고속 LDPC 디코딩은 CV-QKD(연속 변수 양자 키 분배)의 주요 병목 현상이며, 이는 고정 소수점 (fixed-point) 산술을 이용한 하드웨어 가속의 동기가 됩니다. 본 연구는 공통된 그래프, 행렬 및 양자화 (quantization) 설정을 사용하여 통일된 저 SNR 고정 소수점 프레임워크 하에서 SPA, MSA 및 NMS를 비교합니다. FER(프레임 오류율)과 평균 반복 횟수를 통해 다양한 형식을 평가합니다. 결과에 따르면 성능은 디코더 규칙과 수치 정밀도 (numerical precision) 사이의 상호작용에 크게 의존합니다. SPA가 전반적으로 가장 우수한 성능을 달성했습니다. 복잡도가 낮은 디코더의 경우, Q16.8이 일관된 최저 정밀도였으며 NMS가 MSA보다 우수한 성능을 보였습니다. 실질적으로, Q8.4를 적용한 SPA는 대규모 구현을 위한 신뢰성과 하드웨어 효율성 사이에서 최적의 균형을 제공했습니다.