論文の概要: The Quest for Quantum Advantage in Combinatorial Optimization: End-to-end Benchmarking of Quantum Solvers vs. Multi-core Classical Solvers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13607v1
- Date: Fri, 13 Mar 2026 21:29:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.295398
- Title: The Quest for Quantum Advantage in Combinatorial Optimization: End-to-end Benchmarking of Quantum Solvers vs. Multi-core Classical Solvers
- Title（参考訳）: 組合せ最適化における量子アドバンテージの探求--量子解とマルチコア古典解のエンドツーエンドベンチマーク
- Authors: Pranav Chandarana, Alejandro Gomez Cadavid, Enrique Solano, Thorsten Koch, Stefan Woerner, Narendra N. Hegade,
- Abstract要約: 我々は、IBM Heron r3量子プロセッサ上で、高階非制約バイナリ最適化(HUBO)のためのハイブリッド逐次量子コンピューティングソルバのエンドツーエンドベンチマークを実行する。
20のベンチマークインスタンスで、1つのハイブリッド試行は1秒未満で高品質なソリューションを生成し、14のケースで基底状態のエネルギーと一致する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.734652426291525
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We perform an end-to-end benchmark of a hybrid sequential quantum computing (HSQC) solver for higher-order unconstrained binary optimization (HUBO), executed on IBM Heron r3 quantum processors to evaluate the potential of current quantum hardware for combinatorial optimization with sub-second end-to-end runtimes. All reported runtimes include the complete pipeline--from preprocessing to QPU execution and postprocessing--under strict wall-clock accounting. Across 20 benchmark instances, a single hybrid attempt produces high-quality solutions in less than one second, matching the ground-state energy in 14 cases. At the same runtime, CPU-based solvers, including simulated annealing, memetic tabu search, and EasySolve, do not reach the value obtained by HSQC, whereas an enhanced parallel tempering method and the GPU-accelerated solver ABS3 reach or surpass it. These results show that HSQC, executed on a single QPU, can achieve performance competitive with strong classical solvers running on 128 vCPUs or 8 NVIDIA A100 GPUs, while also providing a reproducible system-level benchmark for tracking progress as quantum hardware and hybrid sequential workflows improve.
- Abstract（参考訳）: 我々は、IBM Heron r3量子プロセッサ上で実行される高次非制約バイナリ最適化(HUBO)のためのハイブリッド逐次量子コンピューティング(HSQC)ソルバのエンドツーエンドベンチマークを行い、サブ秒のエンドツーエンドランタイムとの組合せ最適化のための現在の量子ハードウェアの可能性を評価する。
報告されたすべてのランタイムには、前処理からQPU実行、後処理までの完全なパイプラインが含まれている。
20のベンチマークインスタンスで、1つのハイブリッド試行は1秒未満で高品質なソリューションを生成し、14のケースで基底状態のエネルギーと一致する。
同じランタイムでは、シミュレーションアニーリング、メメティックタブサーチ、EasySolveを含むCPUベースのソルバがHSQCの値に達しないのに対し、拡張並列テンパリング法とGPU加速ソルバABS3はそれを超える。
これらの結果は、単一のQPU上で実行されるHSQCが、128のvCPUまたは8のNVIDIA A100 GPUで動作する強力な古典的ソルバと競合し、量子ハードウェアとハイブリッドシーケンシャルワークフローの改善による進捗追跡のための再現可能なシステムレベルベンチマークを提供することを示している。
関連論文リスト
- Parallelizing Program Execution on Distributed Quantum Systems via Compiler/Hardware Co-Design [39.81714981855818]
本稿では,分散量子システム上での量子アルゴリズムの実行を強化する新しい手法を提案する。
提案手法は、並列命令実行をサポートするハードウェア設計と、並列処理の機会を増やすために命令の順序を変更するコンパイラの開発を含む。
結果は、ベースラインのシリアル実行モデルと比較して、最大平均速度16.5x、最大シングルベンチマーク速度56.2xを達成するという大きなスピードアップを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-18T10:05:20Z) - Hybrid Sequential Quantum Computing [33.72751145910978]
ハイブリッドシーケンシャル量子コンピューティング(HSQC)を導入する。
HSQCは古典的および量子的手法を構造化された段階的ワークフローに体系的に統合する。
スタンドアロンの古典的解法と比較すると、HSQCはSAの最大700倍、実行時の最大9倍のスピードアップを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-07T12:15:43Z) - Scalable parallel simulation of quantum circuits on CPU and GPU systems [9.62558654513992]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-05T09:20:11Z) - Quantum Annealing for Combinatorial Optimization: A Benchmarking Study [39.125366249242646]
現状の量子解法は,従来の解法よりも精度が0.013%高く,解法時間も6,561xであることを示す。
この結果から,特にハイブリッド構成において,従来のQAよりもQAを活用できるという利点が浮かび上がっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-08T16:43:24Z) - Evaluating the performance of quantum processing units at large width and depth [0.40964539027092917]
線形ランプ量子近似最適化アルゴリズム(LR-QAOA)に基づくベンチマークプロトコルを提案する。
LR-QAOAは、回路深度が増加するにつれてコヒーレント信号を保存するQPUの能力を定量化し、ランダムサンプリングと統計的に区別できない性能になるかどうかを特定する。
このプロトコルを6つのベンダーの24の量子プロセッサに適用し、最大156の量子ビットと1Dチェーンにまたがる1万の層、ネイティブレイアウト、完全に接続されたトポロジの問題をテストします。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-10T13:50:50Z) - Bias-Field Digitized Counterdiabatic Quantum Algorithm for Higher-Order Binary Optimization [35.18016233072556]
組合せ最適化は多くの産業アプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
本稿では,高次非拘束二元最適化(HUBO)に対処するため,BF-DCQOアルゴリズムを提案する。
この結果から,BF-DCQOは,現在および短期量子プロセッサ上での大規模HUBO問題の解決に有効な経路であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-05T17:38:59Z) - Parallel Quantum Computing Simulations via Quantum Accelerator Platform Virtualization [44.99833362998488]
本稿では,量子回路実行の並列化モデルを提案する。
このモデルはバックエンドに依存しない機能を利用することができ、任意のターゲットバックエンド上で並列量子回路の実行を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-05T17:16:07Z) - Accelerating variational quantum algorithms with multiple quantum
processors [78.36566711543476]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、特定の計算上の利点を得るために、短期量子マシンを利用する可能性がある。
現代のVQAは、巨大なデータを扱うために単独の量子プロセッサを使用するという伝統によって妨げられている、計算上のオーバーヘッドに悩まされている。
ここでは、この問題に対処するため、効率的な分散最適化手法であるQUDIOを考案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T08:18:42Z) - Benchmarking quantum co-processors in an application-centric,
hardware-agnostic and scalable way [0.0]
我々はAtos Q-score (TM)と呼ばれる新しいベンチマークを導入する。
Qスコアは、MaxCut最適化問題を解決するために効果的に使用できる量子ビットの最大数を測定する。
量子ハードウェアのQスコアを簡単に計算できるQスコアのオープンソース実装を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-25T16:26:23Z)
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。