論文の概要: A Closeness Centrality-based Circuit Partitioner for Quantum Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14098v1
• Date: Wed, 17 Sep 2025 15:38:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.907658
• Title: A Closeness Centrality-based Circuit Partitioner for Quantum Simulations
• Title（参考訳）: 量子シミュレーションのための近接集中型回路分割器
• Authors: Doru Thom Popovici, Harlin Lee, Mauro Del Ben, Naoki Yoshioka, Nobuyasu Ito, Katherine Klymko, Daan Camps, Anastasiia Butko,
• Abstract要約: 高性能コンピューティングシステム上での量子回路(QC)のシミュレーションは,現在の量子ハードウェアの限界にもかかわらず,アルゴリズムをベンチマークし,大規模量子計算の可能性を探るための重要な方法となっている。 我々は,大規模QCに対して,フレキシブルコードジェネレータとともに効率的なパーティショニングスキームを提供するエンドツーエンドフレームワークを導入し,計算ノード間のデータ移動を最小限に抑えるポータブルソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8202149041424323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Simulating quantum circuits (QC) on high-performance computing (HPC) systems has become an essential method to benchmark algorithms and probe the potential of large-scale quantum computation despite the limitations of current quantum hardware. However, these simulations often require large amounts of resources, necessitating the use of large clusters with thousands of compute nodes and large memory footprints. In this work, we introduce an end-to-end framework that provides an efficient partitioning scheme for large-scale QCs alongside a flexible code generator to offer a portable solution that minimizes data movement between compute nodes. By formulating the distribution of quantum states and circuits as a graph problem, we apply closeness centrality to assess gate importance and design a fast, scalable partitioning method. The resulting partitions are compiled into highly optimized codes that run seamlessly on a wide range of supercomputers, providing critical insights into the performance and scalability of quantum algorithm simulations.
• Abstract（参考訳）: 高速コンピューティング(HPC)システム上での量子回路(QC)のシミュレーションは,現在の量子ハードウェアの限界にもかかわらず,アルゴリズムをベンチマークし,大規模量子計算の可能性を探るための重要な手法となっている。 しかし、これらのシミュレーションは大量のリソースを必要とし、数千の計算ノードと大きなメモリフットプリントを持つ大規模なクラスタを使用する必要がある。 本研究では,大規模QCに対して,フレキシブルコード生成器とともに効率的なパーティショニングスキームを提供するエンドツーエンドフレームワークを導入し,計算ノード間のデータ移動を最小限に抑えるポータブルソリューションを提供する。 グラフ問題として量子状態と回路の分布を定式化することにより、ゲートの重要性を評価し、高速でスケーラブルな分割法を設計する。 結果のパーティションは高度に最適化されたコードにコンパイルされ、幅広いスーパーコンピュータ上でシームレスに動作し、量子アルゴリズムシミュレーションの性能とスケーラビリティに関する重要な洞察を提供する。

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