論文の概要: Fat-Tree QRAM: A High-Bandwidth Shared Quantum Random Access Memory for Parallel Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06767v2
• Date: Mon, 03 Mar 2025 04:27:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 13:03:56.728517
• Title: Fat-Tree QRAM: A High-Bandwidth Shared Quantum Random Access Memory for Parallel Queries
• Title（参考訳）: Fat-Tree QRAM:並列クエリのための高帯域共有量子ランダムアクセスメモリ
• Authors: Shifan Xu, Alvin Lu, Yongshan Ding,
• Abstract要約: 本稿では,複数の量子クエリを同時にパイプライン化可能な新しいクエリアーキテクチャであるFat-Tree QRAMを紹介する。 Fat-Tree QRAMは$O(log (N))$Independent query in $O(log (N))$ time using $O(N)$ qubits.
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6976976250169952
• License:
• Abstract: Quantum Random Access Memory (QRAM) is a crucial architectural component for querying classical or quantum data in superposition, enabling algorithms with wide-ranging applications in quantum arithmetic, quantum chemistry, machine learning, and quantum cryptography. In this work, we introduce Fat-Tree QRAM, a novel query architecture capable of pipelining multiple quantum queries simultaneously while maintaining desirable scalings in query speed and fidelity. Specifically, Fat-Tree QRAM performs $O(\log (N))$ independent queries in $O(\log (N))$ time using $O(N)$ qubits, offering immense parallelism benefits over traditional QRAM architectures. To demonstrate its experimental feasibility, we propose modular and on-chip implementations of Fat-Tree QRAM based on superconducting circuits and analyze their performance and fidelity under realistic parameters. Furthermore, a query scheduling protocol is presented to maximize hardware utilization and access the underlying data at an optimal rate. These results suggest that Fat-Tree QRAM is an attractive architecture in a shared memory system for practical quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 量子ランダムアクセスメモリ(Quantum Random Access Memory, QRAM)は、量子演算、量子化学、機械学習、量子暗号における幅広い応用のアルゴリズムを可能にする、古典的または量子的なデータを重ね合わせでクエリするための重要なアーキテクチャコンポーネントである。 本稿では,複数の量子クエリを同時にパイプライン化できる新しいクエリアーキテクチャであるFat-Tree QRAMを紹介する。 具体的には、Fat-Tree QRAMは$O(\log (N))$独立クエリを$O(\log (N))$時間で実行する。 実験実現可能性を示すために,超伝導回路に基づくFat-Tree QRAMのモジュールおよびオンチップ実装を提案する。 さらに、ハードウェア利用を最大化し、基礎となるデータに最適な速度でアクセスするためのクエリスケジューリングプロトコルが提示される。 これらの結果から,Fat-Tree QRAMは実用的な量子コンピューティングのための共有メモリシステムにおいて魅力的なアーキテクチャであることが示唆された。

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