論文の概要: S-QGPU: Shared Quantum Gate Processing Unit for Distributed Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08736v3
• Date: Tue, 01 Oct 2024 16:43:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:32:27.321749
• 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）: 22.22578354426069
• License:
• 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,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。このアーキテクチャでは,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(S-QGPU)に接続する。 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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