論文の概要: Comparing performance of variational quantum algorithm simulations on HPC systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17614v1
- Date: Wed, 23 Jul 2025 15:46:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-24 22:33:15.066775
- Title: Comparing performance of variational quantum algorithm simulations on HPC systems
- Title（参考訳）: HPCシステムにおける変分量子アルゴリズムシミュレーションの性能比較
- Authors: Marco De Pascale, Tobias Valentin Bauer, Yaknan John Gambo, Mario Hernández Vera, Stefan Huber, Burak Mete, Amit Jamadagni, Amine Bentellis, Marita Oliv, Luigi Iapichino, Jeanette Miriam Lorenz,
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズムは、現在のノイズ中間量子(NISQ)デバイスに適用可能であるため、特に重要である。
これらのアルゴリズムの主構成ブロック(そのほか、ハミルトニアンとアンザッツの定義)は相対的に大きなパラメータ空間を定義する。
我々は、ハミルトニアンとアンザッツの両方の観点から、問題の一般的な記述を用いて、異なるシミュレータ間で一貫して問題定義を移植する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.545520830707066
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Variational quantum algorithms are of special importance in the research on quantum computing applications because of their applicability to current Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices. The main building blocks of these algorithms (among them, the definition of the Hamiltonian and of the ansatz, the optimizer) define a relatively large parameter space, making the comparison of results and performance between different approaches and software simulators cumbersome and prone to errors. In this paper, we employ a generic description of the problem, in terms of both Hamiltonian and ansatz, to port a problem definition consistently among different simulators. Three use cases of relevance for current quantum hardware (ground state calculation for the Hydrogen molecule, MaxCut, Travelling Salesman Problem) have been run on a set of HPC systems and software simulators to study the dependence of performance on the runtime environment, the scalability of the simulation codes and the mutual agreement of the physical results, respectively. The results show that our toolchain can successfully translate a problem definition between different simulators. On the other hand, variational algorithms are limited in their scaling by the long runtimes with respect to their memory footprint, so they expose limited parallelism to computation. This shortcoming is partially mitigated by using techniques like job arrays. The potential of the parser tool for exploring HPC performance and comparisons of results of variational algorithm simulations is highlighted.
- Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムは、現在のノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスに適用可能であるため、量子コンピューティングアプリケーションの研究において特に重要である。
これらのアルゴリズムの主要なビルディングブロック(ハミルトンとアンザッツの定義、最適化器)は比較的大きなパラメータ空間を定義し、異なるアプローチとソフトウェアシミュレータによる結果と性能の比較は困難で、エラーを起こしやすい。
本稿では,ハミルトニアンとアンザッツの両面から問題を一般化した記述を用いて,異なるシミュレータ間で一貫した問題定義を移植する。
現在の量子ハードウェア(水素分子の基底状態計算、マックスカット、トラベリングセールスマン問題)の3つのユースケースがHPCシステムとソフトウェアシミュレータ上で実行され、実行環境における性能の依存性、シミュレーションコードのスケーラビリティ、物理結果の相互一致について研究されている。
その結果、ツールチェーンは、異なるシミュレータ間の問題定義をうまく翻訳できることがわかった。
一方、変動アルゴリズムは、メモリフットプリントに関して、長いランタイムによるスケーリングに制限があるため、計算に制限された並列性を公開する。
この欠点は、ジョブ配列のようなテクニックを使用することによって部分的に軽減される。
HPC性能を探索するパーサツールの可能性と,変分アルゴリズムシミュレーションの結果の比較について述べる。
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