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量子纠错（QEC）是构建稳健、容错量子计算机的关键技术，但其解码过程常存在显著的计算瓶颈。Tesseract作为新型量子纠错最大似然误差（MLE）解码器，采用A*搜索算法探索指数级增长的误差假设图，实现了高速高精度的解码性能。本文系统性地提出了通过底层性能优化提升Tesseract解码器效率的方法。基于详尽的性能分析，该研究团队实施了四项针对性优化策略：替换低效数据结构、重组内存布局提升缓存命中率、采用硬件加速位操作技术。在彩色码、双变量自行车码、曲面码和横向CNOT协议等多种编码体系及配置中均取得显著解码加速效果。实验数据显示，多数编码体系获得约2倍的稳定加速比，部分场景超过2.5倍。尤其在计算密集型双变量自行车码配置中，峰值性能提升超5倍。这些改进使Tesseract解码器兼具高效性与可扩展性，不仅为量子纠错领域的高性能软件工程提供了示范性案例，更为后续研究奠定了坚实基础。