論文の概要: Generalised Circuit Partitioning for Distributed Quantum Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01424v1
- Date: Fri, 2 Aug 2024 17:59:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 12:38:29.962447
- Title: Generalised Circuit Partitioning for Distributed Quantum Computing
- Title（参考訳）: 分散量子コンピューティングのための一般化回路分割
- Authors: Felix Burt, Kuan-Cheng Chen, Kin Leung,
- Abstract要約: この研究は、ゲートと状態のテレポーテーションコストの同時最適化を可能にするグラフベースの定式化を導入する。
基本的遺伝的アルゴリズムを用いて、平均eビットコストと時間スケーリングの両方の観点から、最先端手法よりも優れた性能が得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30723404270319693
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Distributed quantum computing (DQC) is a new paradigm aimed at scaling up quantum computing via the interconnection of smaller quantum processing units (QPUs). Shared entanglement allows teleportation of both states and gates between QPUs. This leads to an attractive horizontal scaling of quantum processing power, which comes at the expense of the additional time and noise introduced by entanglement sharing protocols. Consequently, methods for partitioning quantum circuits across multiple QPUs should aim to minimise the amount of entanglement-based communication required between distributed QPUs. Existing protocols tend to focus primarily on optimising entanglement costs for gate teleportation or state teleportation to cover operations between QPUs, rather than both at the same time. The most general form of the problem should treat gate and state teleportation on the same footing, allowing minimal cost circuit partitions through a combination of the two. This work introduces a graph-based formulation which allows joint optimisation of gate and state teleportation cost, including extensions of gate teleportation which group gates together for distribution using common resources. The formulation permits low e-bit cost for a variety of circuit types. Using a basic genetic algorithm, improved performance over state-of-the-art methods is obtained in terms of both average e-bit cost and time scaling.
- Abstract（参考訳）: 分散量子コンピューティング(DQC)は、より小さな量子処理ユニット(QPU)の相互接続による量子コンピューティングのスケールアップを目的とした新しいパラダイムである。
共有エンタングルメントは、QPU間の状態とゲートの両方をテレポーテーションする。
これは量子処理能力の魅力的な水平スケーリングをもたらし、絡み合い共有プロトコルによってもたらされる追加時間とノイズを犠牲にしている。
したがって、量子回路を複数のQPUに分割する方法は、分散QPU間の絡み合いに基づく通信量を最小化することを目的としている。
既存のプロトコルは、どちらも同時にではなく、QPU間の操作をカバーするために、ゲートテレポーテーションや状態テレポーテーションの絡み合いコストの最適化に重点を置いている。
この問題の最も一般的な形態は、同じ足場におけるゲートと状態のテレポーテーションを扱い、この2つの組み合わせによる最小コストの回路分割を可能にすることである。
本研究は,共通資源を用いてゲートをグループ化して配布するゲートテレポーテーションの拡張を含む,ゲートと状態テレポーテーションの同時最適化を可能にするグラフベースの定式化を導入する。
この定式化により、様々な回路タイプに対して低eビットのコストが許される。
基本的遺伝的アルゴリズムを用いて、平均eビットコストと時間スケーリングの両方の観点から、最先端手法よりも優れた性能が得られる。
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