論文の概要: Benchmarking Quantum Processor Performance at Scale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05933v1
- Date: Fri, 10 Nov 2023 08:47:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-13 15:29:34.004291
- Title: Benchmarking Quantum Processor Performance at Scale
- Title（参考訳）: 大規模量子プロセッサのパフォーマンスベンチマーク
- Authors: David C. McKay and Ian Hincks and Emily J. Pritchett and Malcolm
Carroll and Luke C. G. Govia and Seth T. Merkel
- Abstract要約: 量子プロセッサが成長するにつれて、デバイスの全品質を大規模に捉えるために、新しいパフォーマンスベンチマークが必要になる。
我々は,2量子ゲートの接続集合の忠実度を$N$ qubitsで測定するスケーラブルなベンチマークについて論じる。
我々の層忠実度はアルゴリズムの実行時間と容易に関連付けることができ、Ref.citeberg2022で定義された$gamma$によりエラー軽減に必要な回路数を推定することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10485739694839669
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As quantum processors grow, new performance benchmarks are required to
capture the full quality of the devices at scale. While quantum volume is an
excellent benchmark, it focuses on the highest quality subset of the device and
so is unable to indicate the average performance over a large number of
connected qubits. Furthermore, it is a discrete pass/fail and so is not
reflective of continuous improvements in hardware nor does it provide
quantitative direction to large-scale algorithms. For example, there may be
value in error mitigated Hamiltonian simulation at scale with devices unable to
pass strict quantum volume tests. Here we discuss a scalable benchmark which
measures the fidelity of a connecting set of two-qubit gates over $N$ qubits by
measuring gate errors using simultaneous direct randomized benchmarking in
disjoint layers. Our layer fidelity can be easily related to algorithmic run
time, via $\gamma$ defined in Ref.\cite{berg2022probabilistic} that can be used
to estimate the number of circuits required for error mitigation. The protocol
is efficient and obtains all the pair rates in the layered structure. Compared
to regular (isolated) RB this approach is sensitive to crosstalk. As an example
we measure a $N=80~(100)$ qubit layer fidelity on a 127 qubit fixed-coupling
"Eagle" processor (ibm\_sherbrooke) of 0.26(0.19) and on the 133 qubit
tunable-coupling "Heron" processor (ibm\_montecarlo) of 0.61(0.26). This can
easily be expressed as a layer size independent quantity, error per layered
gate (EPLG), which is here $1.7\times10^{-2}(1.7\times10^{-2})$ for
ibm\_sherbrooke and $6.2\times10^{-3}(1.2\times10^{-2})$ for ibm\_montecarlo.
- Abstract（参考訳）: 量子プロセッサが成長するにつれて、デバイスの全品質を大規模に捉えるために、新しいパフォーマンスベンチマークが必要になる。
量子ボリュームは優れたベンチマークであるが、デバイスの最高品質サブセットに焦点を当てているため、多数の接続量子ビット上での平均性能を示すことはできない。
さらに、これは離散パス/フェイルであり、ハードウェアの継続的な改善を反映していないし、大規模アルゴリズムに定量的な方向を与えていない。
例えば、デバイスが厳密な量子ボリュームテストに合格できないようなスケールでの誤差軽減ハミルトンシミュレーションには価値があるかもしれない。
本稿では,同時直接ランダム化ベンチマークを用いて,ゲートエラーを計測することにより,n$ qubits 上の2量子ビットゲートの接続集合の忠実度を測定するスケーラブルなベンチマークについて述べる。
我々の層忠実度は、Refで定義された$\gamma$を介して、アルゴリズムの実行時間と容易に関連付けられる。
\cite{berg2022probabilistic} エラー緩和に必要な回路数を推定するために使用できる。
プロトコルは効率的で、階層構造における全てのペアレートを得る。
通常の(分離された)rbと比較して、このアプローチはcrosstalkに敏感である。
例えば、0.26(0.19)の127キュービットの固定結合型"Eagle"プロセッサと0.61(0.26)の133キュービットのチューナブル結合型"Heron"プロセッサ(ibm\_montecarlo)上で、$N=80~(100)$ qubit層の忠実度を測定する。
ibm\_sherbrookeは1.7\times10^{-2}(1.7\times10^{-2})$、ibm\_montecarloは6.2\times10^{-3}(1.2\times10^{-2})$である。
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