論文の概要: Tensor Networks for Simulating Quantum Circuits on FPGAs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06831v1
• Date: Sun, 15 Aug 2021 22:43:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-18 11:20:45.799886
• Title: Tensor Networks for Simulating Quantum Circuits on FPGAs
• Title（参考訳）: FPGA上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
• Authors: Maksim Levental
• Abstract要約: 現在の量子コンピューティングのほとんどの研究は、真の量子コンピュータではなく、量子コンピュータのシミュレーションに対して行われている。 このようなシミュレーションを高速化する1つの方法は、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)ハードウェアを使用して、行列乗算を効率的に計算することである。 量子コンピューティングシステムのメモリフットプリントを潜在的に削減する1つの方法は、テンソルネットワークとして表現することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most research in quantum computing today is performed against simulations of quantum computers rather than true quantum computers. Simulating a quantum computer entails implementing all of the unitary operators corresponding to the quantum gates as tensors. For high numbers of qubits, performing tensor multiplications for these simulations becomes quite expensive, since $N$-qubit gates correspond to $2^{N}$-dimensional tensors. One way to accelerate such a simulation is to use field programmable gate array (FPGA) hardware to efficiently compute the matrix multiplications. Though FPGAs can efficiently perform tensor multiplications, they are memory bound, having relatively small block random access memory. One way to potentially reduce the memory footprint of a quantum computing system is to represent it as a tensor network; tensor networks are a formalism for representing compositions of tensors wherein economical tensor contractions are readily identified. Thus we explore tensor networks as a means to reducing the memory footprint of quantum computing systems and broadly accelerating simulations of such systems.
• Abstract（参考訳）: 今日の量子コンピューティングにおけるほとんどの研究は、真の量子コンピュータではなく量子コンピュータのシミュレーションに対して行われる。 量子コンピュータをシミュレーションするには、量子ゲートに対応する全てのユニタリ演算子をテンソルとして実装する必要がある。 多数の量子ビットに対して、これらのシミュレーションのテンソル乗算は、$N$-qubit gates が 2^{N}$-dimensional tensor に対応するため、非常に高価になる。 このようなシミュレーションを加速する一つの方法は、フィールドプログラマブルゲートアレイ(fpga)ハードウェアを使用して行列の乗算を効率的に計算することである。 FPGAはテンソル乗算を効率的に行うことができるが、メモリバウンドであり、比較的小さなブロックランダムアクセスメモリを持つ。 量子コンピューティングシステムのメモリフットプリントを減らす一つの方法は、それをテンソルネットワークとして表現することであり、テンソルネットワークは、経済的なテンソル収縮が容易に識別されるテンソルの構成を表現する形式である。 したがって,量子コンピュータシステムのメモリフットプリントを低減し,そのシミュレーションを広く促進する手段としてテンソルネットワークを考察する。

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