論文の概要: Three Months in the Life of Cloud Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09943v1
• Date: Thu, 15 Jan 2026 00:04:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-16 19:43:18.923212
• Title: Three Months in the Life of Cloud Quantum Computing
• Title（参考訳）: クラウドコンピューティングの3ヶ月
• Authors: Darrell Teegarden, Allison Casey, F. Gino Serpa, Patrick Becker, Asmita Brahme, Saanvi Kataria, Paul Lopata,
• Abstract要約: 量子コンピューティングは、クリエイターにしかアクセスできないいくつかのカスタム量子コンピュータから、誰でもクラウドにアクセスできる一連の商用量子コンピュータへと進化してきた。 これらのクラウド量子コンピュータにアクセスするには、接続、プログラミング、アルゴリズムのシミュレーション、リソースの推定、量子コンピューティングジョブの送信、結果の検索などを容易にする複雑なツールチェーンが必要である。 異なるサービスへの接続メトリクス、アルゴリズムの実行、キュービット数の変化による影響のテスト、シミュレーションとの比較、実行時間、コストなど、これらの環境から得られたメタデータを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum Computing (QC) has evolved from a few custom quantum computers, which were only accessible to their creators, to an array of commercial quantum computers that can be accessed on the cloud by anyone. Accessing these cloud quantum computers requires a complex chain of tools that facilitate connecting, programming, simulating algorithms, estimating resources, submitting quantum computing jobs, retrieving results, and more. Some steps in the chain are hardware dependent and subject to change as both hardware and software tools, such as available gate sets and optimizing compilers, evolve. Understanding the trade-offs inherent in this process is essential for evaluating the power and utility of quantum computers. ARLIS has been systematically investigating these environments to understand these complexities. The work presented here is a detailed summary of three months of using such quantum programming environments. We show metadata obtained from these environments, including the connection metrics to the different services, the execution of algorithms, the testing of the effects of varying the number of qubits, comparisons to simulations, execution times, and cost. Our objective is to provide concrete data and insights for those who are exploring the potential of quantum computing. It is not our objective to present any new algorithms or optimize performance on any particular machine or cloud platform; rather, this work is focused on providing a consistent view of a single algorithm executed using out-of-the-box settings and tools across machines, cloud platforms, and time. We present insights only available from these carefully curated data.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング(QC)は、クリエイターにしかアクセスできないいくつかのカスタム量子コンピュータから、誰でもクラウドにアクセスできる商用量子コンピュータへと進化してきた。 これらのクラウド量子コンピュータにアクセスするには、接続、プログラミング、アルゴリズムのシミュレーション、リソースの推定、量子コンピューティングジョブの送信、結果の検索などを容易にする複雑なツールチェーンが必要である。 チェーン内のいくつかのステップはハードウェアに依存しており、利用可能なゲートセットやコンパイラの最適化など、ハードウェアとソフトウェアツールの両方が進化するにつれて、変更される。 このプロセスに固有のトレードオフを理解することは、量子コンピュータのパワーと有用性を評価するのに不可欠である。 ARLISはこれらの複雑さを理解するためにこれらの環境を体系的に調査してきた。 ここで紹介した研究は、このような量子プログラミング環境を使った3ヶ月の詳細な概要である。 異なるサービスへの接続メトリクス、アルゴリズムの実行、キュービット数の変化による影響のテスト、シミュレーションとの比較、実行時間、コストなど、これらの環境から得られたメタデータを示す。 我々の目標は、量子コンピューティングの可能性を探究する人々のための具体的なデータと洞察を提供することである。 新たなアルゴリズムを提示したり、特定のマシンやクラウドプラットフォーム上でのパフォーマンスを最適化することではなく、マシン、クラウドプラットフォーム、時間にわたってアウト・オブ・ボックス設定とツールを使用して実行される単一のアルゴリズムの一貫性のあるビューを提供することに重点を置いています。 これらの慎重にキュレートされたデータからのみ得られる洞察を提示する。

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