論文の概要: Q-GEAR: Improving quantum simulation framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03967v1
- Date: Fri, 04 Apr 2025 22:17:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-08 14:10:50.886225
- Title: Q-GEAR: Improving quantum simulation framework
- Title（参考訳）: Q-GEAR:量子シミュレーションフレームワークの改善
- Authors: Ziqing Guo, Ziwen Pan, Jan Balewski,
- Abstract要約: 本稿では,Qiskit量子回路をCuda-Qカーネルに変換するソフトウェアフレームワークであるQ-Gearを紹介する。
Q-GearはCPUとGPUベースのシミュレーションをそれぞれ、最小のコーディング労力で2桁と10倍に高速化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.28402080392117757
- License:
- Abstract: Fast execution of complex quantum circuit simulations are crucial for verification of theoretical algorithms paving the way for their successful execution on the quantum hardware. However, the main stream CPU-based platforms for circuit simulation are well-established but slower. Despite this, adoption of GPU platforms remains limited because different hardware architectures require specialized quantum simulation frameworks, each with distinct implementations and optimization strategies. Therefore, we introduce Q-Gear, a software framework that transforms Qiskit quantum circuits into Cuda-Q kernels. By leveraging Cuda-Q seamless execution on GPUs, Q-Gear accelerates both CPU and GPU based simulations by respectively two orders of magnitude and ten times with minimal coding effort. Furthermore, Q-Gear leverages Cuda-Q configuration to interconnect GPUs memory allowing the execution of much larger circuits, beyond the memory limit set by a single GPU or CPU node. Additionally, we created and deployed a Podman container and a Shifter image at Perlmutter (NERSC/LBNL), both derived from NVIDIA public image. These public NERSC containers were optimized for the Slurm job scheduler allowing for close to 100% GPU utilization. We present various benchmarks of the Q-Gear to prove the efficiency of our computation paradigm.
- Abstract（参考訳）: 複雑な量子回路シミュレーションの高速実行は、量子ハードウェア上での成功への道を開く理論アルゴリズムの検証に不可欠である。
しかし、回路シミュレーションのためのメインストリームCPUベースのプラットフォームは、十分に確立されているが遅い。
しかし、異なるハードウェアアーキテクチャでは特別な量子シミュレーションフレームワークが必要であり、それぞれが異なる実装と最適化戦略を持っているため、GPUプラットフォームの採用は制限されている。
そこで,Q-Gearは,Qiskit量子回路をCuda-Qカーネルに変換するソフトウェアフレームワークである。
GPU上でのCuda-Qのシームレスな実行を活用することで、Q-GearはCPUとGPUベースのシミュレーションをそれぞれ2桁、最小のコーディング労力で10倍高速化する。
さらに、Q-GearはCuda-Q構成を利用して、単一のGPUまたはCPUノードによって設定されたメモリ制限を超えて、はるかに大きな回路の実行を可能にするGPUメモリを相互接続する。
さらに我々は,NVIDIAのパブリックイメージから派生したPodmanコンテナとShifterイメージをPerlmutter (NERSC/LBNL)で作成し,デプロイした。
これらのパブリックなNERSCコンテナは、Slurmジョブスケジューラに最適化され、100%近いGPU利用を可能にした。
計算パラダイムの効率性を証明するために,Q-Gearの様々なベンチマークを示す。
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