論文の概要: Low-Level and NUMA-Aware Optimization for High-Performance Quantum Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09198v2
- Date: Thu, 06 Nov 2025 13:38:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-07 22:27:39.570882
- Title: Low-Level and NUMA-Aware Optimization for High-Performance Quantum Simulation
- Title（参考訳）: 高性能量子シミュレーションのための低レベル・NUMA対応最適化
- Authors: Ali Rezaei, Luc Jaulmes, Maria Bahna, Oliver Thomson Brown, Antonio Barbalace,
- Abstract要約: この研究は、単一ノードシステム上での低レベルおよびNUMA対応チューニングによるパフォーマンス向上に焦点を当てている。
我々はQuEST状態ベクトルシミュレータのオープンソースで高性能な拡張を導入し、最新のプロセッサに最先端の低レベルおよびNUMA対応の最適化を統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3280871442296501
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Scalable classical simulation of quantum circuits is crucial for advancing quantum algorithm development and validating emerging hardware. This work focuses on performance enhancements through targeted low-level and NUMA-aware tuning on a single-node system, thereby not only advancing the efficiency of classical quantum simulations but also establishing a foundation for scalable, heterogeneous implementations that bridge toward noiseless quantum computing. Although few prior studies have reported similar hardware-level optimizations, such implementations have not been released as open-source software, limiting independent validation and further development. We introduce an open-source, high-performance extension to the QuEST state vector simulator that integrates state-of-the-art low-level and NUMA-aware optimizations for modern processors. Our approach emphasizes locality-aware computation and incorporates hardware-specific techniques including NUMA-aware memory allocation, thread pinning, AVX-512 vectorization, aggressive loop unrolling, and explicit memory prefetching. Experiments demonstrate substantial speedups--5.5-6.5x for single-qubit gate operations, 4.5x for two-qubit gates, 4x for Random Quantum Circuits (RQC), and 1.8x for the Quantum Fourier Transform (QFT). Algorithmic workloads further achieve 4.3-4.6x acceleration for Grover and 2.5x for Shor-like circuits. These results show that systematic, architecture-aware tuning can significantly extend the practical simulation capacity of classical quantum simulators on current hardware.
- Abstract（参考訳）: 量子回路のスケーラブルな古典シミュレーションは、量子アルゴリズムの発展と新興ハードウェアの検証に不可欠である。
この研究は、単一ノードシステム上での低レベルおよびNUMA対応チューニングによるパフォーマンス向上に焦点を当て、古典的な量子シミュレーションの効率を向上するだけでなく、ノイズレス量子コンピューティングにブリッジするスケーラブルで異質な実装の基盤を確立する。
以前の研究では同様のハードウェアレベルの最適化が報告されていないが、そのような実装はオープンソースソフトウェアとしてリリースされておらず、独立した検証とさらなる開発が制限されている。
我々はQuEST状態ベクトルシミュレータのオープンソースで高性能な拡張を導入し、最新のプロセッサに最先端の低レベルおよびNUMA対応の最適化を統合する。
提案手法は局所性を考慮した計算を重視し,NUMA対応メモリアロケーション,スレッドピンニング,AVX-512ベクタライゼーション,アグレッシブループアンロール,明示的メモリプリフェッチなど,ハードウェア固有の手法を取り入れている。
実験では、シングルキュービットゲート操作では5.5-6.5x、2キュービットゲートでは4.5x、ランダム量子回路(RQC)では4x、量子フーリエ変換(QFT)では1.8xという大きなスピードアップを示した。
アルゴリズムのワークロードはさらに、Groverの4.3-4.6倍、Shorライクな回路の2.5倍の加速を実現している。
これらの結果から,現在のハードウェア上での古典的量子シミュレータの実用的なシミュレーション能力を,体系的かつアーキテクチャに配慮したチューニングにより大幅に拡張できることが示唆された。
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