論文の概要: QArchSearch: A Scalable Quantum Architecture Search Package
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07858v1
- Date: Wed, 11 Oct 2023 20:00:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-14 13:52:59.088581
- Title: QArchSearch: A Scalable Quantum Architecture Search Package
- Title（参考訳）: QArchSearch: スケーラブルな量子アーキテクチャ検索パッケージ
- Authors: Ankit Kulshrestha, Danylo Lykov, Ilya Safro, Yuri Alexeev
- Abstract要約: バックエンドとして textttQTensor ライブラリを備えた,AI ベースの量子アーキテクチャ検索パッケージである textttQArchSearch を提示する。
探索パッケージは、探索を大規模量子回路に効率よくスケールでき、異なる量子アプリケーションのためのより複雑なモデルを探索できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.725192300740999
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The current era of quantum computing has yielded several algorithms that
promise high computational efficiency. While the algorithms are sound in theory
and can provide potentially exponential speedup, there is little guidance on
how to design proper quantum circuits to realize the appropriate unitary
transformation to be applied to the input quantum state. In this paper, we
present \texttt{QArchSearch}, an AI based quantum architecture search package
with the \texttt{QTensor} library as a backend that provides a principled and
automated approach to finding the best model given a task and input quantum
state. We show that the search package is able to efficiently scale the search
to large quantum circuits and enables the exploration of more complex models
for different quantum applications. \texttt{QArchSearch} runs at scale and high
efficiency on high-performance computing systems using a two-level
parallelization scheme on both CPUs and GPUs, which has been demonstrated on
the Polaris supercomputer.
- Abstract（参考訳）: 現在の量子コンピューティングの時代は、高い計算効率を約束するいくつかのアルゴリズムを生み出した。
アルゴリズムは理論上は健全であり、指数関数的なスピードアップを提供することができるが、入力量子状態に適用される適切なユニタリ変換を実現するために適切な量子回路を設計する方法についてのガイダンスはほとんどない。
本稿では,タスクと入力量子状態の最適なモデルを見つけるための,原則的かつ自動化されたアプローチを提供するバックエンドとして,‘texttt{QArchSearch}’という,AIベースの量子アーキテクチャ検索パッケージを提案する。
探索パッケージは,大規模量子回路への探索を効率的に拡張でき,異なる量子アプリケーションに対してより複雑なモデルを探索できることを示す。
\texttt{QArchSearch} は、Polarisスーパーコンピュータ上で実証されたCPUとGPUの2レベル並列化スキームを用いて、高性能コンピューティングシステム上で大規模かつ高効率で動作する。
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