論文の概要: Optimising Iteration Scheduling for Full-State Vector Simulation of Quantum Circuits on FPGAs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18354v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 13:57:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:25:23.466611
• Title: Optimising Iteration Scheduling for Full-State Vector Simulation of Quantum Circuits on FPGAs
• Title（参考訳）: FPGA上の量子回路のフル状態ベクトルシミュレーションのための反復スケジューリングの最適化
• Authors: Youssef Moawad, Andrew Brown, René Steijl, Wim Vanderbauwhede,
• Abstract要約: 量子ゲートの実行に必要なイテレーション数を最適化するために,メモリアクセスパターンを提案する。 提案手法は,各制御キュービット毎にゲートをシミュレートするのに要する時間を大幅に短縮することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.221089353510972
• License:
• Abstract: As the field of quantum computing grows, novel algorithms which take advantage of quantum phenomena need to be developed. As we are currently in the NISQ (noisy intermediate scale quantum) era, quantum algorithm researchers cannot reliably test their algorithms on real quantum hardware, which is still too limited. Instead, quantum computing simulators on classical computing systems are used. In the quantum circuit model, quantum bits (qubits) are operated on by quantum gates. A quantum circuit is a sequence of such quantum gates operating on some number of qubits. A quantum gate applied to a qubit can be controlled by other qubits in the circuit. This applies the gate only to the states which satisfy the required control qubit state. We particularly target FPGAs as our main simulation platform, as these offer potential energy savings when compared to running simulations on CPUs/GPUs. In this work, we present a memory access pattern to optimise the number of iterations that need to be scheduled to execute a quantum gate such that only the iterations which access the required pairs (determined according to the control qubits imposed on the gate) are scheduled. We show that this approach results in a significant reduction in the time required to simulate a gate for each added control qubit. We also show that this approach benefits the simulation time on FPGAs more than CPUs and GPUs and allows to outperform both CPU and GPU platforms in terms of energy efficiency, which is the main factor for scalability of the simulations.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの分野が成長するにつれて、量子現象を利用する新しいアルゴリズムを開発する必要がある。 私たちが現在NISQ(ノイズの多い中間スケール量子)時代にいるので、量子アルゴリズムの研究者は、アルゴリズムを実際の量子ハードウェア上で確実にテストすることはできない。 代わりに、古典計算システム上の量子コンピューティングシミュレータが使用される。 量子回路モデルでは、量子ビット(量子ビット)は量子ゲートによって操作される。 量子回路 (quantum circuit) は、いくつかの量子ビットで動作するそのような量子ゲートの列である。 量子ビットに適用される量子ゲートは、回路内の他の量子ビットによって制御できる。 これにより、ゲートは必要な制御キュービット状態を満たす状態にのみ適用される。 特にFPGAを主要なシミュレーションプラットフォームとしてターゲットとしており、CPU/GPU上でのシミュレーションと比較して、潜在的な省エネを提供する。 本研究では,必要なペア(ゲートに課される制御キュービットに従って決定される)にアクセスするイテレーションのみをスケジュールするように,量子ゲートの実行に必要なイテレーション数を最適化するメモリアクセスパターンを提案する。 提案手法は,各制御キュービット毎にゲートをシミュレートするのに要する時間を大幅に短縮することを示す。 また、本手法は、CPUやGPUよりもFPGA上でのシミュレーション時間を向上し、シミュレーションのスケーラビリティの主要な要因であるエネルギ効率の観点から、CPUとGPUプラットフォームを上回り得ることを示す。

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