論文の概要: Quantum AI simulator using a hybrid CPU-FPGA approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09593v2
- Date: Tue, 13 Sep 2022 08:58:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-08 18:57:18.960871
- Title: Quantum AI simulator using a hybrid CPU-FPGA approach
- Title（参考訳）: ハイブリッドCPU-FPGAアプローチを用いた量子AIシミュレータ
- Authors: Teppei Suzuki, Tsubasa Miyazaki, Toshiki Inaritai, Takahiro Otsuka
- Abstract要約: 我々は、異種CPU-FPGA計算による量子カーネル推定が、従来のCPU実装より470倍高速であることを示す。
我々の結果は、量子に着想を得たアルゴリズムを開発し、実用的な量子カーネルを設計するのに意味があるかもしれない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.809014472386062
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The quantum kernel method has attracted considerable attention in the field
of quantum machine learning. However, exploring the applicability of quantum
kernels in more realistic settings has been hindered by the number of physical
qubits current noisy quantum computers have, thereby limiting the number of
features encoded for quantum kernels. Hence, there is a need for an efficient,
application-specific simulator for quantum computing by using classical
technology. Here we focus on quantum kernels empirically designed for image
classification and demonstrate a field programmable gate arrays (FPGA)
implementation. We show that the quantum kernel estimation by our heterogeneous
CPU-FPGA computing is 470 times faster than that by a conventional CPU
implementation. The co-design of our application-specific quantum kernel and
its efficient FPGA implementation enabled us to perform one of the largest
numerical simulations of a gate-based quantum kernel in terms of features, up
to 780-dimensional features. We apply our quantum kernel to classification
tasks using Fashion-MNIST dataset and show that our quantum kernel is
comparable to Gaussian kernels with the optimized hyperparameter. Our results
might have implications for developing quantum-inspired algorithms and
designing practical quantum kernels.
- Abstract（参考訳）: 量子カーネル法は量子機械学習の分野で大きな注目を集めている。
しかし、より現実的な環境での量子カーネルの適用可能性の探求は、現在のノイズ量子コンピュータの物理的な量子ビット数によって妨げられ、量子カーネルにエンコードされる機能の数は制限されている。
したがって、古典的技術を用いて量子コンピューティングのための効率的なアプリケーション固有のシミュレータが必要となる。
本稿では、画像分類のために実証的に設計された量子カーネルに注目し、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)の実装を実証する。
我々は、異種CPU-FPGA計算による量子カーネル推定が、従来のCPU実装より470倍高速であることを示す。
アプリケーション固有の量子カーネルの共設計と,その効率的なFPGA実装により,最大780次元特徴量でゲートベースの量子カーネルの最大数値シミュレーションを行うことができた。
ファッショナリズムデータセットを用いた分類タスクに量子カーネルを適用し、最適化されたハイパーパラメータを持つガウスカーネルに匹敵する量子カーネルを示す。
我々の結果は、量子インスパイアされたアルゴリズムの開発と実用的な量子カーネルの設計に影響を及ぼすかもしれない。
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