論文の概要: Evaluating the performance of quantum process units at large width and depth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06471v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 13:50:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:31:08.144346
• Title: Evaluating the performance of quantum process units at large width and depth
• Title（参考訳）: 広い幅と深さでの量子プロセスユニットの性能評価
• Authors: J. A. Montanez-Barrera, Kristel Michielsen, David E. Bernal Neira,
• Abstract要約: 簡単なベンチマーク手法として線形ランプ量子近似最適化(LR-QAOA)プロトコルを用いる。 ベンチマークは量子プロセス単位(QPU)を異なる幅(キュービット数)と2-キュービットゲート深さで評価する。 5つのベンダーから19の異なるQPU上で、1Dチェーン、ネイティブレイアウト、および完全に接続されたグラフという3つのグラフトポロジを使ってこの方法論をテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
• License:
• Abstract: Currently, we are in a stage where quantum computers surpass the size that can be simulated exactly on classical computers, and noise is the central issue in extracting their full potential. Effective ways to characterize and measure their progress for practical applications are needed. In this work, we use the linear ramp quantum approximate optimization algorithm (LR-QAOA) protocol, a fixed quantum approximate optimization algorithm (QAOA) protocol, as an easy-to-implement scalable benchmarking methodology that assesses quantum process units (QPUs) at different widths (number of qubits) and 2-qubit gate depths. The benchmarking identifies the depth at which a fully mixed state is reached, and therefore, the results cannot be distinguished from those of a random sampler. We test this methodology using three graph topologies: 1D-chain, native layout, and fully connected graphs, on 19 different QPUs from 5 vendors: IBM, IQM, IonQ, Quantinuum, and Rigetti for problem sizes requiring from Nq=5 to Nq=156 qubits and LR-QAOA number of layers from p=3 to p=10,000. In the case of 1D-chain and native graphs, ibm_fez, the system with the largest number of qubits, performs best at p=15 for problems involving Nq=100 and Nq=156 qubits and 1,485 and 2,640 2-qubit gates, respectively. For the native graph problem, ibm_fez still retains some coherent information at p=200 involving 35,200 fractional 2-qubit gates. Our largest implementation is a 1D-chain problem with p=10,000 involving 990,000 2-qubit gates on ibm_fez. For fully connected graph problems, quantinuum_H2-1 shows the best performance, passing the test with Nq=56 qubits at p=3 involving 4,620 2-qubit gates with the largest 2-qubit gate implementation for a problem with Nq=50 qubits and p=10 involving 12,250 2-qubit gates but not passing the test.
• Abstract（参考訳）: 現在、我々は量子コンピュータが古典的コンピュータで正確にシミュレートできる大きさを超えるステージにいる。 実践的な応用のためにその進捗を評価・測定する効果的な方法が必要である。 本研究では, 線形ランプ量子近似最適化アルゴリズム (LR-QAOA) プロトコル, 固定量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) プロトコルを, 量子プロセス単位 (QPU) を異なる幅 (キュービット数) と2-キュービットゲート深さで評価するスケーラブルなベンチマーク手法として用いる。 ベンチマークは、完全混合状態に達する深さを識別するので、ランダムサンプリングと区別できない。 1Dチェーン、ネイティブレイアウト、完全連結グラフの3つのグラフトポロジを用いて、IBM、IQM、IonQ、Quantinuum、Rigettiの5つのベンダーから19の異なるQPUを用いて、Nq=5からNq=156キュービット、LR-QAOAの3つのグラフトポロジを検証した。 1D鎖とネイティブグラフの場合、最大数の量子ビットを持つ系 ibm_fez は、それぞれ Nq=100 と Nq=156 の量子ビットと 1,485 と 2,640 の2つの量子ビットゲートを含む問題に対して、p=15 で最高となる。 ネイティブグラフ問題では、ibm_fezは35,200個の分数2ビットゲートを含むp=200でコヒーレントな情報を保持する。 我々の最大の実装は、ibm_fez上の990,0002キュービットゲートを含むp=10,000の1D鎖問題である。 完全連結グラフ問題では、quantinuum_H2-1 は Nq=56 キュービットを p=3 で通過し、Nq=50 キュービットの最大の2-キュービットゲート実装を持つ4,620個の2-キュービットゲートと、12,250個の2-キュービットゲートを持つ p=10 がテストに合格しない。

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