論文の概要: TITAN: A Distributed Large-Scale Trapped-Ion NISQ Computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11021v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 19:01:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 00:03:35.101191
• Title: TITAN: A Distributed Large-Scale Trapped-Ion NISQ Computer
• Title（参考訳）: TITAN: 大規模トラッピングIon NISQコンピュータ
• Authors: Cheng Chu, Zhenxiao Fu, Yilun Xu, Gang Huang, Hausi Muller, Fan Chen, Lei Jiang
• Abstract要約: Trapped-Ion (TI)技術は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)コンピューティングの潜在的なブレークスルーを提供する。 本稿では,大規模分散TI NISQコンピュータであるTITANを紹介する。 評価の結果、TITANは既存のシステムに比べて56.6%、忠実度は19.7%大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.660861296396577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Trapped-Ion (TI) technology offers potential breakthroughs for Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) computing. TI qubits offer extended coherence times and high gate fidelity, making them appealing for large-scale NISQ computers. Constructing such computers demands a distributed architecture connecting Quantum Charge Coupled Devices (QCCDs) via quantum matter-links and photonic switches. However, current distributed TI NISQ computers face hardware and system challenges. Entangling qubits across a photonic switch introduces significant latency, while existing compilers generate suboptimal mappings due to their unawareness of the interconnection topology. In this paper, we introduce TITAN, a large-scale distributed TI NISQ computer, which employs an innovative photonic interconnection design to reduce entanglement latency and an advanced partitioning and mapping algorithm to optimize matter-link communications. Our evaluations show that TITAN greatly enhances quantum application performance by 56.6% and fidelity by 19.7% compared to existing systems.
• Abstract（参考訳）: Trapped-Ion (TI)技術は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)コンピューティングの潜在的なブレークスルーを提供する。 TI量子ビットはコヒーレンス時間と高いゲート忠実度を提供し、大規模なNISQコンピュータにアピールする。 このようなコンピュータを構築するには、量子電荷結合デバイス(qccds)を量子マターリンクとフォトニックスイッチで接続する分散アーキテクチャが必要である。 しかし、現在の分散TI NISQコンピュータはハードウェアとシステムの問題に直面している。 フォトニックスイッチをまたいで量子ビットを絡めるとかなりの遅延が発生し、一方既存のコンパイラは相互接続トポロジを知らずにサブ最適マッピングを生成する。 本稿では,タイタンという大規模分散ti nisqコンピュータについて紹介する。タングルメント遅延を低減するための革新的なフォトニック相互接続設計と,物質リンク通信を最適化する高度なパーティショニング・マッピングアルゴリズムを用いる。 評価の結果、TITANは既存のシステムに比べて56.6%、忠実度は19.7%大幅に向上した。

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