論文の概要: Distributed Quantum Computing with QMPI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01109v1
• Date: Mon, 3 May 2021 18:30:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-01 17:41:06.244180
• Title: Distributed Quantum Computing with QMPI
• Title（参考訳）: QMPIを用いた分散量子コンピューティング
• Authors: Thomas H\"aner, Damian S. Steiger, Torsten Hoefler, Matthias Troyer
• Abstract要約: 本稿では,分散量子アルゴリズムの高性能実装を実現するために,MPI(Message Passing Interface)の拡張を提案する。 量子MPIの試作実装に加えて,分散量子コンピューティングの性能モデルであるSENDQ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: Practical applications of quantum computers require millions of physical qubits and it will be challenging for individual quantum processors to reach such qubit numbers. It is therefore timely to investigate the resource requirements of quantum algorithms in a distributed setting, where multiple quantum processors are interconnected by a coherent network. We introduce an extension of the Message Passing Interface (MPI) to enable high-performance implementations of distributed quantum algorithms. In turn, these implementations can be used for testing, debugging, and resource estimation. In addition to a prototype implementation of quantum MPI, we present a performance model for distributed quantum computing, SENDQ. The model is inspired by the classical LogP model, making it useful to inform algorithmic decisions when programming distributed quantum computers. Specifically, we consider several optimizations of two quantum algorithms for problems in physics and chemistry, and we detail their effects on performance in the SENDQ model.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータの実用的応用には数百万の物理量子ビットが必要であり、個々の量子プロセッサがそのような量子ビット数に達することは困難である。 したがって、複数の量子プロセッサがコヒーレントネットワークによって相互接続される分散環境では、量子アルゴリズムのリソース要求を時間的に調査する。 我々は,分散量子アルゴリズムの高性能実装を実現するためのメッセージパッシングインタフェース(mpi)の拡張を提案する。 結果として、これらの実装はテスト、デバッグ、リソース推定に使用できる。 量子MPIの試作実装に加えて,分散量子コンピューティングの性能モデルであるSENDQを提案する。 このモデルは古典的なlogpモデルにインスパイアされ、分散量子コンピュータのプログラミング時にアルゴリズム的な決定を知らせるのに役立つ。 具体的には、物理と化学の問題に対する2つの量子アルゴリズムの最適化について考察し、SENDQモデルの性能への影響について詳述する。

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