論文の概要: A quantum-classical cloud platform optimized for variational hybrid algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04449v3
• Date: Sun, 31 May 2020 01:59:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 00:10:08.517984
• Title: A quantum-classical cloud platform optimized for variational hybrid algorithms
• Title（参考訳）: 変分ハイブリッドアルゴリズムに最適化された量子古典クラウドプラットフォーム
• Authors: Peter J. Karalekas, Nikolas A. Tezak, Eric C. Peterson, Colm A. Ryan, Marcus P. da Silva, and Robert S. Smith
• Abstract要約: この研究は、量子古典的なクラウドプラットフォームのアーキテクチャ要件を列挙している。 実行時のパフォーマンスをベンチマークするフレームワークを提案する。 これらの2つの機能をRigetti Quantum Cloud Services(QCS)プラットフォームに統合することで、アルゴリズムランタイムを管理するレイテンシが大幅に改善されることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In order to support near-term applications of quantum computing, a new compute paradigm has emerged--the quantum-classical cloud--in which quantum computers (QPUs) work in tandem with classical computers (CPUs) via a shared cloud infrastructure. In this work, we enumerate the architectural requirements of a quantum-classical cloud platform, and present a framework for benchmarking its runtime performance. In addition, we walk through two platform-level enhancements, parametric compilation and active qubit reset, that specifically optimize a quantum-classical architecture to support variational hybrid algorithms (VHAs), the most promising applications of near-term quantum hardware. Finally, we show that integrating these two features into the Rigetti Quantum Cloud Services (QCS) platform results in considerable improvements to the latencies that govern algorithm runtime.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの短期的応用をサポートするために、量子コンピュータ(qpus)が共有クラウドインフラストラクチャを介して古典的コンピュータ(cpu)と協調して動作する量子古典的クラウド-インという新しい計算パラダイムが登場した。 本研究では,量子古典的クラウドプラットフォームのアーキテクチャ要件を列挙し,実行時のパフォーマンスをベンチマークするフレームワークを提案する。 さらに、パラメトリックコンパイルとアクティブ量子ビットリセットという2つのプラットフォームレベルの拡張について検討し、短期量子ハードウェアの最も有望な応用である変分ハイブリッドアルゴリズム(VHA)をサポートするために量子古典的アーキテクチャを特に最適化する。 最後に,これら2つの機能を rigetti quantum cloud services (qcs) プラットフォームに統合することで,アルゴリズムランタイムを統制するレイテンシを大幅に改善できることを示す。

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