論文の概要: Assessing Quantum Layout Synthesis Tools via Known Optimal-SWAP Cost Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08839v2
• Date: Tue, 04 Mar 2025 19:34:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 15:48:57.023899
• Title: Assessing Quantum Layout Synthesis Tools via Known Optimal-SWAP Cost Benchmarks
• Title（参考訳）: 最適SWAPコストベンチマークによる量子レイアウト合成ツールの評価
• Authors: Shuohao Ping, Wan-Hsuan Lin, Daniel Bochen Tan, Jason Cong,
• Abstract要約: 証明可能なSWAP数と非自明な回路構造を持つベンチマークセットであるQUBIKOSを紹介する。 最初に、主要なQLSアルゴリズムのSWAPゲート使用率の最適性ギャップを定量化できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.462554121956812
• License:
• Abstract: Quantum layout synthesis (QLS) is a critical step in quantum program compilation for superconducting quantum computers, involving the insertion of SWAP gates to satisfy hardware connectivity constraints. While previous works have introduced SWAP-free benchmarks with known-optimal depths for evaluating QLS tools, these benchmarks overlook SWAP count - a key performance metric. Real-world applications often require SWAP gates, making SWAP-free benchmarks insufficient for fully assessing QLS tool performance. To address this limitation, we introduce QUBIKOS, a benchmark set with provable-optimal SWAP counts and non-trivial circuit structures. For the first time, we are able to quantify the optimality gaps of SWAP gate usages of the leading QLS algorithms, which are surprisingly large: LightSabre from IBM delivers the best performance with an optimality gap of 63x, followed by ML-QLS with an optimality gap of 117x. Similarly, QMAP and t|ket> exhibit significantly larger gaps of 250x and 330x, respectively. This highlights the need for further advancements in QLS methodologies. Beyond evaluation, QUBIKOS offers valuable insights for guiding the development of future QLS tools, as demonstrated through an analysis of a suboptimal case in LightSABRE. This underscores QUBIKOS's utility as both an evaluation framework and a tool for advancing QLS research.
• Abstract（参考訳）: 量子レイアウト合成(QLS)は、ハードウェア接続制約を満たすSWAPゲートの挿入を含む、超伝導量子コンピュータの量子プログラムコンパイルにおける重要なステップである。 以前の研究では、QLSツールを評価するために既知の最適化深度を備えたSWAPフリーベンチマークを導入していたが、これらのベンチマークはSWAPカウント(主要なパフォーマンス指標)を見落としている。 実世界のアプリケーションはSWAPゲートを必要とすることが多く、SWAPフリーベンチマークはQLSツールのパフォーマンスを十分に評価するのに不十分である。 この制限に対処するために、証明可能なSWAP数と非自明な回路構造を持つベンチマークセットであるQUBIKOSを導入する。 IBMのLightSabreは、最適性ギャップが63倍の最高のパフォーマンスを提供し、次に、最適性ギャップが117倍のML-QLSを提供します。 同様に, QMAPとt|ket>はそれぞれ250倍, 330倍の差を示した。 これはQLS方法論のさらなる進歩の必要性を強調している。 評価以外にも、QUBIKOSはLightSABREの準最適ケースの分析を通じて示されているように、将来のQLSツールの開発を導く上で貴重な洞察を提供する。 このことは、QUBIKOSを評価フレームワークとQLS研究を前進させるツールの両方としての有用性を強調している。

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