論文の概要: Influence of HW-SW-Co-Design on Quantum Computing Scalability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04246v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 08:36:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 15:28:53.364688
• Title: Influence of HW-SW-Co-Design on Quantum Computing Scalability
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングのスケーラビリティに及ぼすHW-SW-Co設計の影響
• Authors: Hila Safi, Karen Wintersperger, Wolfgang Mauerer
• Abstract要約: 4つのNP完全問題を解くために必要なキーフィギュア(回路深さとゲート数)が、ハードウェア特性に合わせてどのように異なるかを検討する。 この結果から、最適に近い性能と特性を達成するには、必ずしも最適な量子ハードウェアを必要とするとは限らないことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2543855067453675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The use of quantum processing units (QPUs) promises speed-ups for solving computational problems. Yet, current devices are limited by the number of qubits and suffer from significant imperfections, which prevents achieving quantum advantage. To step towards practical utility, one approach is to apply hardware-software co-design methods. This can involve tailoring problem formulations and algorithms to the quantum execution environment, but also entails the possibility of adapting physical properties of the QPU to specific applications. In this work, we follow the latter path, and investigate how key figures - circuit depth and gate count - required to solve four cornerstone NP-complete problems vary with tailored hardware properties. Our results reveal that achieving near-optimal performance and properties does not necessarily require optimal quantum hardware, but can be satisfied with much simpler structures that can potentially be realised for many hardware approaches. Using statistical analysis techniques, we additionally identify an underlying general model that applies to all subject problems. This suggests that our results may be universally applicable to other algorithms and problem domains, and tailored QPUs can find utility outside their initially envisaged problem domains. The substantial possible improvements nonetheless highlight the importance of QPU tailoring to progress towards practical deployment and scalability of quantum software.
• Abstract（参考訳）: 量子処理ユニット(QPU)の使用は、計算問題を解くためのスピードアップを約束する。 しかし、現在のデバイスは量子ビットの数によって制限されており、量子上の優位性を達成できない重大な欠陥に悩まされている。 実用性に向けて、ハードウェア・ソフトウェアの共同設計手法を適用するというアプローチがある。 これは問題定式化やアルゴリズムを量子実行環境に調整するだけでなく、qpuの物理的性質を特定のアプリケーションに適用する可能性も伴う。 本研究は後者の経路を踏襲し、回路深度とゲート数というキーフィギュアが4つのグラウトNP完全問題の解法にどのように依存するかを、ハードウェア特性に合わせて検討する。 その結果、最適に近い性能と特性を達成するには最適な量子ハードウェアが必ずしも必要ではなく、多くのハードウェアアプローチで実現可能な、より単純な構造で満足できることがわかった。 統計的解析手法を用いて、全ての問題に適用する基礎となる一般モデルも同定する。 この結果は,他のアルゴリズムや問題領域に普遍的に適用可能であることを示唆している。 それでも大きな改善は、量子ソフトウェアの実用的なデプロイメントと拡張性への進歩にqpuを合わせることの重要性を強調している。

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