論文の概要: Mapping quantum circuits to modular architectures with QUBO
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06687v1
- Date: Thu, 11 May 2023 09:45:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-12 15:20:25.266055
- Title: Mapping quantum circuits to modular architectures with QUBO
- Title（参考訳）: 量子回路のquboによるモジュラーアーキテクチャへのマッピング
- Authors: Medina Bandic, Luise Prielinger, Jonas N\"u{\ss}lein, Anabel Ovide,
Santiago Rodrigo, Sergi Abadal, Hans van Someren, Gayane Vardoyan, Eduard
Alarcon, Carmen G. Almudever and Sebastian Feld
- Abstract要約: マルチコアアーキテクチャでは、アルゴリズムの実行時にコア間の通信量を最小化することが重要である。
問題と解をエンコードする擬似非制約バイナリ最適化手法を初めて提案する。
提案手法は有望な結果を示し,非常に高密度かつ並列化された回路で極めて良好に動作した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0148208709026005
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modular quantum computing architectures are a promising alternative to
monolithic QPU (Quantum Processing Unit) designs for scaling up quantum
devices. They refer to a set of interconnected QPUs or cores consisting of
tightly coupled quantum bits that can communicate via quantum-coherent and
classical links. In multi-core architectures, it is crucial to minimize the
amount of communication between cores when executing an algorithm. Therefore,
mapping a quantum circuit onto a modular architecture involves finding an
optimal assignment of logical qubits (qubits in the quantum circuit) to
different cores with the aim to minimize the number of expensive inter-core
operations while adhering to given hardware constraints. In this paper, we
propose for the first time a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO)
technique to encode the problem and the solution for both qubit allocation and
inter-core communication costs in binary decision variables. To this end, the
quantum circuit is split into slices, and qubit assignment is formulated as a
graph partitioning problem for each circuit slice. The costly inter-core
communication is reduced by penalizing inter-core qubit communications. The
final solution is obtained by minimizing the overall cost across all circuit
slices. To evaluate the effectiveness of our approach, we conduct a detailed
analysis using a representative set of benchmarks having a high number of
qubits on two different multi-core architectures. Our method showed promising
results and performed exceptionally well with very dense and
highly-parallelized circuits that require on average 0.78 inter-core
communications per two-qubit gate.
- Abstract（参考訳）: モジュラ量子コンピューティングアーキテクチャは、量子デバイスをスケールアップするためのモノリシックQPU(Quantum Processing Unit)設計の代替として有望である。
それらは、量子コヒーレントおよび古典的リンクを介して通信できる密結合量子ビットからなる相互接続されたQPUまたはコアの集合を指す。
マルチコアアーキテクチャでは、アルゴリズムの実行時にコア間の通信量を最小化することが重要である。
したがって、量子回路をモジュラーアーキテクチャにマッピングするには、与えられたハードウェア制約を順守しつつ、高価なコア間演算数を最小化することを目的として、論理量子ビット(量子回路の量子ビット)を異なるコアに最適に割り当てることが必要となる。
本稿では,2値決定変数における量子ビット割り当てとコア間通信コストの両面での問題と解を符号化する準拘束的バイナリ最適化(QUBO)手法を初めて提案する。
この目的のために量子回路はスライスに分割され、量子ビット割り当ては各回路スライスのグラフ分割問題として定式化される。
コア間通信をペナルティ化することにより、コストのかかるコア間通信を削減できる。
最終解は全回路スライス全体のコストを最小にすることで得られる。
提案手法の有効性を評価するために,2つの異なるマルチコアアーキテクチャ上で,量子ビット数の多いベンチマークの代表的なセットを用いて詳細な解析を行う。
提案手法は有望な結果を示し,2ビットゲート当たり平均0.78のコア間通信を必要とする高密度・高並列化回路で極めて良好に動作した。
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