論文の概要: Robust and Secure Hybrid Quantum-Classical Computation on Untrusted
Cloud-Based Quantum Hardware
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11872v1
- Date: Fri, 23 Sep 2022 21:51:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-25 09:59:41.110255
- Title: Robust and Secure Hybrid Quantum-Classical Computation on Untrusted
Cloud-Based Quantum Hardware
- Title(参考訳): 信頼できないクラウドベースの量子ハードウェア上でのロバストでセキュアなハイブリッド量子古典計算
- Authors: Suryansh Upadhyay, Swaroop Ghosh
- Abstract要約: 量子コンピュータはクラウドベースのプラットフォームを通じてアクセス可能で、ユーザーはプログラムを量子ハードウェアのスイート上で実行することができる。
量子コンピューティングエコシステムの人気とユーティリティが高まるにつれて、より多くの企業が量子コンピュータをサービスとしてのハードウェアとして提供し始めることを期待するのは理にかなっている。
信頼性の低いベンダーは、量子回路の結果やパラメータを改ざんし、ユーザに最適なサブソリューションを提供したり、より高いイテレーションのコストをかけたりすることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.444459446244819
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Quantum computers are currently accessible through a cloud-based platform
that allows users to run their programs on a suite of quantum hardware. As the
quantum computing ecosystem grows in popularity and utility, it is reasonable
to expect more companies, including untrustworthy or untrustworthy or
unreliable vendors, to begin offering quantum computers as hardware as a
service at various price or performance points. Since computing time on quantum
hardware is expensive and the access queue may be long, users will be enticed
to use less expensive but less reliable or trustworthy hardware. Less trusted
vendors may tamper with the results and or parameters of quantum circuits,
providing the user with a sub-optimal solution or incurring a cost of higher
iterations. In this paper, we model and simulate adversarial tampering of input
parameters and measurement outcomes on an exemplary hybrid quantum classical
algorithm namely, Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). We observe
a maximum performance degradation of approximately 40%. To achieve comparable
performance with minimal parameter tampering, the user incurs a minimum cost of
20X higher iteration. We propose distributing the computation (iterations)
equally among the various hardware options to ensure trustworthy computing for
a mix of trusted and untrusted hardware. In the chosen performance metrics, we
observe a maximum improvement of approximately 30%. In addition, we propose
re-initialization of the parameters after a few initial iterations to fully
recover the original program performance and an intelligent run adaptive split
heuristic, which allows users to identify tampered/untrustworthy hardware at
runtime and allocate more iterations to the reliable hardware, resulting in a
maximum improvement of approximately 45%.
- Abstract(参考訳): 量子コンピュータは現在、クラウドベースのプラットフォームを通じてアクセスでき、ユーザーはプログラムを量子ハードウェアのスイート上で実行することができる。
量子コンピューティングのエコシステムが人気と実用性で成長するにつれて、信頼できない、信頼できない、信頼できない、あるいは信頼できないベンダーを含む多くの企業が、さまざまな価格やパフォーマンスの点で、サービスとして量子コンピュータを提供するようになるだろう。
量子ハードウェア上での計算時間は高価であり、アクセスキューが長くなる可能性があるため、ユーザはより安価だが信頼性の低いハードウェアを使うよう熱心になる。
信頼性の低いベンダーは、量子回路の結果やパラメータを改ざんし、ユーザに最適なサブソリューションを提供したり、より高いイテレーションのコストをかけたりすることができる。
本稿では,例えばハイブリッド量子古典アルゴリズムである量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)を用いて,入力パラメータと測定結果の相反的改ざんをモデル化し,シミュレーションする。
最大性能劣化は約40%である。
パラメータの改ざんを最小限に抑えて同等のパフォーマンスを達成するために、ユーザは最低コストを20倍高くする。
我々は,信頼できないハードウェアと信頼できないハードウェアの混在に対して,信頼性の高い計算を保証するため,様々なハードウェアオプションの中で等しく計算(解法)を配布することを提案する。
選択されたパフォーマンス指標では、最大30%の改善が観察される。
さらに,プログラム性能を回復させるため,数回の初期イテレーション以降のパラメータの再初期化と,実行時に不正/不確実なハードウェアを識別し,信頼性の高いハードウェアにより多くのイテレーションを割り当てるインテリジェントな実行適応分割ヒューリスティックを提案する。
関連論文リスト
- Noise-Aware Distributed Quantum Approximate Optimization Algorithm on Near-term Quantum Hardware [2.753858051267023]
本稿では,短期量子ハードウェア上での動作に適した雑音対応分散量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を提案する。
我々は、現在のノイズ中間量子(NISQ)デバイスの限界に対処し、量子ビット数の制限と高いエラー率によって妨げられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-24T14:50:01Z) - Route-Forcing: Scalable Quantum Circuit Mapping for Scalable Quantum Computing Architectures [41.39072840772559]
Route-Forcingは量子回路マッピングアルゴリズムで、平均スピードアップが3.7Times$であることを示している。
本稿では、最先端のスケーラブルな手法と比較して平均3.7倍の高速化を示す量子回路マッピングアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-24T14:21:41Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T22:33:00Z) - On-Chip Hardware-Aware Quantization for Mixed Precision Neural Networks [52.97107229149988]
エッジデバイス上でハードウェア対応の混合精度量子化を行うOn-Chipハードウェア・アウェア量子化フレームワークを提案する。
このパイプラインは、量子化プロセスが量子化演算子の実際のハードウェア効率を知覚することを可能にする。
精度測定のために,マルチチップシナリオにおける演算子の精度への影響を効果的に推定するMask-Guided Quantization Estimation技術を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-05T04:39:34Z) - Trustworthy Computing using Untrusted Cloud-Based Quantum Hardware [2.348041867134616]
セキュリティと信頼性は、量子コンピューティングを含むあらゆるコンピューティングパラダイムにおける主要な関心事である。
各種ハードウェアオプションの合計ショット数を等しく分配することを提案する。
平均すると、純粋な量子ワークロードにおける近似30Xと近似1.5Xの改善と、ハイブリッド古典アルゴリズムにおける近似5Xの最大化に留意する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-02T23:34:01Z) - Iterative Qubits Management for Quantum Index Searching in a Hybrid
System [56.39703478198019]
IQuCSは、量子古典ハイブリッドシステムにおけるインデックス検索とカウントを目的としている。
我々はQiskitでIQuCSを実装し、集中的な実験を行う。
その結果、量子ビットの消費を最大66.2%削減できることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-22T21:54:28Z) - A Hybrid Quantum-Classical Algorithm for Robust Fitting [47.42391857319388]
本稿では,ロバストフィッティングのためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
私たちのコアコントリビューションは、整数プログラムの列を解く、新しい堅牢な適合式である。
実際の量子コンピュータを用いて得られた結果について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-25T05:59:24Z) - The Cost of Improving the Precision of the Variational Quantum
Eigensolver for Quantum Chemistry [0.0]
様々な種類の誤差が変分量子固有解法(VQE)に与える影響について検討する。
ハイブリッド古典量子最適化の最適方法は、中間エネルギー評価においていくつかのノイズを許容することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-09T06:24:52Z) - Benchmarking quantum co-processors in an application-centric,
hardware-agnostic and scalable way [0.0]
我々はAtos Q-score (TM)と呼ばれる新しいベンチマークを導入する。
Qスコアは、MaxCut最適化問題を解決するために効果的に使用できる量子ビットの最大数を測定する。
量子ハードウェアのQスコアを簡単に計算できるQスコアのオープンソース実装を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-25T16:26:23Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T12:06:27Z) - QCI Qbsolv Delivers Strong Classical Performance for Quantum-Ready
Formulation [0.0]
競争優位性のために計算に大きく依存する多くの組織は、量子優位性が達成されればすぐに量子コンピュータ(QC)の期待性能を活用することに熱心である。
この研究は、量子対応アプリケーションと基礎となるツールと定式化の確立を提唱している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-22T17:36:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。