論文の概要: Qunicorn: A Middleware for the Unified Execution Across Heterogeneous Quantum Cloud Offerings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06889v1
- Date: Mon, 11 Nov 2024 11:41:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:08:47.878480
- Title: Qunicorn: A Middleware for the Unified Execution Across Heterogeneous Quantum Cloud Offerings
- Title(参考訳): Qunicorn:不均一な量子クラウド全体の統一実行のためのミドルウェア
- Authors: Benjamin Weder, Johanna Barzen, Martin Beisel, Fabian Bühler, Daniel Georg, Frank Leymann, Lavinia Stiliadou,
- Abstract要約: 量子コンピュータはさまざまな量子クラウドを通じて利用できる。
これらのサービスは、価格モデルや量子コンピュータへのアクセスのタイプなど、さまざまな機能を提供している。
アプリケーション実装に特定の量子プログラミング言語を使用することで、互換性のある量子クラウドのセットを制限することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.20102949903271752
- License:
- Abstract: Quantum computers are available via a variety of different quantum cloud offerings. These offerings are heterogeneous and differ in features, such as pricing models or types of access to quantum computers. Furthermore, quantum circuits can be implemented using different quantum programming languages, which are typically only supported by a small subset of quantum cloud offerings. As a consequence, using a specific quantum programming language for implementing the application at hand can limit the set of compatible quantum cloud offerings and cause a vendor lock-in. Therefore, selecting a suitable quantum cloud offering and a corresponding quantum programming language requires knowledge about their features. In this paper, we (i) analyze the available quantum cloud offerings and extract their features. Moreover, we (ii) introduce the architecture for a unification middleware that facilitates accessing quantum computers available via different quantum cloud offerings by automatically translating between various quantum circuit and result formats. To showcase the practical feasibility of our approach, we (iii) present a prototypical implementation and validate it for three exemplary application scenarios.
- Abstract(参考訳): 量子コンピュータはさまざまな量子クラウドを通じて利用できる。
これらの製品は異質であり、価格モデルや量子コンピュータへのアクセスタイプなど、機能が異なる。
さらに、量子回路は異なる量子プログラミング言語を用いて実装することができ、通常は量子クラウドの小さなサブセットでしかサポートされない。
結果として、手元にアプリケーションを実装するために特定の量子プログラミング言語を使用することで、互換性のある量子クラウドのセットを制限し、ベンダーのロックインを引き起こすことができる。
したがって、適切な量子クラウドとそれに対応する量子プログラミング言語を選択するには、それらの特徴に関する知識が必要である。
本稿では,
i)利用可能な量子クラウドを分析し、それらの特徴を抽出する。
さらに私達は
(II)様々な量子回路と結果形式を自動的に変換することにより、異なる量子クラウドを介して利用可能な量子コンピュータへのアクセスを容易にする統一ミドルウェアのアーキテクチャを導入する。
我々のアプローチの実践可能性を示すために、我々は
(iii) プロトタイプの実装を示し、3つの模範的なアプリケーションシナリオに対して検証する。
関連論文リスト
- The curse of random quantum data [62.24825255497622]
量子データのランドスケープにおける量子機械学習の性能を定量化する。
量子機械学習におけるトレーニング効率と一般化能力は、量子ビットの増加に伴い指数関数的に抑制される。
この結果は量子カーネル法と量子ニューラルネットワークの広帯域限界の両方に適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-19T12:18:07Z) - 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) - Quantum Circuit AutoEncoder [17.81888531978833]
本稿では、量子回路内の情報を圧縮してエンコードする量子回路オートエンコーダ(QCAE)のモデルを提案する。
varQCAEを3つの実用的なタスクに適用し、量子回路内の情報を効果的に圧縮できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-17T12:41:28Z) - Delegated variational quantum algorithms based on quantum homomorphic
encryption [69.50567607858659]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、量子デバイス上で量子アドバンテージを達成するための最も有望な候補の1つである。
クライアントのプライベートデータは、そのような量子クラウドモデルで量子サーバにリークされる可能性がある。
量子サーバが暗号化データを計算するための新しい量子ホモモルフィック暗号(QHE)スキームが構築されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-25T07:00:13Z) - Software for Massively Parallel Quantum Computing [1.0118253437732934]
量子コンピューティングの最近の進歩は、古典的に並列な量子ワークロードのクラスを可能にした。
本稿では,Quantum Brillianceで開発されたフルスタックソフトウェアフレームワークについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-23T23:59:02Z) - Verifiable blind quantum computation with identity authentication for
different types of clients [3.0058005235097123]
Blind Quant Computing(BQC)は、限られた量子能力を持つクライアントに対して、入力、出力、アルゴリズムのプライベートを維持しながら、量子計算をリモート量子サーバに委譲するソリューションを提供する。
本稿では,量子ネットワークにおける様々な量子能力を持つクライアントを処理するために,ID認証を備えた3つのマルチパーティ検証型ブラインド量子コンピューティング(VBQC)プロトコルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-18T13:21:34Z) - Optimal Stochastic Resource Allocation for Distributed Quantum Computing [50.809738453571015]
本稿では,分散量子コンピューティング(DQC)のためのリソース割り当て方式を提案する。
本評価は,提案手法の有効性と,量子コンピュータとオンデマンド量子コンピュータの両立性を示すものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-16T02:37:32Z) - On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。
私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-29T14:01:40Z) - Trainable Discrete Feature Embeddings for Variational Quantum Classifier [4.40450723619303]
我々は、QRAC(Quantum Random Access Coding)を用いて、より少ない量子ビットで離散的な特徴をマップする方法を示す。
QRACと最近提案された量子量学習(quantum metric learning)と呼ばれる量子特徴マップのトレーニング戦略を組み合わせることで、個別の特徴をトレーニング可能な量子回路に埋め込む新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-17T12:02:01Z) - Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。
本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-30T12:19:27Z) - Quantum in the Cloud: Application Potentials and Research Opportunities [0.39146761527401425]
量子コンピュータは現実になりつつあり、多くのアプリケーションドメインに大きな影響を与える可能性がある。
量子コンピュータのプログラミングの基礎をスケッチし、量子プログラムは典型的には古典的部分と量子的部分の混合からなるハイブリッドであることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-13T13:09:27Z)
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。