論文の概要: ArtA: Automating Design Space Exploration of Spin Qubit Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18151v2
- Date: Wed, 31 Jul 2024 17:28:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 13:07:45.660053
- Title: ArtA: Automating Design Space Exploration of Spin Qubit Architectures
- Title（参考訳）: ArtA: スピン量子アーキテクチャの設計空間探索を自動化する
- Authors: Nikiforos Paraskevopoulos, David Hamel, Aritra Sarkar, Carmen G. Almudever, Sebastian Feld,
- Abstract要約: 本稿では、量子ドットスピン量子ビットアーキテクチャのための最初の設計空間探索(DSE)を紹介する。
ArtAは17の最適化構成を利用でき、探索時間を最大99.1%削減できる。
我々の研究は、DSE手法と最適化アルゴリズムの相乗効果を効果的に展開し、量子プロセッサ設計者に有用な提案を提供することを実証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1528488253382057
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the fast-paced field of quantum computing, identifying the architectural characteristics that will enable quantum processors to achieve high performance across a diverse range of quantum algorithms continues to pose a significant challenge. Given the extensive and costly nature of experimentally testing different designs, this paper introduces the first Design Space Exploration (DSE) for quantum-dot spin-qubit architectures. Utilizing the upgraded SpinQ compilation framework, this study explores a substantial design space comprising 29,312 spin-qubit-based architectures and applies an innovative optimization tool, ArtA (Artificial Architect), to speed up the design space traversal. ArtA can leverage 17 optimization configurations, significantly reducing exploration times by up to 99.1% compared to a traditional brute force approach while maintaining the same result quality. After a comprehensive evaluation of best-matching optimization configurations per quantum circuit, ArtA suggests specific and universal architectural features that provide optimal performance across the examined circuits. Our work demonstrates that the synergy between DSE methodologies and optimization algorithms can effectively be deployed to provide useful suggestions to quantum processor designers.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの分野では、量子プロセッサが様々な量子アルゴリズムで高い性能を達成できるようなアーキテクチャ的特徴を識別することが大きな課題である。
そこで本研究では,量子ドット型スピンキュービットアーキテクチャのためのDSE(Design Space Exploration)を提案する。
改良されたSpinQコンパイルフレームワークを用いて,29,312のスピンキュービットアーキテクチャからなる設計空間を探索し,設計空間を高速にするために,革新的な最適化ツールArtA(Artificial Architect)を適用した。
ArtAは17の最適化構成を利用することができ、同じ結果の品質を維持しながら、従来のブルートフォースアプローチと比較して探索時間を最大99.1%削減できる。
量子回路毎の最適マッチング最適化構成を総合的に評価した後、ArtAは、検査された回路間で最適な性能を提供する、特異かつ普遍的なアーキテクチャ特徴を提案する。
我々の研究は、DSE手法と最適化アルゴリズムの相乗効果を効果的に展開し、量子プロセッサ設計者に有用な提案を提供することを実証している。
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