論文の概要: Enabling Dataflow Optimization for Quantum Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11030v2
• Date: Sat, 14 Aug 2021 16:17:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 22:20:21.420059
• Title: Enabling Dataflow Optimization for Quantum Programs
• Title（参考訳）: 量子プログラムのためのデータフロー最適化
• Authors: David Ittah, Thomas H\"aner, Vadym Kliuchnikov, Torsten Hoefler
• Abstract要約: 量子コンピューティングのためのIRは、最適化のために量子および古典的なデータ依存関係を公開する。 本稿では、いくつかの量子固有最適化パスを含むMLIRに基づくプロトタイプ実装を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.71212583708166
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an IR for quantum computing that directly exposes quantum and classical data dependencies for the purpose of optimization. The Quantum Intermediate Representation for Optimization (QIRO) consists of two dialects, one input dialect and one that is specifically tailored to enable quantum-classical co-optimization. While the first employs a perhaps more intuitive memory-semantics (quantum operations act as side-effects), the latter uses value-semantics (operations consume and produce states). Crucially, this encodes the dataflow directly in the IR, allowing for a host of optimizations that leverage dataflow analysis. We discuss how to map existing quantum programming languages to the input dialect and how to lower the resulting IR to the optimization dialect. We present a prototype implementation based on MLIR that includes several quantum-specific optimization passes. Our benchmarks show that significant improvements in resource requirements are possible even through static optimization. In contrast to circuit optimization at run time, this is achieved while incurring only a small constant overhead in compilation time, making this a compelling approach for quantum program optimization at application scale.
• Abstract（参考訳）: 最適化のために,量子および古典的データの依存関係を直接公開する量子コンピューティング用IRを提案する。 最適化のための量子中間表現(qiro、quantum intermediate representation for optimization)は、2つの方言からなる。 1つはおそらく直感的なメモリセマンティクス(量子演算は副作用として機能する)を使用し、もう1つはバリューセマンティクス(操作は状態を消費し、生成する)を使用する。 重要なことに、これはデータフローを直接IRにエンコードし、データフロー分析を利用する最適化のホストを可能にする。 本稿では、既存の量子プログラミング言語を入力方言にマップする方法と、irを最適化方言に下げる方法について論じる。 本稿では、いくつかの量子固有最適化パスを含むMLIRに基づくプロトタイプ実装を提案する。 我々のベンチマークでは、静的な最適化によっても、リソース要求の大幅な改善が可能であることを示しています。 実行時の回路最適化とは対照的に、これはコンパイル時のオーバーヘッドを一定に抑えながら実現され、アプリケーション規模での量子プログラム最適化にとって魅力的なアプローチとなる。

関連論文リスト

• Surrogate optimization of variational quantum circuits [1.0546736060336612]
  変分量子固有解法は、多くの応用に影響を及ぼすことのできる短期的アルゴリズムとして評価される。 収束性を改善するアルゴリズムや手法を見つけることは、VQEの短期ハードウェアの能力を加速するために重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T18:00:00Z)
• Randomized Benchmarking of Local Zeroth-Order Optimizers for Variational Quantum Systems [65.268245109828]
  古典学のパフォーマンスを、半ランダム化された一連のタスクで比較する。 量子システムにおける一般に好適な性能とクエリ効率のため、局所ゼロ階数に着目する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-14T02:13:26Z)
• Graph Neural Network Autoencoders for Efficient Quantum Circuit Optimisation [69.43216268165402]
  我々は、量子回路の最適化にグラフニューラルネットワーク(GNN)オートエンコーダの使い方を初めて提示する。 我々は、量子回路から有向非巡回グラフを構築し、そのグラフを符号化し、その符号化を用いてRL状態を表現する。 我々の手法は、非常に大規模なRL量子回路最適化に向けた最初の現実的な第一歩である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T16:51:30Z)
• Prog-QAOA: Framework for resource-efficient quantum optimization through classical programs [0.0]
  現在の量子最適化アルゴリズムでは、元の問題を二進最適化問題として表現し、量子デバイスに適した等価イジングモデルに変換する必要がある。 目的関数を計算し、制約を認証するための古典的プログラムを設計し、後に量子回路にコンパイルする。 その結果,量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) が新たに導入された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T18:01:01Z)
• Benchmarking of Different Optimizers in the Variational Quantum Algorithms for Applications in Quantum Chemistry [0.0]
  古典的なヤードスティックは変分量子アルゴリズムの精度と収束を決定する上で重要な役割を果たしている。 量子化学への応用のために、いくつかの一般的なヤードスティックを考察し、変分量子アルゴリズムの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-22T13:02:00Z)
• Enabling Retargetable Optimizing Compilers for Quantum Accelerators via a Multi-Level Intermediate Representation [78.8942067357231]
  我々は、最適化され、再ターゲット可能で、事前コンパイルが可能なマルチレベル量子古典中間表現(IR)を提案する。 ゲートベースのOpenQASM 3言語全体をサポートし、共通量子プログラミングパターンのカスタム拡張と構文の改善を提供します。 私たちの研究は、通常のPythonのアプローチよりも1000倍高速で、スタンドアロンの量子言語コンパイラよりも5～10倍高速なコンパイル時間を実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-01T17:29:47Z)
• Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
  マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。 その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z)
• Accelerating variational quantum algorithms with multiple quantum processors [78.36566711543476]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、特定の計算上の利点を得るために、短期量子マシンを利用する可能性がある。 現代のVQAは、巨大なデータを扱うために単独の量子プロセッサを使用するという伝統によって妨げられている、計算上のオーバーヘッドに悩まされている。 ここでは、この問題に対処するため、効率的な分散最適化手法であるQUDIOを考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T08:18:42Z)
• Relaxed Peephole Optimization: A Novel Compiler Optimization for Quantum Circuits [15.9208532173357]
  本稿では,量子コンピュータのための新しい量子コンパイラ最適化手法である緩和ピープホール最適化(RPO)を提案する。 我々は、ある時点において、その状態が X-, Y- または Z-基底のいずれかであるときに、基底状態として qubit を定義する。 我々は、いくつかの入力量子ビットが既知の純粋状態にあるとき、量子ゲートを最適化するためのアプローチを拡張した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-14T17:03:06Z)
• Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
  Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。 我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。 すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z)
• Compilation of Fault-Tolerant Quantum Heuristics for Combinatorial Optimization [0.14755786263360526]
  最小限のフォールトトレラント量子コンピュータで試すのに、最適化のための量子アルゴリズムが最も実用的であるかを探る。 この結果から,2次高速化のみを実現する量子最適化が,古典的アルゴリズムよりも有利であるという考えが否定される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T22:54:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。