論文の概要: Hypergraphic partitioning of quantum circuits for distributed quantum
computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05759v1
- Date: Fri, 13 Jan 2023 21:12:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-18 19:00:53.821206
- Title: Hypergraphic partitioning of quantum circuits for distributed quantum
computing
- Title（参考訳）: 分散量子コンピューティングのための量子回路のハイパーグラフィック分割
- Authors: Waldemir Cambiucci, Regina Melo Silveira, Wilson Vicente Ruggiero
- Abstract要約: 本稿では,この分割アルゴリズムを用いて,量子回路をハイパーグラフィック表現で分割する方法を提案する。
提案手法では, ベンチマーク回路上でランダムに実行されるプロセスに対して, バイパーティイト分割で発生する通信コストを50%以上削減した部分的な結果を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the context of NISQ computers - Noise Intermediate Scale Quantum, it is a
consensus that the distribution of circuits among processing agents is a viable
approach to get greater scalability with small machines. This approach can
increase the combined computational power at the cost of dedicating qubits to
get the communication between partitions. Then comes the challenge of reducing
this cost of communication-based on efficient circuit partitioning strategies.
In this context, this work aims to reduce the consumption of communication
qubits generated during the physical partitioning of quantum circuits in the
distributed quantum computing scenario. We present a new method for
partitioning quantum circuits in a hypergraphic representation, using a
heuristic partitioning algorithm for this, reducing the number of communication
qubits between the partitions. With this approach, we obtained partial results
with a more than 50% reduction in the communication cost generated for the
bipartite partitioning against a process done randomly on benchmark circuits.
The expectation is that future experiments with multiple partitions will
continue with equal or better results than previous works, supporting
distributed quantum computing with machines in heterogeneous processing and
communication scenarios.
- Abstract（参考訳）: NISQコンピュータ - ノイズ中間スケール量子 - の文脈では、処理エージェント間の回路の分配は、小型マシンでより大きなスケーラビリティを得るための実行可能なアプローチである、という意見が一致している。
このアプローチは、パーティション間の通信を得るためにキュービットを割り当てるコストで、組み合わせた計算能力を高めることができる。
そして、効率的な回路分割戦略に基づく通信コストの削減が課題となる。
本研究の目的は、分散量子コンピューティングシナリオにおける量子回路の物理分割時に発生する通信キュービットの消費を減らすことである。
本稿では,このためにヒューリスティックなパーティショニングアルゴリズムを用いて,ハイパーグラフィック表現で量子回路を分割する新しい手法を提案する。
この手法により,ベンチマーク回路上でランダムに実行されるプロセスに対して,2部分割で発生する通信コストを50%以上削減した部分的な結果を得た。
将来、複数のパーティションによる実験は、異種処理および通信シナリオにおけるマシンによる分散量子コンピューティングのサポートにより、以前の研究と同等かそれ以上の結果が続くことが期待されている。
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