論文の概要: Quantum Circuit Transformations with a Multi-Level Intermediate Representation Compiler

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10677v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 16:59:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-04 00:57:55.012275
• Title: Quantum Circuit Transformations with a Multi-Level Intermediate Representation Compiler
• Title（参考訳）: マルチレベル中間表現コンパイラを用いた量子回路変換
• Authors: Thien Nguyen, Dmitry Lyakh, Raphael C. Pooser, Travis S. Humble, Timothy Proctor, and Mohan Sarovar
• Abstract要約: 本稿では、量子コンパイラに組み込まれたマルチレベル中間表現(MLIR)の新たな適応について述べる。 まず、MLIRが量子コンピューティングデバイス上での効率的な実行のために量子回路変換を実現する方法を示す。 コンパイル中に挿入されたミラー回路がハードウェア性能をテストできることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5855260762884629
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing promises remarkable approaches for processing information, but new tools are needed to compile program representations into the physical instructions required by a quantum computer. Here we present a novel adaptation of the multi-level intermediate representation (MLIR) integrated into a quantum compiler that may be used for checking program execution. We first present how MLIR enables quantum circuit transformations for efficient execution on quantum computing devices and then give an example of compiler transformations based on so-called mirror circuits. We demonstrate that mirror circuits inserted during compilation may test hardware performance by assessing quantum circuit accuracy on several superconducting and ion trap hardware platforms. Our results validate MLIR as an efficient and effective method for collecting hardware-dependent diagnostics through automated transformations of quantum circuits.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、情報処理に驚くべきアプローチを約束するが、プログラム表現を量子コンピュータに必要な物理命令にコンパイルするためには、新しいツールが必要である。 本稿では、プログラム実行のチェックに使用できる量子コンパイラに組み込まれたマルチレベル中間表現(MLIR)の新たな適応について述べる。 まず、mlirが量子コンピューティングデバイス上で効率的な実行のために量子回路変換を可能にする方法を示し、いわゆるミラー回路に基づくコンパイラ変換の例を示す。 本研究では,複数の超伝導およびイオントラップハードウェアプラットフォーム上での量子回路の精度を評価することにより,コンパイル中に挿入されたミラー回路がハードウェア性能をテストできることを実証する。 本報告では,mlirを量子回路の自動変換によるハードウェア依存診断の効率的かつ効果的な手法として検証する。

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