論文の概要: Fast quantum circuit simulation using hardware accelerated general
purpose libraries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13995v1
- Date: Sat, 26 Jun 2021 10:41:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-25 11:46:22.780941
- Title: Fast quantum circuit simulation using hardware accelerated general
purpose libraries
- Title(参考訳): ハードウェア高速化汎用ライブラリを用いた高速量子回路シミュレーション
- Authors: Oumarou Oumarou, Alexandru Paler, Robert Basmadjian
- Abstract要約: CuPyは、GPUベースの量子回路向けに開発された汎用ライブラリ(線形代数)である。
上位回路の場合、スピードアップは約2倍、量子乗算器の場合、最先端のC++ベースのシミュレータと比べて約22倍である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 69.43216268165402
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum circuit simulators have a long tradition of exploiting massive
hardware parallelism. Most of the times, parallelism has been supported by
special purpose libraries tailored specifically for the quantum circuits.
Quantum circuit simulators are integral part of quantum software stacks, which
are mostly written in Python. Our focus has been on ease of use, implementation
and maintainability within the Python ecosystem. We report the performance
gains we obtained by using CuPy, a general purpose library (linear algebra)
developed specifically for CUDA-based GPUs, to simulate quantum circuits. For
supremacy circuits the speedup is around 2x, and for quantum multipliers almost
22x compared to state-of-the-art C++-based simulators.
- Abstract(参考訳): 量子回路シミュレータは、大規模なハードウェア並列性を利用する長い伝統を持っている。
たいていの場合、並列性は量子回路に特化した特別な目的のライブラリによって支えられている。
量子回路シミュレータは、主にPythonで書かれた量子ソフトウェアスタックの不可欠な部分である。
我々はPythonエコシステムにおける使いやすさ、実装、保守性に注力してきました。
我々は、CUDAベースのGPU向けに開発された汎用ライブラリ(線形代数)であるCuPyを用いて、量子回路をシミュレートすることで得られた性能向上を報告する。
超越回路ではスピードアップが約2倍、量子乗算器では最先端のc++ベースのシミュレータと比較して約22倍である。
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