論文の概要: Architecting Distributed Quantum Computers: Design Insights from Resource Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19160v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 16:09:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.910964
• Title: Architecting Distributed Quantum Computers: Design Insights from Resource Estimation
• Title（参考訳）: 分散量子コンピュータのアーキテクチャ:資源推定による設計視点
• Authors: Dmitry Filippov, Peter Yang, Prakash Murali,
• Abstract要約: ノードサイズ45Kの分散システムでは,モノリシックアーキテクチャと比較して,物理キュービット数が平均1.4倍,実行時間が4倍必要である。 絡み合い発生率、ノードサイズ、アーキテクチャに関する私たちの洞察は、今後数年間でシステム設計を通知する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2676349883103403
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To enable practically useful quantum computing, we require hundreds to thousands of logical qubits (collections of physical qubits with error correction). Current monolithic device architectures have scaling limits beyond few tens of logical qubits. To scale up, we require architectures that orchestrate several monolithic devices into a distributed quantum computing system. Currently, resource estimation, which is crucial for determining hardware needs and bottlenecks, focuses exclusively on monolithic systems. Our work fills this gap and answers key architectural design questions about distributed systems, including the impact of distribution on application resource needs, the organization of qubits across nodes and the requirements of entanglement distillation (quantum network). To answer these questions, we develop a novel resource estimation framework that models the key components of the distributed execution stack. We analyse the performance of practical quantum algorithms on various hardware configurations, spanning different qubit speeds, entanglement generation rates and distillation protocols. We show that distributed architectures have practically feasible resource requirements; for a node size of 45K qubits, distributed systems need on average 1.4X higher number of physical qubits and 4X higher execution time compared to monolithic architectures, but with more favourable hardware implementation prospects. Our insights on entanglement generation rates, node sizes and architecture have the potential to inform system designs in the coming years.
• Abstract（参考訳）: 実用的に有用な量子コンピューティングを実現するには、数百から数千の論理量子ビット(誤り訂正を伴う物理量子ビットの集合)が必要である。 現在のモノリシックデバイスアーキテクチャには、数十の論理キュービットを超えるスケーリング制限がある。 スケールアップするには、複数のモノリシックデバイスを分散量子コンピューティングシステムにオーケストレーションするアーキテクチャが必要です。 現在、ハードウェアのニーズとボトルネックを決定するのに不可欠なリソース推定は、モノリシックシステムにのみ焦点をあてている。 このギャップを埋めて、アプリケーションリソースのニーズに対する分散の影響、ノード間の量子ビットの編成、絡み合う蒸留(量子ネットワーク)の要求など、分散システムに関する重要なアーキテクチャ設計問題に答えます。 これらの疑問に答えるために、分散実行スタックの重要なコンポーネントをモデル化する新しいリソース推定フレームワークを開発する。 我々は、様々なハードウェア構成における実用的な量子アルゴリズムの性能を分析し、異なるキュービット速度、絡み合い発生率、蒸留プロトコルにまたがる。 ノードサイズが45K qubitsの場合、分散システムは、モノリシックアーキテクチャと比較して平均1.4倍の物理キュービットと4倍の実行時間を必要とするが、より好ましいハードウェア実装の展望がある。 絡み合い発生率、ノードサイズ、アーキテクチャに関する私たちの洞察は、今後数年間でシステム設計を通知する可能性がある。

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