論文の概要: CUAOA: A Novel CUDA-Accelerated Simulation Framework for the QAOA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13012v2
• Date: Thu, 19 Dec 2024 11:11:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:27:02.708690
• Title: CUAOA: A Novel CUDA-Accelerated Simulation Framework for the QAOA
• Title（参考訳）: CUAOA:QAOAのための新しいCUDA加速シミュレーションフレームワーク
• Authors: Jonas Stein, Jonas Blenninger, David Bucher, Peter J. Eder, Elif Çetiner, Maximilian Zorn, Claudia Linnhoff-Popien,
• Abstract要約: 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、最適化問題の近似解を見つけるために設計された顕著な量子アルゴリズムである。 既存の最先端のシミュレーションフレームワークは、長い実行時間や包括的な機能が欠如している。 ランタイム・ザ・アート・ツールキットを用いたGPUアクセラレーションQAOAシミュレーションフレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.757262277494307
• License:
• Abstract: The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is a prominent quantum algorithm designed to find approximate solutions to combinatorial optimization problems, which are challenging for classical computers. In the current era, where quantum hardware is constrained by noise and limited qubit availability, simulating the QAOA remains essential for research. However, existing state-of-the-art simulation frameworks suffer from long execution times or lack comprehensive functionality, usability, and versatility, often requiring users to implement essential features themselves. Additionally, these frameworks are primarily restricted to Python, limiting their use in safer and faster languages like Rust, which offer, e.g., advanced parallelization capabilities. In this paper, we develop a GPU accelerated QAOA simulation framework utilizing the NVIDIA CUDA toolkit. This framework offers a complete interface for QAOA simulations, enabling the calculation of (exact) expectation values, direct access to the statevector, fast sampling, and high-performance optimization methods using an advanced state-of-the-art gradient calculation technique. The framework is designed for use in Python and Rust, providing flexibility for integration into a wide range of applications, including those requiring fast algorithm implementations leveraging QAOA at its core. The new framework's performance is rigorously benchmarked on the MaxCut problem and compared against the current state-of-the-art general-purpose quantum circuit simulation frameworks Qiskit and Pennylane as well as the specialized QAOA simulation tool QOKit. Our evaluation shows that our approach outperforms the existing state-of-the-art solutions in terms of runtime up to multiple orders of magnitude. Our implementation is publicly available at https://github.com/JFLXB/cuaoa and Zenodo.
• Abstract（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm、QAOA)は、古典的なコンピュータでは難しい組合せ最適化問題の近似解を見つけるために設計された、卓越した量子アルゴリズムである。 量子ハードウェアがノイズや量子ビットの可用性に制約されている現代では、QAOAをシミュレートすることが研究に不可欠である。 しかし、既存の最先端のシミュレーションフレームワークは、長い実行時間や包括的な機能、ユーザビリティ、汎用性を欠いているため、ユーザ自身が必須の機能を実装する必要がしばしばあります。 さらに、これらのフレームワークは主にPythonに限定されており、Rustのような高度な並列化機能を提供する安全で高速な言語での使用を制限する。 本稿ではNVIDIA CUDAツールキットを用いたGPU高速化QAOAシミュレーションフレームワークを開発する。 このフレームワークはQAOAシミュレーションのための完全なインタフェースを提供し、予測値の計算、状態ベクトルへの直接アクセス、高速サンプリング、最先端の勾配計算技術を用いた高性能最適化を可能にする。 このフレームワークはPythonとRustでの使用用に設計されており、コアでQAOAを活用する高速なアルゴリズム実装を必要とするものなど、幅広いアプリケーションに統合するための柔軟性を提供する。 新しいフレームワークのパフォーマンスはMaxCut問題に対して厳格にベンチマークされ、現在最先端の汎用量子回路シミュレーションフレームワークであるQiskitとPennylaneと、特別なQAOAシミュレーションツールであるQOKitと比較される。 評価の結果,提案手法は,実行時から最大で複数桁まで,既存の最先端のソリューションよりも優れていることがわかった。 我々の実装はhttps://github.com/JFLXB/cuaoaとZenodoで公開されています。

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