論文の概要: Faster Schr\"odinger-style simulation of quantum circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00216v3
- Date: Tue, 24 Nov 2020 18:20:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-07 10:37:42.531488
- Title: Faster Schr\"odinger-style simulation of quantum circuits
- Title（参考訳）: 量子回路の高速schr\"odinger型シミュレーション
- Authors: Aneeqa Fatima and Igor L. Markov
- Abstract要約: GoogleとIBMによる超伝導量子コンピュータの最近のデモンストレーションは、量子アルゴリズムの新たな研究を加速させた。
我々は、レイヤシミュレーションアルゴリズムにおいて、スタンドアローンおよびビルディングブロックとして有用な量子回路のSchr"odingerスタイルのシミュレーションを前進させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0940228639403156
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent demonstrations of superconducting quantum computers by Google and IBM
and trapped-ion computers from IonQ fueled new research in quantum algorithms,
compilation into quantum circuits, and empirical algorithmics. While online
access to quantum hardware remains too limited to meet the demand, simulating
quantum circuits on conventional computers satisfies many needs. We advance
Schr\"odinger-style simulation of quantum circuits that is useful standalone
and as a building block in layered simulation algorithms, both cases are
illustrated in our results. Our algorithmic contributions show how to simulate
multiple quantum gates at once, how to avoid floating-point multiplies, how to
best use instruction-level and thread-level parallelism as well as CPU cache,
and how to leverage these optimizations by reordering circuit gates. While not
described previously, these techniques implemented by us supported published
high-performance distributed simulations up to 64 qubits. To show additional
impact, we benchmark our simulator against Microsoft, IBM and Google simulators
on hard circuits from Google.
- Abstract（参考訳）: GoogleとIBMによる超伝導量子コンピュータの最近のデモンストレーションと、IonQの閉じ込められたイオンコンピュータは、量子アルゴリズム、量子回路へのコンパイル、経験的アルゴリズムの新たな研究を加速させた。
量子ハードウェアへのオンラインアクセスは需要を満たすには限られているものの、従来のコンピュータで量子回路をシミュレートすることは多くのニーズを満たす。
我々は,レイヤシミュレーションアルゴリズムにおけるビルディングブロックとして有用な量子回路のSchr\odingerスタイルのシミュレーションを進めた。
アルゴリズムによるコントリビューションは、複数の量子ゲートを同時にシミュレートする方法、浮動小数点乗算の回避方法、命令レベルとスレッドレベルの並列性とCPUキャッシュの最適利用方法、回路ゲートを並べ替えることによる最適化の活用方法を示す。
前述しなかったが、我々は64キュービットまでの高性能分散シミュレーションをサポートした。
さらなる影響を示すため、我々は、Microsoft、IBM、GoogleのシミュレータをGoogleのハード回路上でベンチマークした。
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