論文の概要: cuQuantum SDK: A High-Performance Library for Accelerating Quantum Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01999v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 19:28:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 14:53:08.597388
• Title: cuQuantum SDK: A High-Performance Library for Accelerating Quantum Science
• Title（参考訳）: cuQuantum SDK: 量子科学を加速するための高性能ライブラリ
• Authors: Harun Bayraktar, Ali Charara, David Clark, Saul Cohen, Timothy Costa, Yao-Lung L. Fang, Yang Gao, Jack Guan, John Gunnels, Azzam Haidar, Andreas Hehn, Markus Hohnerbach, Matthew Jones, Tom Lubowe, Dmitry Lyakh, Shinya Morino, Paul Springer, Sam Stanwyck, Igor Terentyev, Satya Varadhan, Jonathan Wong, Takuma Yamaguchi
• Abstract要約: 本稿では,GPU加速量子回路シミュレーションのための実装可能なプリミティブの最先端ライブラリであるNVIDIA cuQuantum SDKを紹介する。 cuQuantum SDKは、量子情報科学コミュニティが開発した量子回路シミュレータの高速化とスケールアップを目的として開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.791505883503921
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present the NVIDIA cuQuantum SDK, a state-of-the-art library of composable primitives for GPU-accelerated quantum circuit simulations. As the size of quantum devices continues to increase, making their classical simulation progressively more difficult, the availability of fast and scalable quantum circuit simulators becomes vital for quantum algorithm developers, as well as quantum hardware engineers focused on the validation and optimization of quantum devices. The cuQuantum SDK was created to accelerate and scale up quantum circuit simulators developed by the quantum information science community by enabling them to utilize efficient scalable software building blocks optimized for NVIDIA GPU platforms. The functional building blocks provided cover the needs of both state vector- and tensor network- based simulators, including approximate tensor network simulation methods based on matrix product state, projected entangled pair state, and other factorized tensor representations. By leveraging the enormous computing power of the latest NVIDIA GPU architectures, quantum circuit simulators that have adopted the cuQuantum SDK demonstrate significant acceleration, compared to CPU-only execution, for both the state vector and tensor network simulation methods. Furthermore, by utilizing the parallel primitives available in the cuQuantum SDK, one can easily transition to distributed GPU-accelerated platforms, including those furnished by cloud service providers and high-performance computing systems deployed by supercomputing centers, extending the scale of possible quantum circuit simulations. The rich capabilities provided by the SDK are conveniently made available via both Python and C application programming interfaces, where the former is directly targeting a broad Python quantum community and the latter allows tight integration with simulators written in any programming language.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、GPU加速量子回路シミュレーションのための構成可能なプリミティブの最先端ライブラリであるNVIDIA cuQuantum SDKを紹介する。 量子デバイスのサイズが拡大し続け、古典的なシミュレーションが徐々に困難になるにつれて、高速でスケーラブルな量子回路シミュレーターが量子アルゴリズム開発者だけでなく、量子デバイスの検証と最適化に重点を置く量子ハードウェアエンジニアにとって欠かせないものとなった。 cuQuantum SDKは、NVIDIA GPUプラットフォーム向けに最適化された効率的なスケーラブルなソフトウェア構築ブロックを活用することで、量子情報科学コミュニティが開発した量子回路シミュレータの高速化とスケールアップを目的として開発された。 機能的ビルディングブロックは、行列積状態、射影絡み合ったペア状態、その他の因子化テンソル表現に基づく近似テンソルネットワークシミュレーション手法を含む、状態ベクトルとテンソルネットワークベースのシミュレータの両方のニーズをカバーする。 最新のNVIDIA GPUアーキテクチャの膨大な計算能力を活用することで、cuQuantum SDKを採用した量子回路シミュレータは、状態ベクトルとテンソルネットワークのシミュレーション手法の両方において、CPUのみの実行と比較して大幅に加速された。 さらに、cuQuantum SDKで利用可能な並列プリミティブを利用することで、クラウドサービスプロバイダやスーパーコンピュータセンターが展開する高性能コンピューティングシステムなど、分散GPUアクセラレーションプラットフォームへの移行が容易になり、量子回路シミュレーションの規模が拡大する。 SDKが提供する豊富な機能は、PythonとCのアプリケーションプログラミングインターフェースを通じて、便利に利用できる。前者はPythonの量子コミュニティを直接ターゲットとし、後者は、あらゆるプログラミング言語で記述されたシミュレータと密に統合することができる。

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