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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06471v2
• Date: Wed, 28 May 2025 08:55:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 20:07:45.764451
• Title: Evaluating the performance of quantum processing units at large width and depth
• Title（参考訳）: 広い幅・深さでの量子処理ユニットの性能評価
• Authors: J. A. Montanez-Barrera, Kristel Michielsen, David E. Bernal Neira,
• Abstract要約: 線形ランプ量子近似最適化アルゴリズム(LR-QAOA)に基づくベンチマークプロトコルを提案する。 LR-QAOAは、回路深度が増加するにつれてコヒーレント信号を保存するQPUの能力を定量化し、ランダムサンプリングと統計的に区別できない性能になるかどうかを特定する。 このプロトコルを6つのベンダーの24の量子プロセッサに適用し、最大156の量子ビットと1Dチェーンにまたがる1万の層、ネイティブレイアウト、完全に接続されたトポロジの問題をテストします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computers have now surpassed classical simulation limits, yet noise continues to limit their practical utility. As the field shifts from proof-of-principle demonstrations to early deployments, there is no standard method for meaningfully and scalably comparing heterogeneous quantum hardware. Existing benchmarks typically focus on gate-level fidelity or constant-depth circuits, offering limited insight into algorithmic performance at depth. Here we introduce a benchmarking protocol based on the linear ramp quantum approximate optimization algorithm (LR-QAOA), a fixed-parameter, deterministic variant of QAOA. LR-QAOA quantifies a QPU's ability to preserve a coherent signal as circuit depth increases, identifying when performance becomes statistically indistinguishable from random sampling. We apply this protocol to 24 quantum processors from six vendors, testing problems with up to 156 qubits and 10,000 layers across 1D-chains, native layouts, and fully connected topologies. This constitutes the most extensive cross-platform quantum benchmarking effort to date, with circuits reaching a million two-qubit gates. LR-QAOA offers a scalable, unified benchmark across platforms and architectures, making it a tool for tracking performance in quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは現在、古典的なシミュレーションの限界を超えているが、ノイズは実用性に制限を与え続けている。 フィールドがプリンシプル実証から初期展開へと移行するにつれて、異種量子ハードウェアを有意義かつ辛抱強く比較する標準的な方法が存在しない。 既存のベンチマークは一般的にゲートレベルの忠実度や定数深度回路に重点を置いており、アルゴリズムの性能の深さに関する限られた洞察を与えている。 本稿では,線形ランプ量子近似アルゴリズム(LR-QAOA)に基づくベンチマークプロトコルを提案する。 LR-QAOAは、回路深度が増加するにつれてコヒーレント信号を保持するQPUの能力を定量化し、ランダムサンプリングと統計的に区別できない性能になるかどうかを特定する。 このプロトコルを6つのベンダーの24の量子プロセッサに適用し、最大156の量子ビットと1Dチェーンにまたがる1万の層、ネイティブレイアウト、完全に接続されたトポロジの問題をテストします。 これは、これまでで最も広範なクロスプラットフォームの量子ベンチマークの取り組みであり、回路は100万個の2ビットゲートに達する。 LR-QAOAは、プラットフォームとアーキテクチャをまたいだスケーラブルで統一されたベンチマークを提供し、量子コンピューティングのパフォーマンスを追跡するツールである。

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