論文の概要: Accelerated Quantum Monte Carlo with Probabilistic Computers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17526v2
• Date: Thu, 27 Apr 2023 17:18:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 17:06:32.475747
• Title: Accelerated Quantum Monte Carlo with Probabilistic Computers
• Title（参考訳）: 確率コンピュータを用いた加速量子モンテカルロ
• Authors: Shuvro Chowdhury, Kerem Y. Camsari, and Supriyo Datta
• Abstract要約: 横フィールドイジングモデル(TFIM)の5～6桁の等級加速度のロードマップを示し、他のQMCモデルにも拡張できる可能性がある。 クロックレスアナログハードウェアは、量子アニールの古典的なものと見なすことができ、後者の10ドル以内のパフォーマンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.021506382989223777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Monte Carlo (QMC) techniques are widely used in a variety of scientific problems and much work has been dedicated to developing optimized algorithms that can accelerate QMC on standard processors (CPU). With the advent of various special purpose devices and domain specific hardware, it has become increasingly important to establish clear benchmarks of what improvements these technologies offer compared to existing technologies. In this paper, we demonstrate 2 to 3 orders of magnitude acceleration of a standard QMC algorithm using a specially designed digital processor, and a further 2 to 3 orders of magnitude by mapping it to a clockless analog processor. Our demonstration provides a roadmap for 5 to 6 orders of magnitude acceleration for a transverse field Ising model (TFIM) and could possibly be extended to other QMC models as well. The clockless analog hardware can be viewed as the classical counterpart of the quantum annealer and provides performance within a factor of $<10$ of the latter. The convergence time for the clockless analog hardware scales with the number of qubits as $\sim N$, improving the $\sim N^2$ scaling for CPU implementations, but appears worse than that reported for quantum annealers by D-Wave.
• Abstract（参考訳）: 量子モンテカルロ(QMC)技術は様々な科学的問題に広く使われており、標準プロセッサ(CPU)上でQMCを高速化する最適化アルゴリズムの開発に多くの研究が費やされている。 様々な専用デバイスやドメイン固有のハードウェアが出現するにつれ、これらの技術が既存の技術に対してどのような改善をもたらすかの明確なベンチマークを確立することがますます重要になっている。 本稿では,特別に設計されたディジタルプロセッサを用いた標準qmcアルゴリズムの2桁から3桁の高速化と,クロックレスアナログプロセッサへのマッピングによりさらに2桁から3桁の高速化を示す。 我々の実証では、横フィールドイジングモデル(TFIM)の5～6桁の等級加速度のロードマップを提供しており、他のQMCモデルにも拡張できる可能性がある。 クロックレスアナログハードウェアは、量子アニールの古典的なものと見なすことができ、後者の$<10$の範囲で性能を提供する。 クロックレスアナログハードウェアの収束時間は、量子ビットの数を$\sim N$としてスケールし、CPU実装の$\sim N^2$スケーリングを改善するが、D-Waveによって報告された量子アニールよりも悪く見える。

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