論文の概要: TensorQC: Towards Scalable Distributed Quantum Computing via Tensor Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03445v1
- Date: Wed, 05 Feb 2025 18:42:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-06 14:24:17.300271
- Title: TensorQC: Towards Scalable Distributed Quantum Computing via Tensor Networks
- Title（参考訳）: TensorQC: Tensor Networksによるスケーラブルな分散量子コンピューティングを目指して
- Authors: Wei Tang, Margaret Martonosi,
- Abstract要約: 量子処理ユニット(QPU)は、正確な結果を得るために、多数の高品質キュービットを含む必要がある。
ほとんどの科学的および産業的な古典的な計算処理は分散システム上で並列に行われる。
本稿では、スタンドアロンのQPUやそれ以前の回路切断技術には難易度の高いベンチマークを実行することを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.609478015737707
- License:
- Abstract: A quantum processing unit (QPU) must contain a large number of high quality qubits to produce accurate results for problems at useful scales. In contrast, most scientific and industry classical computation workloads happen in parallel on distributed systems, which rely on copying data across multiple cores. Unfortunately, copying quantum data is theoretically prohibited due to the quantum non-cloning theory. Instead, quantum circuit cutting techniques cut a large quantum circuit into multiple smaller subcircuits, distribute the subcircuits on parallel QPUs and reconstruct the results with classical computing. Such techniques make distributed hybrid quantum computing (DHQC) a possibility but also introduce an exponential classical co-processing cost in the number of cuts and easily become intractable. This paper presents TensorQC, which leverages classical tensor networks to bring an exponential runtime advantage over state-of-the-art parallelization post-processing techniques. As a result, this paper demonstrates running benchmarks that are otherwise intractable for a standalone QPU and prior circuit cutting techniques. Specifically, this paper runs six realistic benchmarks using QPUs available nowadays and a single GPU, and reduces the QPU size and quality requirements by more than $10\times$ over purely quantum platforms.
- Abstract（参考訳）: 量子処理ユニット(QPU)は、有用なスケールでの問題の正確な結果を得るために、多数の高品質キュービットを含む必要がある。
対照的に、科学と産業の古典的な計算処理のほとんどは、複数のコアにまたがるデータのコピーに依存する分散システムで並列に行われる。
残念ながら、量子データのコピーは、量子非閉鎖理論のために理論的に禁止されている。
代わりに、量子回路切断技術は、大きな量子回路を複数の小さなサブ回路に切断し、サブ回路を並列QPUに分散し、古典的な計算で結果を再構成した。
このような技術は分散ハイブリッド量子コンピューティング(DHQC)の可能性を秘めているが、カット数に指数関数的古典的コプロセッシングコストを導入し、難易度が高まる。
本稿では,古典的テンソルネットワークを活用するTensorQCを提案する。
そこで本研究では,スタンドアロンのQPUや先行回路切断技術に難易度の高いベンチマークを実演する。
具体的には、現在利用可能なQPUと1つのGPUを使用して6つの現実的なベンチマークを実行し、QPUのサイズと品質要件を純粋に量子プラットフォームよりも10\times$で削減する。
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