論文の概要: Platform-Agnostic Modular Architecture for Quantum Benchmarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08469v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 17:09:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:15.23135
• Title: Platform-Agnostic Modular Architecture for Quantum Benchmarking
• Title（参考訳）: 量子ベンチマークのためのプラットフォームに依存しないモジュラーアーキテクチャ
• Authors: Neer Patel, Anish Giri, Hrushikesh Pramod Patil, Noah Siekierski, Avimita Chatterjee, Sonika Johri, Timothy Proctor, Thomas Lubinski, Siyuan Niu,
• Abstract要約: 量子コンピューティングベンチマークの断片化がますます進んでいる状況に対処する,プラットフォームに依存しないモジュールアーキテクチャを提案する。 我々はBernstein-Vaziraniのような単純なテストから、観測可能な計算を伴う複雑なハミルトンシミュレーションまで、20以上のベンチマーク変種をサポートしている。 このアーキテクチャは、進化を続けるQED-C Application-Oriented Performance Benchmarks for Quantum Computingスイートの重要な拡張として開発されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0654458441169534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a platform-agnostic modular architecture that addresses the increasingly fragmented landscape of quantum computing benchmarking by decoupling problem generation, circuit execution, and results analysis into independent, interoperable components. Supporting over 20 benchmark variants ranging from simple algorithmic tests like Bernstein-Vazirani to complex Hamiltonian simulation with observable calculations, the system integrates with multiple circuit generation APIs (Qiskit, CUDA-Q, Cirq) and enables diverse workflows. We validate the architecture through successful integration with Sandia's $\textit{pyGSTi}$ for advanced circuit analysis and CUDA-Q for multi-GPU HPC simulations. Extensibility of the system is demonstrated by implementing dynamic circuit variants of existing benchmarks and a new quantum reinforcement learning benchmark, which become readily available across multiple execution and analysis modes. Our primary contribution is identifying and formalizing modular interfaces that enable interoperability between incompatible benchmarking frameworks, demonstrating that standardized interfaces reduce ecosystem fragmentation while preserving optimization flexibility. This architecture has been developed as a key enhancement to the continually evolving QED-C Application-Oriented Performance Benchmarks for Quantum Computing suite.
• Abstract（参考訳）: 問題生成,回路実行,結果解析を独立して相互運用可能なコンポーネントに分離することで,量子コンピューティングベンチマークの断片化に対処する,プラットフォームに依存しないモジュラーアーキテクチャを提案する。 Bernstein-Vaziraniのような単純なアルゴリズムテストから、観測可能な計算を伴う複雑なハミルトンシミュレーションまで、20以上のベンチマークバリエーションをサポートし、システムは複数の回路生成API(Qiskit、CUDA-Q、Cirq)と統合され、多様なワークフローを可能にする。 マルチGPU HPC シミュレーションのための高度な回路解析と CUDA-Q のための Sandia の $\textit{pyGSTi}$ との統合によってアーキテクチャを検証した。 システムの拡張性は、既存のベンチマークの動的回路変種と、複数の実行および分析モードで容易に利用できる新しい量子強化学習ベンチマークを実装することで実証される。 主要なコントリビューションは、互換性のないベンチマークフレームワーク間の相互運用性を可能にするモジュールインターフェースの識別とフォーマル化です。 このアーキテクチャは、進化を続けるQED-C Application-Oriented Performance Benchmarks for Quantum Computingスイートの重要な拡張として開発されている。

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