CPU/GPU异构平台提升连续变量QKD多维数据协调效率5倍

本文主要探讨了在现代量子通信领域中,特别是在连续变量量子密钥分发系统（Continuous Variable Quantum Key Distribution, CVQKD）中，面临的运算效率低下问题。CVQKD是利用量子力学原理进行信息安全传输的重要手段，其数据协调过程对于系统的性能至关重要。文章的核心创新在于采用中央处理器（Central Processing Unit, CPU）与图形处理器（Graphics Processing Unit, GPU）的异构平台来提升多维数据协调算法的性能。 传统上，CPU负责系统的核心逻辑运算，而GPU则因其并行处理能力常用于大规模数据处理。作者提出了一种针对异构计算环境设计的大规模校验矩阵静态双向十字链表方法，以及一种多维度并行协调算法。这种并行处理策略旨在优化在处理高维度数据时的协调效率，尤其是在处理如低密度奇偶校验码（Low Density Parity Check, LDPC）编码和稀疏矩阵操作这样的任务时，这些在CVQKD中扮演着关键角色。 在实验中，作者选择了码长为2.048×10^5的复杂场景进行仿真计算，结果显示，在保证协调效率的前提下，采用CPU/GPU异构平台进行并行加速的协调速率相比传统的CPU平台提升了5倍。这意味着在实际应用中，通过异构平台的优化，可以显著提高CVQKD系统的整体性能，从而扩展密钥的传输距离，并且在高数据速率下维持可靠性和安全性。 这项研究对于推动量子通信技术的发展具有重要意义，特别是对于那些需要处理大量数据和复杂运算的量子密钥分发系统来说，异构平台的并行处理能力将极大提升系统的实用性和效率。未来的研究可能进一步探索如何优化异构平台的协同工作，以实现更高效的量子密钥分发和量子通信网络的构建。