論文の概要: Systems Architecture for Quantum Random Access Memory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03242v1
- Date: Mon, 5 Jun 2023 20:52:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 18:19:48.833995
- Title: Systems Architecture for Quantum Random Access Memory
- Title(参考訳): 量子ランダムアクセスメモリのためのシステムアーキテクチャ
- Authors: Shifan Xu, Connor T. Hann, Ben Foxman, Steven M. Girvin, Yongshan Ding
- Abstract要約: 量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)は、量子クエリを実現するための有望なアーキテクチャである。
提案するQRAMの固有バイアスノイズレジリエンスを、NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)またはFTQC(Fault-Tolerant Quantum Computing)ハードウェア上で実装する方法を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5733121025449924
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Operating on the principles of quantum mechanics, quantum algorithms hold the
promise for solving problems that are beyond the reach of the best-available
classical algorithms. An integral part of realizing such speedup is the
implementation of quantum queries, which read data into forms that quantum
computers can process. Quantum random access memory (QRAM) is a promising
architecture for realizing quantum queries. However, implementing QRAM in
practice poses significant challenges, including query latency, memory capacity
and fault-tolerance.
In this paper, we propose the first end-to-end system architecture for QRAM.
First, we introduce a novel QRAM that hybridizes two existing implementations
and achieves asymptotically superior scaling in space (qubit number) and time
(circuit depth). Like in classical virtual memory, our construction enables
queries to a virtual address space larger than what is actually available in
hardware. Second, we present a compilation framework to synthesize, map, and
schedule QRAM circuits on realistic hardware. For the first time, we
demonstrate how to embed large-scale QRAM on a 2D Euclidean space, such as a
grid layout, with minimal routing overhead. Third, we show how to leverage the
intrinsic biased-noise resilience of the proposed QRAM for implementation on
either Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) or Fault-Tolerant Quantum
Computing (FTQC) hardware. Finally, we validate these results numerically via
both classical simulation and quantum hardware experimentation. Our novel
Feynman-path-based simulator allows for efficient simulation of noisy QRAM
circuits at a larger scale than previously possible. Collectively, our results
outline the set of software and hardware controls needed to implement practical
QRAM.
- Abstract(参考訳): 量子力学の原理に基づいて動作する量子アルゴリズムは、最もよく利用可能な古典的アルゴリズムの到達範囲を超えている問題の解決を約束する。
このようなスピードアップを実現する上で不可欠な部分は、量子コンピュータが処理できる形式にデータを読み込む量子クエリの実装である。
量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)は、量子クエリを実現するための有望なアーキテクチャである。
しかし、実際にQRAMを実装することは、クエリ待ち時間、メモリ容量、フォールトトレランスなど、大きな課題をもたらす。
本稿では,QRAMのためのエンドツーエンドシステムアーキテクチャを提案する。
まず,既存の2つの実装をハイブリッド化し,空間(量子数)と時間(深さ)の漸近的に優れたスケーリングを実現する新しいqramを提案する。
従来の仮想メモリと同様に、我々の構成はハードウェアで実際に利用可能なものよりも大きな仮想アドレス空間へのクエリを可能にする。
第2に,実ハードウェア上でQRAM回路を合成,マップ,スケジュールするコンパイルフレームワークを提案する。
グリッドレイアウトのような2次元ユークリッド空間に、最小限のルーティングオーバーヘッドで大規模qramを組み込む方法が、初めて実証された。
第3に,提案するQRAMの固有バイアスノイズレジリエンスを,ノイズ中規模量子 (NISQ) とフォールトトレラント量子コンピューティング (FTQC) のハードウェア上で実装する方法を示す。
最後に、これらの結果を古典的シミュレーションと量子ハードウェア実験の両方を通して数値的に検証する。
提案するfeynman-path-based simulatorは,従来よりも大規模でノイズの多いqram回路の効率的なシミュレーションを可能にする。
そこで本研究では,QRAMの実装に必要なソフトウェアおよびハードウェア制御の集合について概説した。
関連論文リスト
- Does quantum lattice sieving require quantum RAM? [6.159206988529989]
量子格子シービングにおける量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)の要件について検討する。
特に、QRAMなしでは量子スピードアップは不可能である。
さらなる改善には、QRAMを使うための新しい方法が必要であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T01:22:59Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T22:33:00Z) - QRAM: A Survey and Critique [1.52292571922932]
量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)は、それ自体が量子状態であるアドレスに基づいてデータにアクセスするメカニズムである。
文献から得られた2つの主要なQRAMカテゴリ(アクティブとパッシブ)を使用します。
結論として、既存の提案では、安価でスケーラブルに受動的なQRAMはありえないと結論付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-17T15:48:48Z) - Quantum Random Access Memory For Dummies [4.608607664709314]
量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)は、量子コンピューティングの領域に革命をもたらす可能性がある。
QRAMは量子コンピューティングの原理を使って量子や古典的なデータを効率的に保存し、修正する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-02T03:24:16Z) - Efficient and Error-Resilient Data Access Protocols for a Limited-Sized
Quantum Random Access Memory [7.304498344470287]
我々は、QRAMのサイズを増大させることなく、より大きなデータサイズへのアクセスに注力する。
そこで本研究では,QRAMレベルを$n$にすることなく,単語長がより大きいデータを読み込む新しいプロトコルを提案する。
データクエリプロセスの並列性を活用することで,O(n+k)$の時間複雑性を実現し,エラースケーリング性能を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-09T12:21:18Z) - Approximate Quantum Random Access Memory Architectures [7.509129971169722]
量子超越性(Quantum supremacy)は、よく知られた量子アルゴリズムを用いた多くのアプリケーションにおいて、量子形式におけるデータの可用性に依存している。
本稿では、アドレス行を入力として取り出し、これらのアドレス行の対応するデータを出力として出力する、近似パラメトリック量子回路(PQC)ベースのQRAMを提案する。
提案するPQCベースのQRAMの2つの応用として、バイナリデータのストレージと機械学習データセットのストレージを分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-24T19:53:28Z) - Iterative Qubits Management for Quantum Index Searching in a Hybrid
System [56.39703478198019]
IQuCSは、量子古典ハイブリッドシステムにおけるインデックス検索とカウントを目的としている。
我々はQiskitでIQuCSを実装し、集中的な実験を行う。
その結果、量子ビットの消費を最大66.2%削減できることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-22T21:54:28Z) - 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) - Adiabatic Quantum Graph Matching with Permutation Matrix Constraints [75.88678895180189]
3次元形状と画像のマッチング問題は、NPハードな置換行列制約を持つ二次代入問題(QAP)としてしばしば定式化される。
本稿では,量子ハードウェア上での効率的な実行に適した制約のない問題として,いくつかのQAPの再構成を提案する。
提案アルゴリズムは、将来の量子コンピューティングアーキテクチャにおいて、より高次元にスケールする可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-08T17:59:55Z) - 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) - Parallelising the Queries in Bucket Brigade Quantum RAM [69.43216268165402]
量子アルゴリズムは、しばしばデータベースのような方法で格納された情報にアクセスするために量子RAM(QRAM)を使用する。
本稿では,Clifford+Tゲートの並列性を利用して,効率的なクエリ時間を大幅に短縮する手法を提案する。
理論的には、フォールトトレラントバケットの量子RAMクエリは古典的なRAMの速度とほぼ一致する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T14:50:03Z)
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。