論文の概要: Tensor Network Quantum Virtual Machine for Simulating Quantum Circuits
at Exascale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10523v1
- Date: Wed, 21 Apr 2021 13:26:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-03 00:32:21.150588
- Title: Tensor Network Quantum Virtual Machine for Simulating Quantum Circuits
at Exascale
- Title(参考訳): エクサスケールでの量子回路シミュレーションのためのテンソルネットワーク量子仮想マシン
- Authors: Thien Nguyen, Dmitry Lyakh, Eugene Dumitrescu, David Clark, Jeff
Larkin, Alexander McCaskey
- Abstract要約: 本稿では,E-scale ACCelerator(XACC)フレームワークにおける量子回路シミュレーションバックエンドとして機能する量子仮想マシン(TNQVM)の近代化版を提案する。
新バージョンは汎用的でスケーラブルなネットワーク処理ライブラリであるExaTNをベースにしており、複数の量子回路シミュレータを提供している。
ポータブルなXACC量子プロセッサとスケーラブルなExaTNバックエンドを組み合わせることで、ラップトップから将来のエクサスケールプラットフォームにスケール可能なエンドツーエンドの仮想開発環境を導入します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 57.84751206630535
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The numerical simulation of quantum circuits is an indispensable tool for
development, verification and validation of hybrid quantum-classical algorithms
on near-term quantum co-processors. The emergence of exascale high-performance
computing (HPC) platforms presents new opportunities for pushing the boundaries
of quantum circuit simulation. We present a modernized version of the Tensor
Network Quantum Virtual Machine (TNQVM) which serves as a quantum circuit
simulation backend in the eXtreme-scale ACCelerator (XACC) framework. The new
version is based on the general purpose, scalable tensor network processing
library, ExaTN, and provides multiple configurable quantum circuit simulators
enabling either exact quantum circuit simulation via the full tensor network
contraction, or approximate quantum state representations via suitable tensor
factorizations. Upon necessity, stochastic noise modeling from real quantum
processors is incorporated into the simulations by modeling quantum channels
with Kraus tensors. By combining the portable XACC quantum programming frontend
and the scalable ExaTN numerical backend we introduce an end-to-end virtual
quantum development environment which can scale from laptops to future exascale
platforms. We report initial benchmarks of our framework which include a
demonstration of the distributed execution, incorporation of quantum
decoherence models, and simulation of the random quantum circuits used for the
certification of quantum supremacy on the Google Sycamore superconducting
architecture.
- Abstract(参考訳): 量子回路の数値シミュレーションは、近距離量子コプロセッサ上のハイブリッド量子古典アルゴリズムの開発、検証、検証に欠かせないツールである。
大規模高性能コンピューティング(HPC)プラットフォームの出現は、量子回路シミュレーションの境界を推し進める新たな機会をもたらす。
本稿では,eXtreme-scale ACCelerator(XACC)フレームワークにおける量子回路シミュレーションバックエンドとして機能するTensor Network Quantum Virtual Machine(TNQVM)の近代化版を提案する。
新バージョンは、汎用的でスケーラブルなテンソルネットワーク処理ライブラリであるExaTNに基づいており、完全なテンソルネットワーク収縮による正確な量子回路シミュレーションや、適切なテンソル因子化による近似量子状態表現を可能にする複数の構成可能な量子回路シミュレータを提供する。
必要であれば、実量子プロセッサからの確率的ノイズモデリングを、クラウステンソルを用いた量子チャネルのモデリングによりシミュレーションに組み込む。
ポータブルなxacc量子プログラミングフロントエンドとスケーラブルなexatn数値バックエンドを組み合わせることで、ラップトップから将来のexascaleプラットフォームにスケール可能なエンドツーエンドの仮想量子開発環境を導入します。
本稿では,分散実行の実証,量子デコヒーレンスモデルの導入,Google Sycamore超伝導アーキテクチャにおける量子超越性の証明に使用されるランダム量子回路のシミュレーションなど,我々のフレームワークの初期ベンチマークについて報告する。
関連論文リスト
- Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか?
我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。
我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-22T08:21:28Z) - Parallel Quantum Computing Simulations via Quantum Accelerator Platform Virtualization [44.99833362998488]
本稿では,量子回路実行の並列化モデルを提案する。
このモデルはバックエンドに依存しない機能を利用することができ、任意のターゲットバックエンド上で並列量子回路の実行を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T17:16:07Z) - Multi-GPU-Enabled Hybrid Quantum-Classical Workflow in Quantum-HPC Middleware: Applications in Quantum Simulations [1.9922905420195367]
本研究では,革新的な分散型量子古典量子アーキテクチャを提案する。
最先端の量子ソフトウェアフレームワークを高性能な古典コンピューティングリソースと統合する。
物質と凝縮物質物理学の量子シミュレーションにおける課題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-09T07:38:45Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T14:09:41Z) - TeD-Q: a tensor network enhanced distributed hybrid quantum machine
learning framework [59.07246314484875]
TeD-Qは、量子機械学習のためのオープンソースのソフトウェアフレームワークである。
古典的な機械学習ライブラリと量子シミュレータをシームレスに統合する。
量子回路とトレーニングの進捗をリアルタイムで視覚化できるグラフィカルモードを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-13T09:35:05Z) - QPanda: high-performance quantum computing framework for multiple
application scenarios [15.954489124674394]
本稿では,高性能シミュレーションを用いたシナリオ指向量子プログラミングフレームワークQPandaを提案する。
量子回路の高速シミュレーション、量子コンピュータとスーパーコンピュータの融合処理バックエンドの構成、NISQマシンのための量子プログラムのコンパイルと最適化方法を実装している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-29T07:38:50Z) - QuDiet: A Classical Simulation Platform for Qubit-Qudit Hybrid Quantum
Systems [7.416447177941264]
textbfQuDietは、ピソンベースの高次元量子コンピューティングシミュレータである。
textbfQuDietは一般化された量子ゲートを利用する多値論理演算を提供する。
textbfQuDietは完全なqubit-quditハイブリッド量子シミュレータパッケージを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-15T06:07:04Z) - Recompilation-enhanced simulation of electron-phonon dynamics on IBM
Quantum computers [62.997667081978825]
小型電子フォノン系のゲートベース量子シミュレーションにおける絶対的資源コストについて考察する。
我々は、弱い電子-フォノン結合と強い電子-フォノン結合の両方のためのIBM量子ハードウェアの実験を行う。
デバイスノイズは大きいが、近似回路再コンパイルを用いることで、正確な対角化に匹敵する電流量子コンピュータ上で電子フォノンダイナミクスを得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-16T19:00:00Z) - Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。
本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-30T12:19:27Z) - TensorFlow Quantum: A Software Framework for Quantum Machine Learning [36.75544801185366]
本稿では,古典的あるいは量子的データに対するハイブリッド量子古典モデルの高速プロトタイピングのためのオープンソースライブラリであるQuantum (TFQ)を紹介する。
本稿では,メタラーニング,階層学習,ハミルトン学習,サーマル状態のサンプリング,変分量子固有解法,量子位相遷移の分類,生成的敵ネットワーク,強化学習など,高度な量子学習タスクにTFQを適用する方法を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-06T01:31:43Z)
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。