論文の概要: ML-QLS: Multilevel Quantum Layout Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18371v2
- Date: Fri, 31 May 2024 21:57:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 11:33:55.627201
- Title: ML-QLS: Multilevel Quantum Layout Synthesis
- Title（参考訳）: ML-QLS:マルチレベル量子レイアウト合成
- Authors: Wan-Hsuan Lin, Jason Cong,
- Abstract要約: ML-QLSは、新しいコスト関数とクラスタリング戦略を統合したスケーラブルな改善操作を備えた、最初のマルチレベル量子レイアウトツールである。
実験の結果,ML-QLSは数百の量子ビットを含む問題にスケールアップでき,大規模回路用QLSツールよりも優れた52%の性能向上を達成できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.706813469929441
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum Layout Synthesis (QLS) plays a crucial role in optimizing quantum circuit execution on physical quantum devices. As we enter the era where quantum computers have hundreds of qubits, we are faced with scalability issues using optimal approaches and degrading heuristic methods' performance due to the lack of global optimization. To this end, we introduce a hybrid design that obtains the much improved solution for the heuristic method utilizing the multilevel framework, which is an effective methodology to solve large-scale problems in VLSI design. In this paper, we present ML-QLS, the first multilevel quantum layout tool with a scalable refinement operation integrated with novel cost functions and clustering strategies. Our clustering provides valuable insights into generating a proper problem approximation for quantum circuits and devices. Our experimental results demonstrate that ML-QLS can scale up to problems involving hundreds of qubits and achieve a remarkable 52% performance improvement over leading heuristic QLS tools for large circuits, which underscores the effectiveness of multilevel frameworks in quantum applications.
- Abstract（参考訳）: 量子レイアウト合成(QLS)は、物理量子デバイス上での量子回路実行の最適化において重要な役割を果たす。
量子コンピュータが数百の量子ビットを持つ時代に入ると、最適アプローチによるスケーラビリティの問題と、グローバル最適化の欠如によるヒューリスティック手法の性能低下に直面します。
そこで本研究では,VLSI設計における大規模問題の解決に有効な手法であるマルチレベルフレームワークを用いたヒューリスティック手法の解法を改良したハイブリッド設計を提案する。
本稿では,新しいコスト関数とクラスタリング戦略を統合したスケーラブルな改善操作を備えた,最初のマルチレベル量子レイアウトツールであるML-QLSを提案する。
我々のクラスタリングは、量子回路やデバイスに対する適切な問題近似を生成するための貴重な洞察を提供する。
実験の結果,ML-QLSは数百の量子ビットを含む問題にスケールアップでき,大規模回路用ヒューリスティックQLSツールよりも優れた52%の性能向上を実現し,量子アプリケーションにおけるマルチレベルフレームワークの有効性を裏付けることがわかった。
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