論文の概要: Efficient algorithms to solve atom reconfiguration problems. III. The bird and batching algorithms and other parallel implementations on GPUs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06182v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 16:22:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 16:02:23.675621
• Title: Efficient algorithms to solve atom reconfiguration problems. III. The bird and batching algorithms and other parallel implementations on GPUs
• Title（参考訳）: 原子再構成問題の効率的な解法 III. 鳥とバッチ化アルゴリズムとGPU上の並列実装
• Authors: Fouad Afiouni, Remy El Sabeh, Naomi Nishimura, Izzat El Hajj, Amer E. Mouawad, Alexandre Cooper,
• Abstract要約: 本稿では,CPUとGPUの両方を対象とした原子再構成アルゴリズムの効率的な実装について述べる。 提案手法は,時間的複雑性を低減し,実行時間を高速化するアルゴリズムを改良した。 これらのアルゴリズムは、光学トラップの配列における中性原子の欠陥のない構成を作成するために使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.2058847337805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present efficient implementations of atom reconfiguration algorithms for both CPUs and GPUs, along with a batching routine to merge displacement operations for parallel execution. Leveraging graph-theoretic methods, our approach derives improved algorithms that achieve reduced time complexity and faster operational running times. First, we introduce an enhanced version of the redistribution-reconfiguration (red-rec) algorithm, which offers superior operational and runtime performance. We detail its efficient implementation on a GPU using a parallel approach. Next, we present an optimized version of the assignment-reconfiguration-ordering (aro) algorithm, specifically tailored for unweighted grid graphs. Finally, we introduce the bird algorithm to solve reconfiguration problems on grids, achieving performance gains over both red-rec and aro. These algorithms can be used to prepare defect-free configurations of neutral atoms in arrays of optical traps, serve as subroutines in more complex algorithms, or cross-benchmark the operational and runtime performance of new algorithms. They are suitable for realizing quantum circuits incorporating displacement operations and are optimized for real-time operation on increasingly large system sizes.
• Abstract（参考訳）: 並列実行のための変位演算をマージするバッチ処理ルーチンとともに,CPUとGPUの両方の原子再構成アルゴリズムの効率的な実装を提案する。 グラフ理論の手法を活用することで,計算時間を短縮し,実行時間を高速化するアルゴリズムを改良する。 まず,再配布-再設定(red-rec)アルゴリズムの強化版を導入する。 並列手法を用いてGPU上での効率的な実装について詳述する。 次に、非重み付きグリッドグラフに特化して、割り当て再構成順序付けアルゴリズム(aro)の最適化版を提案する。 最後に,リコンフィグレーション問題の解法として,リコンフィグレーションアルゴリズムを導入し,レッドレックとアロの両方の性能向上を実現した。 これらのアルゴリズムは、光学トラップの配列中の中性原子の欠陥のない構成を作成したり、より複雑なアルゴリズムのサブルーチンとして機能したり、新しいアルゴリズムの運用および実行時の性能を横断的に評価するために使用することができる。 これらは、変位演算を取り入れた量子回路の実現に適しており、ますます大きなシステムサイズでのリアルタイム演算に最適化されている。

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