Fugu-MT 論文翻訳(概要): QNPU: Quantum Network Processor Unit for Quantum Supercomputers

論文の概要: QNPU: Quantum Network Processor Unit for Quantum Supercomputers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02827v1
Date: Tue, 02 Sep 2025 20:45:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.34076
Title: QNPU: Quantum Network Processor Unit for Quantum Supercomputers
Title（参考訳）: QNPU:量子スーパーコンピュータ用量子ネットワークプロセッサユニット
Authors: Peiyi Li, Chenxu Liu, Ji Liu, Huiyang Zhou, Ang Li,
Abstract要約: 本稿では,個々の量子プロセッサのキャパシティを超えて効率よくスケール可能な量子ネットワーク処理ユニット(QNPU)を提案する。我々はQNPUが量子ノード間の通信効率を大幅に改善し、量子スーパーコンピュータへの道を開いたことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.151738673876858
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As quantum computing progresses, the need for scalable solutions to address large-scale computational problems has become critical. Quantum supercomputers are the next upcoming frontier by enabling multiple quantum processors to collaborate effectively to solve large-scale computational problems. The emergence of quantum supercomputers necessitates an efficient interface to manage the quantum communication protocols between quantum processors. In this paper, we propose the Quantum Network Processing Unit (QNPU), which enables quantum applications to efficiently scale beyond the capacity of individual quantum processors, serving as a critical building block for future quantum supercomputers. The QNPU works alongside the Quantum Processing Unit (QPU) in our decoupled processing units architecture, where the QPU handles local quantum operations while the QNPU manages quantum communication between nodes. We design a comprehensive instruction set architecture (ISA) for the QNPU with high-level communication protocol abstractions, implemented via micro-operations that manage EPR resources, quantum operations, and classical communication. To facilitate programming, we introduce DistQASM, which extends OpenQASM with distributed quantum operations. We then propose a microarchitecture featuring both scalar and superscalar QNPU designs to enhance performance for communication-intensive quantum workloads. Finally, we evaluate the performance of our proposed QNPU design with distributed quantum workloads and demonstrate that the QNPU significantly improves the efficiency of communication between quantum nodes, paving the way for quantum supercomputing.
Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングが進むにつれて、大規模計算問題に対処するスケーラブルなソリューションの必要性が重要になっている。量子スーパーコンピュータは、複数の量子プロセッサが効果的に協調して大規模な計算問題を解くことによって、次のフロンティアとなる。量子スーパーコンピュータの出現は、量子プロセッサ間の量子通信プロトコルを管理するための効率的なインターフェースを必要とする。本稿では,量子処理ユニット(QNPU, Quantum Network Processing Unit)を提案する。量子アプリケーションは,個々の量子プロセッサのキャパシティを超えて効率よくスケールでき,将来の量子スーパーコンピュータにとって重要なビルディングブロックとして機能する。 QNPUは分離された処理ユニットアーキテクチャの量子処理ユニット(QPU)と連携して動作し、QPUは局所的な量子操作を処理し、QNPUはノード間の量子通信を管理する。我々は、EPRリソース、量子演算、古典的通信を管理するマイクロオペレーションによって実装された、高レベルの通信プロトコルを抽象化したQNPUのための包括的命令セットアーキテクチャ(ISA)を設計する。プログラミングを容易にするために,分散量子演算でOpenQASMを拡張するDistQASMを導入する。次に、通信集約型量子ワークロードの性能を高めるために、スカラーおよび超スカラーQNPUの設計の両方を特徴とするマイクロアーキテクチャを提案する。最後に、分散量子ワークロードを用いたQNPU設計の性能評価を行い、量子ノード間の通信効率を大幅に向上させ、量子スーパーコンピューティングへの道を開いたことを示す。

関連論文リスト

A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。 Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z)
A Modular Quantum Compilation Framework for Distributed Quantum Computing [0.0]
分散量子コンピューティングは、計算タスクで利用可能なキュービットの数を増やすためのスケーラブルなアプローチである。ネットワーク制約とデバイス制約を考慮に入れたDQC用のモジュール型量子コンパイルフレームワークを提案する。また,TeleGateとTeleDataの両方の操作を活用できる遠隔スケジューリング戦略も考案した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-04T16:13:23Z)
Oblivious Quantum Computation and Delegated Multiparty Quantum Computation [61.12008553173672]
本稿では、入力量子ビットの秘密性と量子ゲートを識別するプログラムを必要とする新しい計算量子計算法を提案する。本稿では,この課題に対する2サーバプロトコルを提案する。また,従来の通信のみを用いて,複数のユーザがサーバにマルチパーティ量子計算を依頼する多パーティ量子計算についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-02T09:01:33Z)
Optimal Stochastic Resource Allocation for Distributed Quantum Computing [50.809738453571015]
本稿では,分散量子コンピューティング(DQC)のためのリソース割り当て方式を提案する。本評価は,提案手法の有効性と,量子コンピュータとオンデマンド量子コンピュータの両立性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-16T02:37:32Z)
The Future of Quantum Computing with Superconducting Qubits [2.6668731290542222]
量子処理ユニット(QPU)の出現に伴い、計算パラダイムの分岐点が見られます。超多項式スピードアップによる計算の可能性を抽出し、量子アルゴリズムを実現するには、量子誤り訂正技術の大幅な進歩が必要になる可能性が高い。長期的には、より効率的な量子誤り訂正符号を実現するために、2次元トポロジ以上の量子ビット接続を利用するハードウェアが見られます。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-14T18:00:03Z)
Cutting Quantum Circuits to Run on Quantum and Classical Platforms [25.18520278107402]
CutQCは、大規模量子回路を量子(QPU)と古典的なプラットフォーム(CPUまたはGPU)に分散して、コプロセッシングを行うスケーラブルなハイブリッドコンピューティングアプローチである。これは、実システム実行時に達成される大きなNISQデバイスよりもはるかに高い量子回路評価忠実性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-12T02:09:38Z)
Summary: Chicago Quantum Exchange (CQE) Pulse-level Quantum Control Workshop [4.279232730307778]
量子情報処理は、現在のコンピューティングのフロンティアを超えて、大きな可能性を秘めている。より良い量子ビットの製造、アルゴリズムの進歩、そして量子ソフトウェアの開発に重点を置いてはならない。デバイスをフォールトトレラントな体制にスケールするには、デバイスレベルの量子制御を洗練する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-28T08:18:59Z)
On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-29T14:01:40Z)
Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-30T12:19:27Z)
Distributed Quantum Computing with QMPI [11.71212583708166]
本稿では,分散量子アルゴリズムの高性能実装を実現するために,MPI(Message Passing Interface)の拡張を提案する。量子MPIの試作実装に加えて,分散量子コンピューティングの性能モデルであるSENDQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-03T18:30:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。