_nbrs[c]) % 2 for c in L.z_stabs} + if syn != target: + continue + weight = (p ** sum(e)) * ((1 - p) ** (N - sum(e))) + log_bit = sum(e[i] for i in log_idx) % 2 + out[log_bit] += weight + return out + + +@pytest.mark.parametrize("p", [0.01, 0.05, 0.1, 0.15]) +@pytest.mark.parametrize("syn_label,syndrome_dict", [ + ("zero", {}), + ("one_corner", {(0, 1): 1}), + ("two_adjacent", {(0, 1): 1, (2, 1): 1}), + ("opposite_corners", {(0, 1): 1, (4, 3): 1}), +]) +def test_bsv_tn_matches_brute_force_d3(p, syn_label, syndrome_dict): + bf = _brute_force_marginal(d=3, p=p, syndrome_dict=syndrome_dict) + tn = build_bsv_tn(d=3, p=p, syndrome_at_zstab=syndrome_dict) + bsv = contract_marginal(tn) + + bf_norm = bf / bf.sum() + bsv_norm = bsv / bsv.sum() + np.testing.assert_allclose(bf_norm, bsv_norm, atol=1e-12) + + +# ────────────────────────────────────────────── +# 경계 케이스 +# ────────────────────────────────────────────── + +def test_zero_noise_zero_syndrome_no_logical_flip(): + """p=0 & 모든 syndrome 0이면 P(L=0|s) = 1, P(L=1|s) = 0 정확.""" + tn = build_bsv_tn(d=3, p=0.0, syndrome_at_zstab={}) + pL = contract_marginal(tn) + pL_norm = pL / pL.sum() + np.testing.assert_allclose(pL_norm, [1.0, 0.0], atol=1e-12) + + +def test_marginal_finite_and_nonneg(): + """랜덤 syndrome에서도 결과는 finite, non-negative, sum>0.""" + rng = np.random.default_rng(0) + L = bsv_layout(3) + for _ in range(20): + syn = {c: int(rng.integers(2)) for c in L.z_stabs} + tn = build_bsv_tn(d=3, p=0.05, syndrome_at_zstab=syn) + pL = contract_marginal(tn) + assert pL.shape == (2,) + assert np.isfinite(pL).all() + assert (pL >= 0).all() + assert pL.sum() > 0 + + +# ────────────────────────────────────────────── +# 더 큰 d에서 contract 동작 (brute force 불가능) +# ────────────────────────────────────────────── + +def test_contract_d5_no_crash(): + L = bsv_layout(5) + # 적당한 임의 syndrome: 10개 켜기 + rng = np.random.default_rng(1) + syn = {c: int(rng.integers(2)) for c in L.z_stabs} + tn = build_bsv_tn(d=5, p=0.05, syndrome_at_zstab=syn) + pL = contract_marginal(tn) + assert pL.shape == (2,) + assert np.isfinite(pL).all() + assert pL.sum() > 0 + + +# ────────────────────────────────────────────── +# bMPS contraction with truncation (B3) +# ────────────────────────────────────────────── + +@pytest.mark.parametrize("chi", [8, 16, 32]) +def test_bmps_matches_exact_d3(chi): + """d=3 unrotated SC의 boundary MPS bond dim 한계는 2^(2d-1) = 32. χ ≥ 8이면 + truncation이 거의 무손실이라 exact과 충분히 가까워야 (atol 1e-8).""" + syn = {(0, 1): 1, (2, 3): 1} + tn = build_bsv_tn(d=3, p=0.07, syndrome_at_zstab=syn) + exact = contract_marginal(tn) + tn2 = build_bsv_tn(d=3, p=0.07, syndrome_at_zstab=syn) + bmps = contract_marginal_bmps(tn2, max_bond=chi) + np.testing.assert_allclose(exact / exact.sum(), bmps / bmps.sum(), atol=1e-8) + + +def test_bmps_close_to_exact_d5(): + """d=5에서 충분한 χ면 bMPS가 exact에 가까워야. 단 monotonic 비교는 안 됨 + — quimb의 contract_compressed가 randomized path search를 쓰고 truncation도 + strictly variational이 아니라서, χ↑에 따라 항상 diff↓ 보장 X. 절대값만 체크.""" + rng = np.random.default_rng(2) + L = bsv_layout(5) + syn = {c: int(rng.integers(2)) for c in L.z_stabs} + tn = build_bsv_tn(d=5, p=0.05, syndrome_at_zstab=syn) + exact = contract_marginal(tn) + exact_norm = exact / exact.sum() + + for chi in (4, 8, 16): + tn_b = build_bsv_tn(d=5, p=0.05, syndrome_at_zstab=syn) + bmps = contract_marginal_bmps(tn_b, max_bond=chi) + bmps_norm = bmps / bmps.sum() + diff = float(np.abs(exact_norm - bmps_norm).max()) + assert diff < 1e-3, f"χ={chi}: diff {diff:.2e} too large" + + +def test_bmps_invalid_chi(): + tn = build_bsv_tn(d=3, p=0.05, syndrome_at_zstab={}) + with pytest.raises(ValueError): + contract_marginal_bmps(tn, max_bond=0) + + +# ────────────────────────────────────────────── +# 닫힌 per-class TN (paper-faithful) +# ────────────────────────────────────────────── + +@pytest.mark.parametrize("p,syndrome_dict", [ + (0.05, {}), + (0.07, {(0, 1): 1, (2, 3): 1}), + (0.1, {(0, 1): 1, (4, 3): 1}), +]) +def test_per_class_matches_open_L_marginal(p, syndrome_dict): + """열린 'L' TN의 (2,) 결과 == 닫힌 per-class TN scalar 둘. 같은 정보, 다른 패키징.""" + tn_open = build_bsv_tn(d=3, p=p, syndrome_at_zstab=syndrome_dict) + open_marg = contract_marginal(tn_open) + + tn_0 = build_bsv_tn_for_class(d=3, p=p, syndrome_at_zstab=syndrome_dict, class_bit=0) + tn_1 = build_bsv_tn_for_class(d=3, p=p, syndrome_at_zstab=syndrome_dict, class_bit=1) + s0 = contract_scalar(tn_0) + s1 = contract_scalar(tn_1) + + np.testing.assert_allclose(open_marg, [s0, s1], atol=1e-12) + + +def test_per_class_invalid_class_bit(): + with pytest.raises(ValueError): + build_bsv_tn_for_class(d=3, p=0.05, syndrome_at_zstab={}, class_bit=2) diff --git a/tests/test_cx_table.py b/tests/test_cx_table.py new file mode 100644 index 0000000..5dfe737 --- /dev/null +++ b/tests/test_cx_table.py @@ -0,0 +1,44 @@ +"""CX Pauli-frame conjugation table 정확성. + +commit df6771f에서 수정된 transpose 버그 회귀 방지용. +Heisenberg 규칙: X_c→X_cX_t, Z_c→Z_c, X_t→X_t, Z_t→Z_cZ_t. +""" +import numpy as np +from qec_sim.circuit.pauli_plus.frame import _CX_C, _CX_T, I, X, Y, Z, PAULI_MUL + + +# 정답: 손으로 계산한 CX 변환 테이블. +# (fc, ft) → (new_c, new_t) +_EXPECTED = { + (I, I): (I, I), (I, X): (I, X), (I, Y): (Z, Y), (I, Z): (Z, Z), + (X, I): (X, X), (X, X): (X, I), (X, Y): (Y, Z), (X, Z): (Y, Y), + (Y, I): (Y, X), (Y, X): (Y, I), (Y, Y): (X, Z), (Y, Z): (X, Y), + (Z, I): (Z, I), (Z, X): (Z, X), (Z, Y): (I, Y), (Z, Z): (I, Z), +} + + +def test_cx_table_all_pairs(): + """16개 (control, target) Pauli 조합 모두 검증.""" + for (fc, ft), (expected_c, expected_t) in _EXPECTED.items(): + actual_c = _CX_C[fc, ft] + actual_t = _CX_T[fc, ft] + assert actual_c == expected_c, ( + f"CX_C[{fc}, {ft}] = {actual_c}, expected {expected_c}" + ) + assert actual_t == expected_t, ( + f"CX_T[{fc}, {ft}] = {actual_t}, expected {expected_t}" + ) + + +def test_cx_x_propagates_control_to_target(): + """X on control: X_c → X_c X_t (target에 X 복사, control X 유지).""" + # 입력 (X, I) → (X, X) + assert _CX_C[X, I] == X + assert _CX_T[X, I] == X + + +def test_cx_z_propagates_target_to_control(): + """Z on target: Z_t → Z_c Z_t (control에 Z 복사, target Z 유지).""" + # 입력 (I, Z) → (Z, Z) + assert _CX_C[I, Z] == Z + assert _CX_T[I, Z] == Z diff --git a/tests/test_pauli_plus_baseline.py b/tests/test_pauli_plus_baseline.py new file mode 100644 index 0000000..9b4651a --- /dev/null +++ b/tests/test_pauli_plus_baseline.py @@ -0,0 +1,71 @@ +"""Pauli+ 시뮬레이터의 SI1000 baseline 거동이 Stim과 일치. + +두 버그(CX transpose + 수동 detector 파싱)는 둘 다 +'Pauli+ LER이 Stim 대비 17-543× 부풀어있다'는 형태로 드러났음. +회귀 방지용 — 이 테스트가 깨지면 둘 중 하나가 다시 망가졌다는 신호. + +빠른 실행을 위해 d=3 + p=1e-3 + 5000 shots로 제한 (수 초 내). +""" +import numpy as np +import pytest +import stim +import pymatching + +from qec_sim.config.schema import CodeParams, PauliPlusNoiseParams +from qec_sim.circuit.pauli_plus import PauliPlusSimulator + + +def test_pauli_plus_d3_baseline_matches_stim(): + """d=3, p=1e-3, full SI1000 4채널: Pauli+ LER ≈ Stim self-consistent LER.""" + d = 3 + p = 1e-3 + shots = 5000 # 빠른 검증용 + rng_seed = 42 + + # Pauli+ 데이터 생성 + sim = PauliPlusSimulator( + CodeParams(name="surface_code", distance=d, rounds=d), + PauliPlusNoiseParams(p=p), # 비-Pauli 효과 모두 0 + seed=rng_seed, + ) + raw = sim.generate_data(shots=shots) + + # Stim 풀 SI1000 4채널 회로 → MWPM DEM + circ = stim.Circuit.generated( + "surface_code:rotated_memory_z", + distance=d, rounds=d, + after_clifford_depolarization=p, + before_round_data_depolarization=2 * p, + before_measure_flip_probability=5 * p, + after_reset_flip_probability=2 * p, + ) + matcher = pymatching.Matching.from_detector_error_model( + circ.detector_error_model(decompose_errors=True) + ) + pp_ler = float(np.mean(np.any( + matcher.decode_batch(raw["syndromes"]) != raw["observables"], axis=1 + ))) + + # Stim 자기 sampling (참조 baseline) + s, o = circ.compile_detector_sampler(seed=rng_seed).sample( + shots, separate_observables=True + ) + stim_ler = float(np.mean(np.any(matcher.decode_batch(s) != o, axis=1))) + + # 통계 오차: σ ≈ √(p(1-p)/N), p≈0.002라 ~0.06% — 5σ 허용으로 0.3% 차이 한도. + # 버그 있을 때 격차는 17×+ (Pauli+ 3.8% vs Stim 0.2%) 라 확실히 잡힘. + assert abs(pp_ler - stim_ler) < 0.005, ( + f"Pauli+ LER ({pp_ler:.4%}) and Stim LER ({stim_ler:.4%}) diverge — " + f"CX 테이블 또는 detector 파싱 회귀 의심" + ) + + +def test_pauli_plus_zero_noise_zero_syndromes(): + """p=0이면 모든 신드롬 0 (가장 기본 sanity).""" + sim = PauliPlusSimulator( + CodeParams(name="surface_code", distance=3, rounds=3), + PauliPlusNoiseParams(p=0.0), + ) + raw = sim.generate_data(shots=100) + assert not np.any(raw["syndromes"]) + assert not np.any(raw["observables"]) diff --git a/tests/test_schema.py b/tests/test_schema.py new file mode 100644 index 0000000..44d9a3c --- /dev/null +++ b/tests/test_schema.py @@ -0,0 +1,106 @@ +"""ExperimentConfig.from_yaml의 SimulationConfig 검증 동작. + +commit 4e5c413에서 simulation: Dict → SimulationConfig 타입화하면서 +yaml 오타 catch 동작 추가됨. 회귀 방지. +""" +import textwrap +import pytest + +from qec_sim.config.schema import ExperimentConfig + + +# 최소 정상 yaml — 다른 테스트의 베이스로 사용. +_BASE_YAML = """ +code: {name: "surface_code", distance: 3, rounds: 3} +noise: {p_gate: 0.001, p_meas: 0.005, p_corr: 0.0} +training: + data_mode: "online" + epochs: 1 + batch_size: 256 + train_steps: 100 + val_steps: 20 + output_dir: "./tmp" + optimizer: {name: "Adam", kwargs: {lr: 0.001}} + criterion: {name: "bce_with_logits", kwargs: {}} + early_stopping: {patience: 10} +model: {name: "jung_cnn_low_soft", kwargs: {}} +decoder: {name: "neural_decoder", weight_path: "", model_kwargs: {}} +simulation: + backend: "pauli_plus" + pauli_plus: {p: 0.001} +""" + + +def _write(tmp_path, yaml_text): + p = tmp_path / "config.yaml" + p.write_text(yaml_text) + return p + + +def test_loads_valid_config(tmp_path): + """정상 yaml은 깨끗하게 로드되고 simulation 필드가 typed.""" + cfg = ExperimentConfig.from_yaml(str(_write(tmp_path, _BASE_YAML))) + assert cfg.simulation.backend == "pauli_plus" + assert cfg.simulation.pauli_plus == {"p": 0.001} + assert cfg.simulation.shots is None # optional + + +def test_missing_backend_raises(tmp_path): + """simulation.backend 누락 시 KeyError.""" + yaml_no_backend = _BASE_YAML.replace('backend: "pauli_plus"', '').replace( + 'pauli_plus: {p: 0.001}', 'pauli_plus: {p: 0.001}' + ) + # backend 라인 제거된 yaml + yaml_no_backend = textwrap.dedent("""\ + code: {name: "surface_code", distance: 3, rounds: 3} + noise: {p_gate: 0.001, p_meas: 0.005, p_corr: 0.0} + training: + data_mode: "online" + epochs: 1 + batch_size: 256 + output_dir: "./tmp" + optimizer: {name: "Adam", kwargs: {lr: 0.001}} + criterion: {name: "bce_with_logits", kwargs: {}} + early_stopping: {patience: 10} + model: {name: "jung_cnn_low_soft", kwargs: {}} + decoder: {name: "neural_decoder", weight_path: "", model_kwargs: {}} + simulation: + shots: 1000 + """) + with pytest.raises(KeyError): + ExperimentConfig.from_yaml(str(_write(tmp_path, yaml_no_backend))) + + +def test_unknown_pauli_plus_key_raises(tmp_path): + """pauli_plus에 PauliPlusNoiseParams 필드명 아닌 키가 있으면 KeyError.""" + yaml_typo = _BASE_YAML.replace( + 'pauli_plus: {p: 0.001}', + 'pauli_plus: {p: 0.001, p_corsstalk: 1.0e-3}' # 의도적 오타 + ) + with pytest.raises(KeyError, match="알 수 없는"): + ExperimentConfig.from_yaml(str(_write(tmp_path, yaml_typo))) + + +def test_stim_backend_no_pauli_plus_required(tmp_path): + """backend=stim이면 pauli_plus 블록 없어도 정상 로드.""" + yaml_stim = textwrap.dedent("""\ + code: {name: "surface_code", distance: 3, rounds: 3} + noise: {p_gate: 0.001, p_meas: 0.005, p_corr: 0.0} + training: + data_mode: "online" + epochs: 1 + batch_size: 256 + train_steps: 100 + val_steps: 20 + output_dir: "./tmp" + optimizer: {name: "Adam", kwargs: {lr: 0.001}} + criterion: {name: "bce_with_logits", kwargs: {}} + early_stopping: {patience: 10} + model: {name: "jung_cnn_low_soft", kwargs: {}} + decoder: {name: "neural_decoder", weight_path: "", model_kwargs: {}} + simulation: + backend: "stim" + """) + cfg = ExperimentConfig.from_yaml(str(_write(tmp_path, yaml_stim))) + assert cfg.simulation.backend == "stim" + assert cfg.simulation.pauli_plus is None diff --git a/uv.lock b/uv.lock index ebdf643..1e53b6a 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -14,6 +14,181 @@ resolution-markers = [ "python_full_version < '3.11'", ] +[[package]] +name = "aiohappyeyeballs" +version = "2.6.2" +source = { 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