論文の概要: Optimizing resource efficiencies for scalable full-stack quantum
computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05469v3
- Date: Mon, 16 Oct 2023 14:06:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 07:01:12.315503
- Title: Optimizing resource efficiencies for scalable full-stack quantum
computers
- Title（参考訳）: スケーラブルフルスタック量子コンピュータにおける資源効率の最適化
- Authors: Marco Fellous-Asiani and Jing Hao Chai and Yvain Thonnart and Hui
Khoon Ng and Robert S. Whitney and Alexia Auff\`eves
- Abstract要約: Metric-Noise-Resourceはフルスタックの量子コンピュータのあらゆる側面を定量化し最適化することができる。
フルスタック量子コンピュータの消費電力を最小化するために, MNR を用いる。
これは、これまで見過ごされていた量子コンピュータ構築の実践的議論を提供する。
- 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: In the race to build scalable quantum computers, minimizing the resource
consumption of their full stack to achieve a target performance becomes
crucial. It mandates a synergy of fundamental physics and engineering: the
former for the microscopic aspects of computing performance, and the latter for
the macroscopic resource consumption. For this we propose a holistic
methodology dubbed Metric-Noise-Resource (MNR) able to quantify and optimize
all aspects of the full-stack quantum computer, bringing together concepts from
quantum physics (e.g., noise on the qubits), quantum information (e.g.,
computing architecture and type of error correction), and enabling technologies
(e.g., cryogenics, control electronics, and wiring). This holistic approach
allows us to define and study resource efficiencies as ratios between
performance and resource cost. As a proof of concept, we use MNR to minimize
the power consumption of a full-stack quantum computer, performing noisy or
fault-tolerant computing with a target performance for the task of interest.
Comparing this with a classical processor performing the same task, we identify
a quantum energy advantage in regimes of parameters distinct from the commonly
considered quantum computational advantage. This provides a previously
overlooked practical argument for building quantum computers. While our
illustration uses highly idealized parameters inspired by superconducting
qubits with concatenated error correction, the methodology is universal -- it
applies to other qubits and error-correcting codes -- and provides
experimenters with guidelines to build energy-efficient quantum processors. In
some regimes of high energy consumption, it can reduce this consumption by
orders of magnitudes. Overall, our methodology lays the theoretical foundation
for resource-efficient quantum technologies.
- Abstract（参考訳）: スケーラブルな量子コンピュータの構築競争において、ターゲット性能を達成するためにフルスタックのリソース消費を最小限に抑えることが重要である。
基礎物理学と工学のシナジーを義務付けており、前者は計算性能の微視的な側面、後者はマクロ的な資源消費である。
本研究では、量子物理学(例えば、量子ビット上のノイズ)、量子情報(例えば、計算アーキテクチャやエラー訂正)、技術(例えば、極低温、制御エレクトロニクス、配線)の概念をまとめて、フルスタックの量子コンピュータの全ての側面を定量化し、最適化することができる、Metric-Noise-Resource (MNR) と呼ばれる全体論的方法論を提案する。
この総合的なアプローチにより、資源効率を性能と資源コストの比として定義し、研究することができる。
概念実証として、MNRを用いてフルスタックの量子コンピュータの消費電力を最小限に抑え、興味のあるタスクの目標性能でノイズやフォールトトレラントな計算を行う。
これを同じタスクを実行する古典的なプロセッサと比較し、一般的な量子計算上のアドバンテージとは異なるパラメータの配置における量子エネルギーアドバンテージを同定する。
これは以前に見過ごされた量子コンピュータ構築の実践的議論を提供する。
我々の図は、連続した誤り訂正を伴う超伝導量子ビットにインスパイアされた非常に理想化されたパラメータを用いていますが、この手法は他の量子ビットや誤り訂正符号にも適用でき、実験者にエネルギー効率のよい量子プロセッサを構築するためのガイドラインを提供します。
高エネルギー消費のいくつかのレジームでは、この消費を桁違いに減らすことができる。
全体として、我々の方法論は資源効率のよい量子技術の理論的基礎を定めている。
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