論文の概要: S-QGPU: Shared Quantum Gate Processing Unit for Distributed Quantum
Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08736v2
- Date: Mon, 30 Oct 2023 19:51:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 22:53:00.578903
- Title: S-QGPU: Shared Quantum Gate Processing Unit for Distributed Quantum
Computing
- Title(参考訳): S-QGPU:分散量子コンピューティングのための共有量子ゲート処理ユニット
- Authors: Shengwang Du, Yufei Ding, Chunming Qiao
- Abstract要約: 本稿では,個別の小型量子コンピュータを共有量子ゲート処理ユニットに接続する分散量子コンピューティングアーキテクチャを提案する。
S-QGPUは、リモートゲート操作のためのハイブリッド2ビットゲートモジュールからなる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 24.97955334973149
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a distributed quantum computing (DQC) architecture in which
individual small-sized quantum computers are connected to a shared quantum gate
processing unit (S-QGPU). The S-QGPU comprises a collection of hybrid two-qubit
gate modules for remote gate operations. In contrast to conventional DQC
systems, where each quantum computer is equipped with dedicated communication
qubits, S-QGPU effectively pools the resources (e.g., the communication qubits)
together for remote gate operations, and thus significantly reduces the cost of
not only the local quantum computers but also the overall distributed system.
Our preliminary analysis and simulation show that S-QGPU's shared resources for
remote gate operations enable efficient resource utilization. When not all
computing qubits (also called data qubits) in the system require simultaneous
remote gate operations, S-QGPU-based DQC architecture demands fewer
communication qubits, further decreasing the overall cost. Alternatively, with
the same number of communication qubits, it can support a larger number of
simultaneous remote gate operations more efficiently, especially when these
operations occur in a burst mode.
- Abstract(参考訳): 本稿では,個々の小型量子コンピュータを共有量子ゲート処理ユニット(s-qgpu)に接続する分散量子コンピューティング(dqc)アーキテクチャを提案する。
S-QGPUは、リモートゲート操作のためのハイブリッド2ビットゲートモジュールからなる。
各量子コンピュータが専用の通信キュービットを備えている従来のDQCシステムとは対照的に、S-QGPUはリモートゲート操作のためにリソース(例えば通信キュービット)を効果的にプールし、ローカルな量子コンピュータだけでなく、全体の分散システムのコストを大幅に削減する。
予備解析とシミュレーションにより,S-QGPUの遠隔ゲート操作のための共有資源が資源利用の効率化を図っている。
システム内の全ての計算キュービット(データキュービットとも呼ばれる)が同時遠隔ゲート操作を必要とするわけではない場合、S-QGPUベースのDQCアーキテクチャは通信キュービットを少なくし、全体的なコストを削減できる。
あるいは、同じ数の通信キュービットで、特にバーストモードで発生する場合に、より多くの同時リモートゲート操作をより効率的にサポートすることができる。
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