論文の概要: Time-Sliced Quantum Circuit Partitioning for Modular Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12259v1
• Date: Mon, 25 May 2020 17:58:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 12:21:05.493143
• Title: Time-Sliced Quantum Circuit Partitioning for Modular Architectures
• Title（参考訳）: モジュールアーキテクチャのための時間スライス量子回路分割
• Authors: Jonathan M. Baker, Casey Duckering, Alexander Hoover, Frederic T. Chong
• Abstract要約: 現在の量子コンピュータの設計はスケールしない。 小さなプロトタイプを超えてスケールするために、量子アーキテクチャーは、密に連結された量子ビットとクラスタ間のスパーサ接続のクラスタによるモジュラーアプローチを採用する可能性が高い。 このクラスタリングと静的に知られた量子プログラムの制御フローを利用して、量子回路を一度に一度にモジュラ物理マシンにマップするトラクタブルパーティショニングを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.85032071273537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current quantum computer designs will not scale. To scale beyond small prototypes, quantum architectures will likely adopt a modular approach with clusters of tightly connected quantum bits and sparser connections between clusters. We exploit this clustering and the statically-known control flow of quantum programs to create tractable partitioning heuristics which map quantum circuits to modular physical machines one time slice at a time. Specifically, we create optimized mappings for each time slice, accounting for the cost to move data from the previous time slice and using a tunable lookahead scheme to reduce the cost to move to future time slices. We compare our approach to a traditional statically-mapped, owner-computes model. Our results show strict improvement over the static mapping baseline. We reduce the non-local communication overhead by 89.8\% in the best case and by 60.9\% on average. Our techniques, unlike many exact solver methods, are computationally tractable.
• Abstract（参考訳）: 現在の量子コンピュータの設計はスケールしない。 小さなプロトタイプを超えてスケールするために、量子アーキテクチャは、密結合した量子ビットのクラスタとクラスタ間のスパーザー接続を持つモジュラーアプローチを採用するだろう。 このクラスタリングと静的に知られた量子プログラムの制御フローを利用して、量子回路を1回に一度にモジュラ物理マシンにマッピングするトラクタブルパーティショニングヒューリスティックを生成する。 具体的には、各タイムスライス毎に最適化されたマッピングを作成し、前のタイムスライスからデータを移動するためのコストを考慮し、調整可能なルックアヘッドスキームを使用して将来のタイムスライスに移行するコストを削減する。 このアプローチを従来の静的マッピングのオーナ計算モデルと比較します。 その結果,静的マッピングベースラインよりも厳格に改善が見られた。 非ローカル通信のオーバーヘッドを最善のケースで89.8\%、平均で60.9\%削減する。 我々の手法は、多くの正確な解法とは異なり、計算可能である。

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