論文の概要: QuaLITi: Quantum Machine Learning Hardware Selection for Inferencing with Top-Tier Performance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11194v1
- Date: Sat, 18 May 2024 06:09:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 18:57:45.878372
- Title: QuaLITi: Quantum Machine Learning Hardware Selection for Inferencing with Top-Tier Performance
- Title（参考訳）: QuaLITi: 最上位性能の推論のための量子機械学習ハードウェア選択
- Authors: Koustubh Phalak, Swaroop Ghosh,
- Abstract要約: ノイズのある中間スケール量子(NISQ)コンピュータは、量子ビットの量子状態を劣化させるノイズに悩まされる。
事前に定義された数のショットを持つ単一の実行は、待ち行列の上部に到達するのに数時間かかる。
単一のハードウェアに頼るのではなく、トレーニングに利用可能な複数のハードウェアを使用することで、パフォーマンスへの影響はわずか3～4%に留まることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.348041867134616
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Quantum Machine Learning (QML) is an accelerating field of study that leverages the principles of quantum computing to enhance and innovate within machine learning methodologies. However, Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) computers suffer from noise that corrupts the quantum states of the qubits and affects the training and inferencing accuracy. Furthermore, quantum computers have long access queues. A single execution with a pre-defined number of shots can take hours just to reach the top of the wait queue, which is especially disadvantageous to Quantum Machine Learning (QML) algorithms that are iterative in nature. Many vendors provide access to a suite of quantum hardware with varied qubit technologies, number of qubits, coupling architectures, and noise characteristics. However, present QML algorithms do not use them for the training procedure and often rely on local noiseless/noisy simulators due to cost and training timing overhead on real hardware. Additionally, inferencing is generally performed on reduced datasets with fewer datapoints. Taking these constraints into account, we perform a study to maximize the inferencing performance of QML workloads based on the choice of hardware selection. Specifically, we perform a detailed analysis of quantum classifiers (both training and inference through the lens of hardware queue wait times) on Iris and reduced Digits datasets under noise and varied conditions such as different hardware and coupling maps. We show that using multiple readily available hardware for training rather than relying on a single hardware, especially if it has a long queue depth of pending jobs, can lead to a performance impact of only 3-4% while providing up to 45X reduction in training wait time.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習(Quantum Machine Learning, QML)は、量子コンピューティングの原理を活用して、機械学習方法論の強化と革新を行う研究分野である。
しかし、NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)コンピュータは、量子ビットの量子状態を劣化させ、トレーニングと推論の精度に影響を与えるノイズに悩まされている。
さらに、量子コンピュータには長いアクセスキューがある。
事前に定義された数のショットを持つ単一の実行は、待ち行列の上部に到達するのに数時間かかる可能性がある。
多くのベンダーは、様々な量子ビット技術、多くの量子ビット、結合アーキテクチャ、ノイズ特性を備えた量子ハードウェアのスイートへのアクセスを提供している。
しかし、現在のQMLアルゴリズムはトレーニング手順には使用せず、実際のハードウェア上でのコストとトレーニングタイミングのオーバーヘッドのため、しばしばローカルノイズレス/ノイズの多いシミュレータに依存している。
さらに、推論は一般的に、少ないデータポイントで減ったデータセットで実行される。
これらの制約を考慮すると、ハードウェア選択の選択に基づいて、QMLワークロードの推論性能を最大化する研究を行う。
具体的には、Iris上で量子分類器(ハードウェア待ち時間のレンズによるトレーニングと推論の両方)を詳細に分析し、ノイズ下でDigitsデータセットを削減し、異なるハードウェアや結合マップのような様々な条件下で解析する。
特に、待ち行列の長いジョブの待ち行列深度を持つ場合、トレーニング待ち時間を最大45倍まで削減しながら、パフォーマンスへの影響をわずか3～4%に抑えることができることを示す。
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