論文の概要: PHOENIX: Pauli-Based High-Level Optimization Engine for Instruction Execution on NISQ Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03529v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 15:29:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:47:03.849644
• Title: PHOENIX: Pauli-Based High-Level Optimization Engine for Instruction Execution on NISQ Devices
• Title（参考訳）: PHOENIX: NISQデバイス上でのインストラクション実行のためのパウリベース高レベル最適化エンジン
• Authors: Zhaohui Yang, Dawei Ding, Chenghong Zhu, Jianxin Chen, Yuan Xie,
• Abstract要約: ハミルトンシミュレーションに基づく変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子コンピューティング応用に適した量子プログラムの特殊クラスである。 本研究はPHOENIXについて紹介する。PHOENIXは高レベルのPauliベースの中間表現で主に動作する高効率なコンパイルフレームワークである。 実験の結果、PHOENIXは様々なプログラムカテゴリ、バックエンドISA、ハードウェアトポロジでSOTA VQAコンパイラを上回る性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.624706655544422
• License:
• Abstract: Variational quantum algorithms (VQA) based on Hamiltonian simulation represent a specialized class of quantum programs well-suited for near-term quantum computing applications due to its modest resource requirements in terms of qubits and circuit depth. Unlike the conventional single-qubit (1Q) and two-qubit (2Q) gate sequence representation, Hamiltonian simulation programs are essentially composed of disciplined subroutines known as Pauli exponentiations (Pauli strings with coefficients) that are variably arranged. To capitalize on these distinct program features, this study introduces PHOENIX, a highly effective compilation framework that primarily operates at the high-level Pauli-based intermediate representation (IR) for generic Hamiltonian simulation programs. PHOENIX exploits global program optimization opportunities to the greatest extent, compared to existing SOTA methods despite some of them also utilizing similar IRs. PHOENIX employs the binary symplectic form (BSF) to formally describe Pauli strings and reformulates IR synthesis as reducing the column weights of BSF by appropriate Clifford transformations. It comes with a heuristic BSF simplification algorithm that searches for the most appropriate 2Q Clifford operators in sequence to maximally simplify the BSF at each step, until the BSF can be directly synthesized by basic 1Q and 2Q gates. PHOENIX further performs a global ordering strategy in a Tetris-like fashion for these simplified IR groups, carefully balancing optimization opportunities for gate cancellation, minimizing circuit depth, and managing qubit routing overhead. Experimental results demonstrate that PHOENIX outperforms SOTA VQA compilers across diverse program categories, backend ISAs, and hardware topologies.
• Abstract（参考訳）: ハミルトンシミュレーションに基づく変分量子アルゴリズム(VQA)は、量子ビットと回路深さの点において、その質素なリソース要求のため、短期量子コンピューティング用途に適した特殊な量子プログラムのクラスである。 従来の1量子 (1Q) と2量子 (2Q) ゲートシーケンスの表現とは異なり、ハミルトニアンシミュレーションプログラムは基本的に、可変配置されたパウリ指数 (Pauli exponentiations, 係数を持つパウリ弦) として知られる規律付きサブルーチンで構成されている。 これらの異なるプログラム特徴を活かすため、本研究ではPHOENIXを紹介した。PHOENIXは、一般的なハミルトンシミュレーションプログラムのための高レベルのPauliベース中間表現(IR)で主に動作する、非常に効率的なコンパイルフレームワークである。 PHOENIXは、類似のIRも利用しているにもかかわらず、既存のSOTA手法と比較して、グローバルなプログラム最適化の機会を最大限に活用している。 PHOENIX は二進シンプレクティック形式 (BSF) を用いて、パウリ弦を正式に記述し、IR合成を適切なクリフォード変換により BSF の柱重を減少させるものとして再構成する。 このアルゴリズムは、BSFを基本1Qと2Qゲートで直接合成するまで、各ステップでBSFを最大限に単純化するために、最も適切な2Qクリフォード演算子を順番に探索するヒューリスティックなBSF単純化アルゴリズムを備えている。 PHOENIXはさらに、これらの単純化されたIRグループに対して、テレスのようなグローバルな順序付け戦略を実行し、ゲートキャンセルの最適化の機会を慎重にバランスさせ、回路深さを最小化し、キュービットルーティングのオーバーヘッドを管理する。 実験の結果、PHOENIXは様々なプログラムカテゴリ、バックエンドISA、ハードウェアトポロジでSOTA VQAコンパイラより優れていることが示された。

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