論文の概要: Benchmarking Quantum Red TEA on CPUs, GPUs, and TPUs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03818v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 18:00:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 17:40:07.744498
• Title: Benchmarking Quantum Red TEA on CPUs, GPUs, and TPUs
• Title（参考訳）: CPU、GPU、TPU上での量子Red TEAのベンチマーク
• Authors: Daniel Jaschke, Marco Ballarin, Nora Reinić, Luka Pavešić, Simone Montangero,
• Abstract要約: 異なる線形代数バックエンド(例えば、numpy と torch, jax, tensorflow ライブラリ)を比較し、対象ハードウェアに対して混合精度に着想を得たアプローチと最適化を行う。 我々は、CPU上でパラメータをチューニングする際の34の係数の高速化と、GPUに移行する際の最高のCPU設定上の2.76の要素を得る方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We benchmark simulations of many-body quantum systems on heterogeneous hardware platforms using CPUs, GPUs, and TPUs. We compare different linear algebra backends, e.g., numpy versus the torch, jax, or tensorflow library, as well as a mixed-precision-inspired approach and optimizations for the target hardware. Quantum red TEA out of the Quantum TEA library specifically addresses handling tensors with different libraries or hardware, where the tensors are the building block of tensor network algorithms. The benchmark problem is a variational search of a ground state in an interacting model. This is a ubiquitous problem in quantum many-body physics, which we solve using tensor network methods. This approximate state-of-the-art method compresses quantum correlations which is key to overcoming the exponential growth of the Hilbert space as a function of the number of particles. We present a way to obtain speedups of a factor of 34 when tuning parameters on the CPU, and an additional factor of 2.76 on top of the best CPU setup when migrating to GPUs.
• Abstract（参考訳）: 我々は、CPU、GPU、TPUを用いた異種ハードウェアプラットフォーム上での多体量子システムのシミュレーションをベンチマークした。 我々は、異なる線形代数バックエンド、例えば、numpyとトーチ、jax、テンソルフローライブラリを比較し、ターゲットハードウェアに対する混合精度に着想を得たアプローチと最適化を比較した。 Quantum TEAライブラリの量子赤TEAは、テンソルがテンソルネットワークアルゴリズムの構築ブロックである、異なるライブラリやハードウェアでテンソルを扱うことに特化している。 ベンチマーク問題は、相互作用モデルにおける基底状態の変動探索である。 これは量子多体物理学におけるユビキタス問題であり、テンソルネットワーク法を用いて解く。 この近似的最先端法は、粒子数の関数としてヒルベルト空間の指数的成長を克服する鍵となる量子相関を圧縮する。 我々は、CPU上でパラメータをチューニングする際の34の係数の高速化と、GPUに移行する際の最高のCPU設定上の2.76の要素を得る方法を提案する。

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