論文の概要: QCLAB++: Simulating Quantum Circuits on GPUs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00123v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 22:56:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 16:38:44.560761
• Title: QCLAB++: Simulating Quantum Circuits on GPUs
• Title（参考訳）: QCLAB++:GPU上の量子回路のシミュレーション
• Authors: Roel Van Beeumen, Daan Camps, Neil Mehta
• Abstract要約: 我々は、GPU加速量子回路シミュレーションのための軽量で完全に測定されたC++パッケージであるqclab++を紹介する。 qclab++は高度に最適化されたゲートシミュレーションアルゴリズムによって性能と数値安定性を設計する。 また、qclab++を模倣した構文を持つMatlab用の量子回路ツールボックスであるqclabを紹介する。
• 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: We introduce qclab++, a light-weight, fully-templated C++ package for GPU-accelerated quantum circuit simulations. The code offers a high degree of portability as it has no external dependencies and the GPU kernels are generated through OpenMP offloading. qclab++ is designed for performance and numerical stability through highly optimized gate simulation algorithms for 1-qubit, controlled 1-qubit, and 2-qubit gates. Furthermore, we also introduce qclab, a quantum circuit toolbox for Matlab with a syntax that mimics qclab++. This provides users the flexibility and ease of use of a scripting language like Matlab for studying their quantum algorithms, while offering high-performance GPU acceleration when required. As such, the qclab++ library offers a unique combination of features. We compare the CPU simulator in qclab++ with the GPU kernels generated by OpenMP and observe a speedup of over $40\times$. Furthermore, we also compare qclab++ to other circuit simulation packages, such as cirq-qsim and qibo, in a series of benchmarks conducted on NERSC's Perlmutter system and illustrate its competitiveness.
• Abstract（参考訳）: 我々は、GPU加速量子回路シミュレーションのための軽量で完全なC++パッケージであるqclab++を紹介する。 外部依存関係がなく、GPUカーネルはOpenMPオフロードを通じて生成されるため、コードは高い可搬性を提供します。 qclab++ は 1-qubit, 制御 1-qubit, 2-qubit ゲートに対する高度に最適化されたゲートシミュレーションアルゴリズムにより性能と数値安定性を設計する。 さらに、qclab++を模倣した構文を持つMatlab用の量子回路ツールボックスであるqclabも導入する。 これにより、ユーザはmatlabのようなスクリプト言語を使って量子アルゴリズムを勉強でき、必要に応じて高性能なgpuアクセラレーションを提供することができる。 したがって、qclab++ライブラリは特徴のユニークな組み合わせを提供する。 我々は、qclab++のCPUシミュレータとOpenMPで生成されたGPUカーネルを比較し、40ドル以上のスピードアップを観察する。 さらに,nerscのperlmutterシステム上で実施した一連のベンチマークにおいて,qclab++をcirq-qsimやqiboといった他の回路シミュレーションパッケージと比較し,その競合性を示す。

関連論文リスト

• GPU-accelerated Effective Hamiltonian Calculator [70.12254823574538]
  本研究では,非摂動解析対角化法(NPAD)とマグナス拡大法に着想を得た数値解析手法を提案する。 私たちの数値技術は、オープンソースPythonパッケージとして、$rm qCH_eff$で利用可能です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T06:33:40Z)
• Atlas: Hierarchical Partitioning for Quantum Circuit Simulation on GPUs (Extended Version) [9.483321080040131]
  本稿では,理論的,実用的,スケーラブルな量子回路シミュレーションのための手法を提案する。 我々のアプローチでは、量子回路をサブ回路の階層に分割し、マルチノードGPU上でサブ回路をシミュレートする。 通信コストを最小限に抑えるため,ニアバイゲートのシミュレーションを「ニアバイ」に報いる線形プログラムを定式化する。 スループットを最大化するために、動的プログラミングアルゴリズムを用いて、各カーネルがGPUでシミュレーションしたサブ回路を計算する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-17T00:34:43Z)
• Fast Simulation of High-Depth QAOA Circuits [10.778538580079365]
  量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)のシミュレータを提案する。 本シミュレータはQAOAパラメータ最適化の計算コストを削減することを目的として設計されている。 cuQuantumをベースとした最先端のGPU量子回路シミュレータと比較して,典型的なQAOAパラメータ最適化の時間を,$n = 26$ qubitsで11倍に短縮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-09T17:01:29Z)
• Classically Simulating Quantum Supremacy IQP Circuits trough a Random Graph Approach [0.0]
  ランダム回路サンプリングによる量子超越性を実証するためのよい候補は、emphIQP回路を使用することである。 我々は、ランダムIQP回路を古典的にシミュレートする改良手法を導入する。 我々は70量子ビット回路が大規模クラスタの到達範囲内にあると推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-16T17:38:42Z)
• Performance Evaluation and Acceleration of the QTensor Quantum Circuit Simulator on GPUs [6.141912076989479]
  我々は、NumPy、PyTorch、CuPyのバックエンドを実装し、ベンチマークを行い、CPUまたはGPUにテンソルシミュレーションの最適な割り当てを見つける。 ベンチマークしたQAOA回路のCPU上のNumPyベースライン上でのGPUの高速化により,MaxCut問題を解く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-12T19:03:44Z)
• PLSSVM: A (multi-)GPGPU-accelerated Least Squares Support Vector Machine [68.8204255655161]
  Support Vector Machines (SVM) は機械学習で広く使われている。 しかし、現代的で最適化された実装でさえ、最先端ハードウェア上の大きな非自明な高密度データセットにはうまくスケールしない。 PLSSVMはLVMのドロップイン代替として使用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-25T13:24:23Z)
• Fast quantum circuit simulation using hardware accelerated general purpose libraries [69.43216268165402]
  CuPyは、GPUベースの量子回路向けに開発された汎用ライブラリ(線形代数)である。 上位回路の場合、スピードアップは約2倍、量子乗算器の場合、最先端のC++ベースのシミュレータと比べて約22倍である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-26T10:41:43Z)
• Extending Python for Quantum-Classical Computing via Quantum Just-in-Time Compilation [78.8942067357231]
  Pythonは、その柔軟性、ユーザビリティ、可読性、開発者の生産性を重視することで有名な人気のあるプログラミング言語です。 量子ジャスト・イン・タイム・コンパイルのための堅牢なC++インフラストラクチャを通じて、異種量子古典計算を可能にするPythonの言語拡張を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-10T21:11:21Z)
• Extending C++ for Heterogeneous Quantum-Classical Computing [56.782064931823015]
  qcorはC++とコンパイラの実装の言語拡張で、異種量子古典プログラミング、コンパイル、単一ソースコンテキストでの実行を可能にする。 我々の研究は、量子言語で高レベルな量子カーネル(関数)を表現できる、第一種C++コンパイラを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T12:49:07Z)
• Machine Learning Optimization of Quantum Circuit Layouts [63.55764634492974]
  本稿では量子回路マッピングQXXとその機械学習バージョンQXX-MLPを紹介する。 後者は、レイアウトされた回路の深さが小さくなるように最適なQXXパラメータ値を自動的に推論する。 近似を用いてレイアウト法を学習可能な経験的証拠を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-29T05:26:19Z)

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。