論文の概要: Large scale multi-node simulations of $\mathbb{Z}_2$ gauge theory
quantum circuits using Google Cloud Platform
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07482v1
- Date: Thu, 14 Oct 2021 15:56:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-11 12:19:54.569603
- Title: Large scale multi-node simulations of $\mathbb{Z}_2$ gauge theory
quantum circuits using Google Cloud Platform
- Title（参考訳）: Google Cloud Platformを用いた$\mathbb{Z}_2$ゲージ理論量子回路の大規模マルチノードシミュレーション
- Authors: Erik Gustafson (1), Burt Holzman (1), James Kowalkowski (1), Henry
Lamm (1), Andy C. Y. Li (1), Gabriel Perdue (1), Sergio Boixo (2), Sergei
Isakov (2), Orion Martin (2), Ross Thomson (2), Catherine Vollgraff
Heidweiller (2), Jackson Beall (3), Martin Ganahl (3), Guifre Vidal (3), Evan
Peters (4) ((1) Fermi National Accelerator Laboratory, (2) Google Mountain
View, (3) Sandbox@Alphabet, (4) University of Waterloo Waterloo)
- Abstract要約: Google Cloud Platformを用いたqsimのマルチノード実装による大規模シミュレーション研究を提案する。
最大36キュービットまでのシステムサイズで$mathbbZ$量子場理論をシミュレートするための高性能クラウドコンピューティングの利用を実演する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Simulating quantum field theories on a quantum computer is one of the most
exciting fundamental physics applications of quantum information science.
Dynamical time evolution of quantum fields is a challenge that is beyond the
capabilities of classical computing, but it can teach us important lessons
about the fundamental fabric of space and time. Whether we may answer
scientific questions of interest using near-term quantum computing hardware is
an open question that requires a detailed simulation study of quantum noise.
Here we present a large scale simulation study powered by a multi-node
implementation of qsim using the Google Cloud Platform. We additionally employ
newly-developed GPU capabilities in qsim and show how Tensor Processing Units
-- Application-specific Integrated Circuits (ASICs) specialized for Machine
Learning -- may be used to dramatically speed up the simulation of large
quantum circuits. We demonstrate the use of high performance cloud computing
for simulating $\mathbb{Z}_2$ quantum field theories on system sizes up to 36
qubits. We find this lattice size is not able to simulate our problem and
observable combination with sufficient accuracy, implying more challenging
observables of interest for this theory are likely beyond the reach of
classical computation using exact circuit simulation.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータにおける量子場理論のシミュレーションは、量子情報科学の最もエキサイティングな物理応用の1つである。
量子場の動的時間発展は、古典的計算の能力を超えた課題であるが、空間と時間の基本構造に関する重要な教訓を教えてくれる。
短期量子コンピューティングハードウェアを用いた科学的な疑問に答えられるかどうかは、量子ノイズの詳細なシミュレーション研究を必要とするオープンな問題である。
本稿では,google cloud platformを用いたqsimのマルチノード実装による大規模シミュレーションスタディを提案する。
さらに、新たに開発されたgpu機能をqsimで採用し、テンソル処理ユニット -- 機械学習に特化したアプリケーション固有集積回路(asic) -- が、大規模量子回路のシミュレーションを劇的に高速化するためにどのように使われるかを示す。
最大36キュービットまでのシステムサイズで$\mathbb{Z}_2$量子場理論をシミュレートするための高性能クラウドコンピューティングの利用を実証する。
この格子の大きさは、我々の問題と十分な精度で観測可能な組み合わせをシミュレートすることができず、この理論に対するより挑戦的な関心事は、正確な回路シミュレーションを用いた古典的な計算の範囲を超えている可能性が示唆されている。
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