論文の概要: Scalable parallel simulation of quantum circuits on CPU and GPU systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04955v2
• Date: Mon, 08 Sep 2025 14:48:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.40548
• Title: Scalable parallel simulation of quantum circuits on CPU and GPU systems
• Title（参考訳）: CPUおよびGPUシステムにおける量子回路のスケーラブル並列シミュレーション
• Authors: Guolong Zhong, Yi Fan, Zhenyu Li,
• Abstract要約: 本稿では,Q$2$Chemistryソフトウェアパッケージに対して,包括的な並列化ソリューションを提案する。 最適化により、最適化されていないベースラインに比べてシミュレーション速度が大幅に向上する。 これらのベンチマークは、大規模量子シミュレーションを効果的に扱うために、Q$2$Chemistryの能力を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.62558654513992
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing enables parallelism through superposition and entanglement and offers advantages over classical computing architectures. However, due to the limitations of current quantum hardware in the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era, classical simulation remains a critical tool for developing quantum algorithms. In this research, we present a comprehensive parallelization solution for the Q$^2$Chemistry software package, delivering significant performance improvements for the full-amplitude simulator on both CPU and GPU platforms. By incorporating batch-buffered overlap processing, dependency-aware gate contraction and staggered multi-gate parallelism, our optimizations significantly enhance the simulation speed compared to unoptimized baselines, demonstrating the effectiveness of hybrid-level parallelism in HPC systems. Benchmark results show that Q$^2$Chemistry consistently outperforms current state-of-the-art open-source simulators across various circuit types. These benchmarks highlight the capability of Q$^2$Chemistry to effectively handle large-scale quantum simulations with high efficiency and high portability.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは重ね合わせと絡み合いを通じて並列処理を可能にし、古典的なコンピューティングアーキテクチャよりも有利である。 しかし、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代の現在の量子ハードウェアの限界のため、古典的なシミュレーションは量子アルゴリズムを開発する上で重要なツールである。 そこで本研究では,Q$^2$Chemistryソフトウェアパッケージに対して,CPUおよびGPUプラットフォーム上でのフル振幅シミュレータにおいて,大幅な性能向上を実現するための並列化ソリューションを提案する。 バッチバッファのオーバーラップ処理,依存性認識ゲートの縮小,ステージングマルチゲートの並列処理を組み込むことで,HPCシステムにおけるハイブリッドレベルの並列処理の有効性を実証し,最適化速度を最適化した。 ベンチマークの結果、Q$^2$Chemistryは様々な回路タイプにわたる最先端のオープンソースシミュレータを一貫して上回っていることがわかった。 これらのベンチマークは、Q$^2$Chemistryが高効率で高可搬性で大規模量子シミュレーションを効果的に扱う能力を強調している。

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