論文の概要: Parameter-Parallel Distributed Variational Quantum Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00450v1
- Date: Sun, 31 Jul 2022 15:09:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-02 14:22:12.994757
- Title: Parameter-Parallel Distributed Variational Quantum Algorithm
- Title（参考訳）: パラメータ並列分散変分量子アルゴリズム
- Authors: Yun-Fei Niu, Shuo Zhang, Chen Ding, Wan-Su Bao, He-Liang Huang
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズの多いデバイス上での実用的な量子優位性を探究するための有望な短期的手法として登場した。
本稿では,パラメータ並列分散変動量子アルゴリズム(PPD-VQA)を提案する。
この結果から,PSD-VQAは大規模実ワードアプリケーションを扱うために複数の量子プロセッサをコーディネートする実用的なソリューションを提供する可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.255056332088222
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Variational quantum algorithms (VQAs) have emerged as a promising near-term
technique to explore practical quantum advantage on noisy intermediate-scale
quantum (NISQ) devices. However, the inefficient parameter training process due
to the incompatibility with backpropagation and the cost of a large number of
measurements, posing a great challenge to the large-scale development of VQAs.
Here, we propose a parameter-parallel distributed variational quantum algorithm
(PPD-VQA), to accelerate the training process by parameter-parallel training
with multiple quantum processors. To maintain the high performance of PPD-VQA
in the realistic noise scenarios, a alternate training strategy is proposed to
alleviate the acceleration attenuation caused by noise differences among
multiple quantum processors, which is an unavoidable common problem of
distributed VQA. Besides, the gradient compression is also employed to overcome
the potential communication bottlenecks. The achieved results suggest that the
PPD-VQA could provide a practical solution for coordinating multiple quantum
processors to handle large-scale real-word applications.
- Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズのある中間スケール量子(NISQ)デバイスにおける実用的な量子優位性を探るための有望な短期的手法として登場した。
しかしながら, バックプロパゲーションの不適合性や多数の測定コストによる非効率なパラメータトレーニングプロセスは, VQAの大規模開発に大きな課題をもたらしている。
本稿では,パラメータ並列分散変動量子アルゴリズム(PPD-VQA)を提案する。
現実的なノイズシナリオにおけるPDD-VQAの性能を維持するために、分散VQAの避けられない共通問題である複数の量子プロセッサ間のノイズ差による加速度減衰を軽減するための代替トレーニング戦略を提案する。
さらに、勾配圧縮は潜在的な通信ボトルネックを克服するためにも用いられる。
その結果,PSD-VQAは大規模実ワードアプリケーションを扱うために複数の量子プロセッサをコーディネートする実用的なソリューションを提供する可能性が示唆された。
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