論文の概要: Parallel Quantum Computing Simulations via Quantum Accelerator Platform Virtualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03466v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 17:16:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 17:12:15.868772
• Title: Parallel Quantum Computing Simulations via Quantum Accelerator Platform Virtualization
• Title（参考訳）: 量子加速器プラットフォーム仮想化による並列量子コンピューティングシミュレーション
• Authors: Daniel Claudino, Dmitry I. Lyakh, Alexander J. McCaskey,
• Abstract要約: 本稿では,量子回路実行の並列化モデルを提案する。 このモデルはバックエンドに依存しない機能を利用することができ、任意のターゲットバックエンド上で並列量子回路の実行を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum circuit execution is the central task in quantum computation. Due to inherent quantum-mechanical constraints, quantum computing workflows often involve a considerable number of independent measurements over a large set of slightly different quantum circuits. Here we discuss a simple model for parallelizing simulation of such quantum circuit executions that is based on introducing a large array of virtual quantum processing units, mapped to classical HPC nodes, as a parallel quantum computing platform. Implemented within the XACC framework, the model can readily take advantage of its backend-agnostic features, enabling parallel quantum circuit execution over any target backend supported by XACC. We illustrate the performance of this approach by demonstrating strong scaling in two pertinent domain science problems, namely in computing the gradients for the multi-contracted variational quantum eigensolver and in data-driven quantum circuit learning, where we vary the number of qubits and the number of circuit layers. The latter (classical) simulation leverages the cuQuantum SDK library to run efficiently on GPU-accelerated HPC platforms.
• Abstract（参考訳）: 量子回路の実行は、量子計算における中心的なタスクである。 本質的に量子力学の制約のため、量子コンピューティングのワークフローは、小さな異なる量子回路の大規模なセットに対して、かなりの数の独立した測定を伴うことが多い。 本稿では,従来のHPCノードにマッピングされた多数の仮想量子処理ユニットを並列量子コンピューティングプラットフォームとして導入した,そのような量子回路実行の並列化モデルについて論じる。 XACCフレームワーク内に実装されているこのモデルは、バックエンドに依存しない機能を利用して、XACCがサポートする任意のターゲットバックエンド上で並列量子回路の実行を可能にする。 提案手法は,2つの関連する領域科学問題,すなわち多段可変量子固有解器の勾配の計算と,量子ビット数と回路層数を変化させたデータ駆動量子回路学習において,強いスケーリングを示す。 後者の(古典的な)シミュレーションでは、cuQuantum SDKライブラリを活用して、GPUアクセラレーションされたHPCプラットフォーム上で効率的に動作する。

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