Fugu-MT 論文翻訳(概要): FPGA-Placement via Quantum Annealing

論文の概要: FPGA-Placement via Quantum Annealing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15467v1
Date: Sun, 24 Dec 2023 12:23:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-27 18:04:53.367484
Title: FPGA-Placement via Quantum Annealing
Title（参考訳）: 量子アニーリングによるFPGA-Placement
Authors: Thore Gerlach, Stefan Knipp, David Biesner, Stelios Emmanouilidis, Klaus Hauber, Nico Piatkowski
Abstract要約: FPGA(Field-Programmable Gate Arrays)は、現代コンピューティングにおいて重要な資産であると自ら主張している。 FPGA上の関数ブロックの最適空間配置を決定し、通信遅延を最小化し、性能を向上させるという配置手順は、NPハード問題である。本稿では,この配置問題を,AQC を用いて解決したいわゆる非制約二元最適化問題 (QUBO) の集合として再定式化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1639171061272031
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) have asserted themselves as vital assets in contemporary computing by offering adaptable, reconfigurable hardware platforms. FPGA-based accelerators incubate opportunities for breakthroughs in areas, such as real-time data processing, machine learning or cryptography -- to mention just a few. The procedure of placement -- determining the optimal spatial arrangement of functional blocks on an FPGA to minimize communication delays and enhance performance -- is an NP-hard problem, notably requiring sophisticated algorithms for proficient solutions. Clearly, improving the placement leads to a decreased resource utilization during the implementation phase. Adiabatic quantum computing (AQC), with its capability to traverse expansive solution spaces, has potential for addressing such combinatorial problems. In this paper, we re-formulate the placement problem as a series of so called quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) problems which are subsequently solved via AQC. Our novel formulation facilitates a straight-forward integration of design constraints. Moreover, the size of the sub-problems can be conveniently adapted to the available hardware capabilities. Beside the sole proposal of a novel method, we ask whether contemporary quantum hardware is resilient enough to find placements for real-world-sized FPGAs. A numerical evaluation on a D-Wave Advantage 5.4 quantum annealer suggests that the answer is in the affirmative.
Abstract（参考訳）: FPGA(Field-Programmable Gate Arrays)は、適応可能で再構成可能なハードウェアプラットフォームを提供することで、現代コンピューティングにおいて重要な資産であると自ら主張している。 FPGAベースのアクセラレータは、リアルタイムデータ処理や機械学習、暗号など、領域におけるブレークスルーの機会を育んでいる。 FPGA上の関数ブロックの最適空間配置を決定して通信遅延を最小化し、性能を向上させるという配置手順は、NPハードの問題であり、特に熟練したソリューションに洗練されたアルゴリズムを必要とする。明らかに、配置の改善は、実装フェーズにおけるリソース利用の減少につながる。 adiabatic quantum computing (aqc) は拡張的解空間を横断する能力を持ち、そのような組合せ問題に対処する可能性を秘めている。本稿では,2次非制約二元最適化問題(QUBO)の連成として配置問題を再定式化し,その後AQCを用いて解いた。提案手法は設計制約の直接的統合を促進する。さらに、サブプロブレムのサイズは、利用可能なハードウェア機能に便利に対応できる。新しい手法の唯一の提案とは別に、現代の量子ハードウェアは実世界のFPGAの配置を見つけるのに十分な弾力性があるかどうかを問う。 d-wave advantage 5.4量子アニーラの数値評価は、答えが肯定的であることを示唆している。

関連論文リスト

A Fast and Adaptable Algorithm for Optimal Multi-Qubit Pathfinding in Quantum Circuit Compilation [0.0]
この研究は、量子回路のコンパイルマッピング問題における臨界サブルーチンとして、マルチキュービットパスフィンディングに焦点を当てている。本稿では,回路SWAPゲート深さに対して量子ハードウェア上で量子ビットを最適にナビゲートする二進整数線形計画法を用いてモデル化したアルゴリズムを提案する。我々は、様々な量子ハードウェアレイアウトのアルゴリズムをベンチマークし、計算ランタイム、解SWAP深さ、累積SWAPゲート誤差率などの特性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-29T05:59:15Z)
Scaling Up the Quantum Divide and Conquer Algorithm for Combinatorial Optimization [0.8121127831316319]
本稿では,デバイス間通信コストを大幅に削減する量子回路の構築手法を提案する。そこで本研究では,従来のQDCA手法の約3倍の大きさのトラクタブル回路を構築できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-01T20:49:50Z)
Compiler for Distributed Quantum Computing: a Reinforcement Learning Approach [6.347685922582191]
本稿では,EPRペアの生成とルーティングを共同で管理することで,実行時間の短縮を優先する新しいコンパイラを提案する。本稿では, 量子回路の絡み合い生成の性質と動作要求を考慮し, リアルタイムかつ適応的なコンパイラ設計手法を提案する。 i)マルコフ決定過程(MDP)の定式化を用いてDQCの最適コンパイラをモデル化し、最適アルゴリズムの存在を確立し、(ii)この最適コンパイラを近似するために制約付き強化学習(RL)法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-25T23:03:20Z)
Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z)
Measurement-Based Quantum Approximate Optimization [0.24861619769660645]
近似最適化のための計測ベースの量子コンピューティングプロトコルに焦点をあてる。我々は,QUBO問題の広範かつ重要なクラスにQAOAを適用するための測定パターンを導出する。我々は、より伝統的な量子回路に対する我々のアプローチのリソース要件とトレードオフについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-18T06:59:23Z)
Exploring Non-Linear Programming Formulations in QuantumCircuitOpt for Optimal Circuit Design [0.0]
本稿では,量子アルゴリズムモデリングのためのオープンソースソフトウェアであるQuantumOptの新バージョンを提案する。 QCOptは平均11.3xアップまで、平均11.3xアップまで実行可能であることを示す。また、勾配に基づくNLPソルバの挙動を探索する機会も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-27T17:16:58Z)
Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-11T18:00:00Z)
Adiabatic Quantum Computing for Multi Object Tracking [170.8716555363907]
マルチオブジェクト追跡(MOT)は、オブジェクト検出が時間を通して関連付けられているトラッキング・バイ・検出のパラダイムにおいて、最もよくアプローチされる。これらの最適化問題はNPハードであるため、現在のハードウェア上の小さなインスタンスに対してのみ正確に解決できる。本手法は,既成整数計画法を用いても,最先端の最適化手法と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-17T18:59:20Z)
Scaling Quantum Approximate Optimization on Near-term Hardware [49.94954584453379]
我々は、様々なレベルの接続性を持つハードウェアアーキテクチャのための最適化回路により、期待されるリソース要求のスケーリングを定量化する。問題の大きさと問題グラフの次数で指数関数的に増大する。これらの問題は、ハードウェア接続性の向上や、より少ない回路層で高い性能を達成するQAOAの変更によって緩和される可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-06T21:02:30Z)
Polynomial unconstrained binary optimisation inspired by optical simulation [52.11703556419582]
制約のないバイナリ最適化の問題を解決するために,光コヒーレントIsingマシンにヒントを得たアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムを既存のPUBOアルゴリズムに対してベンチマークし,その優れた性能を観察する。タンパク質の折り畳み問題や量子化学問題へのアルゴリズムの適用は、PUBO問題による電子構造問題の近似の欠点に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-24T16:39:31Z)
Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-15T18:17:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。