論文の概要: Quantum Circuit Simulation by SGEMM Emulation on Tensor Cores and Automatic Precision Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08989v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 23:35:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-17 17:32:06.692261
• Title: Quantum Circuit Simulation by SGEMM Emulation on Tensor Cores and Automatic Precision Selection
• Title（参考訳）: テンソルコア上のSGEMMエミュレーションによる量子回路シミュレーションと自動精密選択
• Authors: Hiryuki Ootomo, Hidetaka Manabe, Kenji Harada, Rio Yokota
• Abstract要約: 入力テンソル要素のレンジ統計を用いて、GEMM操作に使用するコアを選択する。 我々は,Sycamoreの量子回路を含むランダム回路サンプリング(RCS)において,スループットが最大1.86倍であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9385229328767988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum circuit simulation provides the foundation for the development of quantum algorithms and the verification of quantum supremacy. Among the various methods for quantum circuit simulation, tensor network contraction has been increasing in popularity due to its ability to simulate a larger number of qubits. During tensor contraction, the input tensors are reshaped to matrices and computed by a GEMM operation, where these GEMM operations could reach up to 90\% of the total calculation time. GEMM throughput can be improved by utilizing mixed-precision hardware such as Tensor Cores, but straightforward implementation results in insufficient fidelity for deep and large quantum circuits. Prior work has demonstrated that compensated summation with special care of the rounding mode can fully recover the FP32 precision of SGEMM even when using TF32 or FP16 Tensor Cores. The exponent range is a critical issue when applying such techniques to quantum circuit simulation. While TF32 supports almost the same exponent range as FP32, FP16 supports a much smaller exponent range. In this work, we use the exponent range statistics of input tensor elements to select which Tensor Cores we use for the GEMM. We evaluate our method on Random Circuit Sampling (RCS), including Sycamore's quantum circuit, and show that the throughput is 1.86 times higher at maximum while maintaining accuracy.
• Abstract（参考訳）: 量子回路シミュレーションは、量子アルゴリズムの開発と量子超越性の検証の基礎を提供する。 量子回路シミュレーションの様々な方法のうち、テンソルネットワークの縮小は、より多くの量子ビットをシミュレートする能力により、人気が高まっている。 テンソル収縮中、入力テンソルは行列に変換され、GEMM演算によって計算される。 GEMMスループットはTensor Coresのような混合精度のハードウェアを利用することで向上できるが、実装が簡単で、深い量子回路や大規模な量子回路では不十分である。 TF32 や FP16 Tensor Core を用いても、ラウンドモードを特別に扱った補償和が、SGEMM の FP32 精度を完全に回復できることを示した。 このような手法を量子回路シミュレーションに適用する場合、指数範囲は重要な問題である。 TF32はFP32とほぼ同じ指数域をサポートしているが、FP16はより小さい指数域をサポートしている。 本研究では、入力テンソル要素の指数範囲統計を用いて、GEMMに使用するテンソルコアを選択する。 我々は,Sycamoreの量子回路を含むランダム回路サンプリング(RCS)において,スループットが精度を維持しながら最大1.86倍であることを示す。

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