論文の概要: SpinQ: Compilation strategies for scalable spin-qubit architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13241v2
- Date: Wed, 1 May 2024 15:56:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-02 20:50:17.812277
- Title: SpinQ: Compilation strategies for scalable spin-qubit architectures
- Title（参考訳）: SpinQ: スケーラブルなスピンキュービットアーキテクチャのためのコンパイル戦略
- Authors: Nikiforos Paraskevopoulos, Fabio Sebastiano, Carmen G. Almudever, Sebastian Feld,
- Abstract要約: 共有制御による拡張性のあるクロスバーアーキテクチャのユニークなマッピング課題について論じる。
スケーラブルなスピンキュービットアーキテクチャのための、最初のネイティブコンパイルフレームワークであるSpinQを紹介します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.236829197968612
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite NISQ devices being severely constrained, hardware- and algorithm-aware quantum circuit mapping techniques have been developed to enable successful algorithm executions. Not so much attention has been paid to mapping and compilation implementations for spin-qubit quantum processors due to the scarce availability of experimental devices and their small sizes. However, based on their high scalability potential and their rapid progress it is timely to start exploring solutions on such devices. In this work, we discuss the unique mapping challenges of a scalable crossbar architecture with shared control and introduce SpinQ, the first native compilation framework for scalable spin-qubit architectures. At the core of SpinQ is the Integrated Strategy that addresses the unique operational constraints of the crossbar while considering compilation scalability and obtaining a O(n) computational complexity. To evaluate the performance of SpinQ on this novel architecture, we compiled a broad set of well-defined quantum circuits and performed an in-depth analysis based on multiple metrics such as gate overhead, depth overhead, and estimated success probability, which in turn allowed us to create unique mapping and architectural insights. Finally, we propose novel mapping techniques that could increase algorithm success rates on this architecture and potentially inspire further research on quantum circuit mapping for other scalable spin-qubit architectures.
- Abstract（参考訳）: NISQデバイスは厳しい制約を受けているが、ハードウェアとアルゴリズムを意識した量子回路マッピング技術は、アルゴリズムの実行を成功させるために開発されている。
実験装置の不足と小さなサイズのため、スピン量子ビット量子プロセッサのマッピングとコンパイルの実装にはそれほど注意が払われていない。
しかし、その高いスケーラビリティと急速な進歩を踏まえると、そのようなデバイス上でソリューションを探求し始めるのは時期尚早である。
本稿では、共有制御を備えたスケーラブルなクロスバーアーキテクチャのユニークなマッピング課題について論じ、スケーラブルなスピンキュービットアーキテクチャのための最初のネイティブコンパイルフレームワークであるSpinQを紹介する。
SpinQの中核は、コンパイルのスケーラビリティとO(n)計算の複雑さを考慮しつつ、クロスバーのユニークな運用上の制約に対処する統合戦略である。
本研究では,このアーキテクチャ上でのSpinQの性能を評価するために,広範に定義された量子回路をコンパイルし,ゲートオーバヘッド,深さオーバヘッド,推定成功確率といった複数の指標に基づいて奥行き解析を行い,ユニークなマッピングとアーキテクチャインサイトを作成することができた。
最後に、このアーキテクチャにおけるアルゴリズムの成功率を高める新しいマッピング手法を提案し、他のスケーラブルなスピン量子ビットアーキテクチャに対する量子回路マッピングのさらなる研究を促す可能性がある。
関連論文リスト
- Comparison of Superconducting NISQ Architectures [0.0]
我々は、GoogleのSycamore、IBMのHeavy-Hex、RigettiのAspen、Ankaaといった超伝導アーキテクチャを研究している。
また、これらのアーキテクチャをターゲットにしたコンパイルツールも研究しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-03T17:12:08Z) - Quantum Compiling with Reinforcement Learning on a Superconducting Processor [55.135709564322624]
超伝導プロセッサのための強化学習型量子コンパイラを開発した。
短絡の新規・ハードウェア対応回路の発見能力を示す。
本研究は,効率的な量子コンパイルのためのハードウェアによるソフトウェア設計を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-18T01:49:48Z) - Qubit-Wise Architecture Search Method for Variational Quantum Circuits [11.790545710021593]
そこで本研究では,QWAS(qubit-wise architec-ture search)法を提案する。
提案手法は,MNIST,Fashion,MOSIなどの実世界のタスクにおいて,サーキットの性能とサイズを探索し,活用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-07T07:08:57Z) - Higher-order topological kernels via quantum computation [68.8204255655161]
トポロジカルデータ分析(TDA)は、複雑なデータから意味のある洞察を抽出する強力なツールとして登場した。
本稿では,ベッチ曲線の次数増加に基づくBettiカーネルの量子的定義法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-14T14:48:52Z) - Mapping quantum algorithms to multi-core quantum computing architectures [1.8602413562219944]
マルチコア量子コンピュータアーキテクチャは、高価なコア間通信のような新しい課題をもたらす。
マルチコア量子コンピューティングアーキテクチャにおける量子回路マッピング問題に関する詳細な批判的議論について述べる。
さらに、時間グラフ問題における分割として定式化されたマッピング手法の性能について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-28T16:46:59Z) - The Basis of Design Tools for Quantum Computing: Arrays, Decision
Diagrams, Tensor Networks, and ZX-Calculus [55.58528469973086]
量子コンピュータは、古典的コンピュータが決して起こらない重要な問題を効率的に解決することを約束する。
完全に自動化された量子ソフトウェアスタックを開発する必要がある。
この研究は、今日のツールの"内部"の外観を提供し、量子回路のシミュレーション、コンパイル、検証などにおいてこれらの手段がどのように利用されるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-10T19:00:00Z) - Optimizing Tensor Network Contraction Using Reinforcement Learning [86.05566365115729]
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と組み合わせた強化学習(RL)手法を提案する。
この問題は、巨大な検索スペース、重い尾の報酬分布、そして困難なクレジット割り当てのために非常に難しい。
GNNを基本方針として利用するRLエージェントが,これらの課題にどのように対処できるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-18T21:45:13Z) - Scaling Quantum Approximate Optimization on Near-term Hardware [49.94954584453379]
我々は、様々なレベルの接続性を持つハードウェアアーキテクチャのための最適化回路により、期待されるリソース要求のスケーリングを定量化する。
問題の大きさと問題グラフの次数で指数関数的に増大する。
これらの問題は、ハードウェア接続性の向上や、より少ない回路層で高い性能を達成するQAOAの変更によって緩和される可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-06T21:02:30Z) - Divide and Conquer for Combinatorial Optimization and Distributed
Quantum Computation [3.8221353389253676]
本稿では、大規模最適化問題を分散量子アーキテクチャにマッピングするハイブリッド変分法である量子除算法(QDCA)を紹介する。
これはグラフ分割と量子回路切断の組み合わせによって達成される。
我々は、最大独立集合問題のインスタンス上でQDCAをシミュレートし、類似の古典的アルゴリズムよりも優れた性能が得られることを確かめる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-15T18:00:32Z) - Differentiable Quantum Architecture Search [15.045985536395479]
微分可能量子アーキテクチャ探索(DQAS)の一般的なフレームワークを提案する。
DQASは、エンドツーエンドの微分可能な方法で量子回路の自動設計を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-16T18:00:03Z) - Once Quantization-Aware Training: High Performance Extremely Low-bit
Architecture Search [112.05977301976613]
本稿では,ネットワークアーキテクチャ検索手法と量子化手法を組み合わせることで,両者のメリットを享受することを提案する。
まず、多数の量子化モデルを取得するために、共有ステップサイズでアーキテクチャと量子化の合同トレーニングを提案する。
次に、量子化されたモデルを低ビットに転送するためにビット継承方式を導入し、さらに時間コストを削減し、量子化精度を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-09T03:52:16Z)
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。