論文の概要: QueenV2: Future of Quantum Circuit Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14697v2
- Date: Thu, 26 Sep 2024 02:30:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 21:23:54.435694
- Title: QueenV2: Future of Quantum Circuit Simulation
- Title(参考訳): QueenV2:量子回路シミュレーションの未来
- Authors: Chuan-Chi Wang,
- Abstract要約: 提案するQueenV2は,Queenの設計原則に基づいて,性能を新たなレベルに引き上げる。
QueenV2はゲート性能を最大40倍改善し、hyQuasに比べて回路性能を5倍改善した。
サードパーティライブラリへの依存をなくすことで、QueenV2は量子回路シミュレーションを著しく高速化する位置にある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A state vector-based quantum circuit simulation can provide accurate results for the development and validation of quantum computing algorithms, without being affected by noise interference. However, existing quantum circuit simulators have consistently underperformed due to inadequate integration with quantum circuits and high-performance computing architectures. To tackle the challenges in quantum computing, we propose QueenV2, which builds upon the design principles of Queen and elevates performance to a new level. Experimental results on the NVIDIA RTX-4090 demonstrate that QueenV2 achieves up to a 40x improvement in gate performance and a 5x improvement in circuit performance compared to hyQuas. Furthermore, QueenV2 realizes a 137x speedup in gate benchmarks and a 14x speedup in circuit performance relative to NVIDIA cuQuantum, enabled by gate fusion via the IBM Qiskit toolkit. By eliminating reliance on third-party libraries, QueenV2 is positioned to significantly accelerate quantum circuit simulation, thus promoting the development of innovative accelerators and quantum algorithms.
- Abstract(参考訳): 状態ベクトルに基づく量子回路シミュレーションは、ノイズ干渉の影響を受けずに、量子コンピューティングアルゴリズムの開発と検証のための正確な結果を提供することができる。
しかし、既存の量子回路シミュレータは、量子回路や高性能コンピューティングアーキテクチャとの整合性が不十分なため、一貫して性能が低下している。
量子コンピューティングにおける課題に対処するため,Queenの設計原則を基盤として,性能を新たなレベルに引き上げるQueenV2を提案する。
NVIDIA RTX-4090の実験結果から、QueenV2はゲート性能を最大40倍改善し、hyQuasと比較して回路性能を5倍改善した。
さらに、QueenV2は、IBM Qiskitツールキットを介してゲート融合を有効にしたNVIDIA cuQuantumと比較して、ゲートベンチマークの137倍の高速化と回路性能の14倍の高速化を実現している。
サードパーティライブラリへの依存をなくすことで、QueenV2は量子回路シミュレーションを著しく高速化し、革新的なアクセラレータや量子アルゴリズムの開発を促進する。
関連論文リスト
- Queen: A quick, scalable, and comprehensive quantum circuit simulation for supercomputing [2.821829060100186]
ゲート最適化とシミュレーションモジュールからなる革新的な量子回路シミュレーションツールキットを提案する。
我々はQuEST、IBM-Aer、NVIDIA-cuQuantumなどの最先端シミュレータと比較して平均9倍のスピードアップを実現している。
提案手法は,より高速な量子回路シミュレーションを実現するため,新しい量子アルゴリズムの開発を容易にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T08:00:41Z) - Quantum Compiling with Reinforcement Learning on a Superconducting Processor [55.135709564322624]
超伝導プロセッサのための強化学習型量子コンパイラを開発した。
短絡の新規・ハードウェア対応回路の発見能力を示す。
本研究は,効率的な量子コンパイルのためのハードウェアによるソフトウェア設計を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-18T01:49:48Z) - Data augmentation experiments with style-based quantum generative adversarial networks on trapped-ion and superconducting-qubit technologies [0.0]
この研究は、初めて、スタイルベースの量子生成逆数ネットワーク(qGAN)の量子ジェネレータアーキテクチャをどのように実装できるかを実証する。
2022年に提案されたスタイルベースのqGANは、qGANのための技術の現状を一般化し、浅い深度ネットワークを可能にする。
両デバイスで得られた結果は同等の品質であり、ia-1デバイスはibm_torinoデバイスよりもかなり正確な結果をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T15:26:51Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T14:09:41Z) - QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T22:33:00Z) - Quantum Imitation Learning [74.15588381240795]
本稿では、量子優位性を利用してILを高速化する量子模倣学習(QIL)を提案する。
量子行動クローニング(Q-BC)と量子生成逆模倣学習(Q-GAIL)という2つのQILアルゴリズムを開発した。
実験結果から,Q-BCとQ-GAILの両者が,従来のものと同等の性能を達成できることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-04T12:47:35Z) - Iterative Qubits Management for Quantum Index Searching in a Hybrid
System [56.39703478198019]
IQuCSは、量子古典ハイブリッドシステムにおけるインデックス検索とカウントを目的としている。
我々はQiskitでIQuCSを実装し、集中的な実験を行う。
その結果、量子ビットの消費を最大66.2%削減できることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-22T21:54:28Z) - Exploiting Different Levels of Parallelism in the Quantum Control
Microarchitecture for Superconducting Qubits [16.81923513772868]
回路レベル並列(CLP)と量子操作レベル並列(QOLP)を利用する新しい制御マイクロアーキテクチャを提案する。
Shor症候群測定のベンチマークテストでは,提案手法の6コア実装は単一コアと比較して最大2.59$times$ Speedupを実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-19T13:24:01Z) - Quantum circuit synthesis of Bell and GHZ states using projective
simulation in the NISQ era [0.0]
量子ビット数に制限のある雑音量子コンピュータの量子回路合成問題に取り組むために,強化学習手法である投影シミュレーションの有効性について検討した。
シミュレーションの結果, エージェントの性能は良好であったが, 量子ビット数の増加に伴い新しい回路の学習能力は低下した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-27T16:11:27Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T12:06:27Z) - Benchmarking 16-element quantum search algorithms on superconducting
quantum processors [0.0]
我々は,IBM量子プロセッサ上で4ビット非構造探索を行う実験結果を示す。
私たちの最善の試みは24.5%の確率で成功しました。
ハードウェア・アウェア・アルゴリズムの設計は極めて重要であると結論付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T17:46:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。