論文の概要: Benchmarking quantum co-processors in an application-centric,
hardware-agnostic and scalable way
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12973v2
- Date: Mon, 26 Jul 2021 07:08:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-09 22:52:05.513377
- Title: Benchmarking quantum co-processors in an application-centric,
hardware-agnostic and scalable way
- Title（参考訳）: アプリケーション中心、ハードウェア非依存、スケーラブルな方法で量子コプロセッサをベンチマークする
- Authors: Simon Martiel, Thomas Ayral, Cyril Allouche
- Abstract要約: 我々はAtos Q-score (TM)と呼ばれる新しいベンチマークを導入する。
Qスコアは、MaxCut最適化問題を解決するために効果的に使用できる量子ビットの最大数を測定する。
量子ハードウェアのQスコアを簡単に計算できるQスコアのオープンソース実装を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Existing protocols for benchmarking current quantum co-processors fail to
meet the usual standards for assessing the performance of
High-Performance-Computing platforms. After a synthetic review of these
protocols -- whether at the gate, circuit or application level -- we introduce
a new benchmark, dubbed Atos Q-score (TM), that is application-centric,
hardware-agnostic and scalable to quantum advantage processor sizes and beyond.
The Q-score measures the maximum number of qubits that can be used effectively
to solve the MaxCut combinatorial optimization problem with the Quantum
Approximate Optimization Algorithm. We give a robust definition of the notion
of effective performance by introducing an improved approximation ratio based
on the scaling of random and optimal algorithms. We illustrate the behavior of
Q-score using perfect and noisy simulations of quantum processors. Finally, we
provide an open-source implementation of Q-score that makes it easy to compute
the Q-score of any quantum hardware.
- Abstract（参考訳）: 現在の量子コプロセッサをベンチマークするための既存のプロトコルは、ハイパフォーマンスコンピューティングプラットフォームのパフォーマンスを評価する通常の標準を満たしていない。
これらのプロトコル - ゲート、回路、アプリケーションレベルを問わず - を総合的にレビューした後、私たちは、アプリケーション中心、ハードウェア非依存、量子長所プロセッササイズ以降にスケーラブルな、atos q-score(tm)と呼ばれる新しいベンチマークを導入しました。
Qスコアは、量子近似最適化アルゴリズムを用いてMaxCutの組合せ最適化問題を解決するために効果的に使用できる量子ビットの最大数を測定する。
本稿では,ランダムアルゴリズムと最適アルゴリズムのスケーリングに基づく近似比を改良することにより,効果的な性能の概念を頑健に定義する。
量子プロセッサの完全およびノイズシミュレーションを用いて,q-scoreの挙動を説明する。
最後に、任意の量子ハードウェアのq-scoreを簡単に計算できるq-scoreのオープンソース実装を提供する。
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