論文の概要: End-to-end performance of quantum-accelerated large-scale linear algebra workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.15515v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 16:42:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 18:28:58.606762
• Title: End-to-end performance of quantum-accelerated large-scale linear algebra workflows
• Title（参考訳）: 量子加速型大規模線形代数ワークフローのエンドツーエンド性能
• Authors: Daiwei Zhu, Miguel Angel Lopez-Ruiz, François-Henry Rouet, Claudio Girotto, Willie Aboumrad, Robert Lucas, Ananth Kaushik, Martin Roetteler,
• Abstract要約: 有限要素解析(FEA)の高速化を目的としたハイブリッド量子古典フレームワークのエンドツーエンド性能の測定を行う。 その結果、大規模FEAシミュレーションの時間と解法を削減する量子コンピューティングの有意義な可能性を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2810625954925814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving large-scale sparse linear systems is a challenging computational task due to the introduction of non-zero elements, or "fill-in." The Graph Partitioning Problem (GPP) arises naturally when minimizing fill-in and accelerating solvers. In this paper, we measure the end-to-end performance of a hybrid quantum-classical framework designed to accelerate Finite Element Analysis (FEA) by integrating a quantum solver for GPP into Synopsys/Ansys' LS-DYNA multiphysics simulation software. The quantum solver we use is based on Iterative-QAOA, a scalable, non-variational quantum approach for optimization. We focus on two specific classes of FEA problems, namely vibrational (eigenmode) analysis and transient simulation. We report numerical simulations on up to 150 qubits done on NVIDIA's CUDA-Q/cuTensorNet and implementation on IonQ's Forte quantum hardware. The potential impact on LS-DYNA workflows is quantified by measuring the wall-clock time-to-solution for complex problem instances, including vibrational analysis of large finite element models of a sedan car and a Rolls-Royce jet engine, as well as transient simulations of a drill and an impeller. We performed end-to-end performance measurements on meshes comprising up to 35 million elements. Measurements were conducted using LS-DYNA in distributed-memory mode via Message Passing Interface (MPI) on AWS and Synopsys compute clusters. Our findings indicate that with a quantum computer in the loop, amortized LS-DYNA wall-clock time can be improved by up to 15% for specific cases and by at least 7% for all models considered. These results highlight the significant potential of quantum computing to reduce time-to-solution for large-scale FEA simulations within the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era, offering an approach that is scalable and extendable into the fault-tolerant quantum computing regime.
• Abstract（参考訳）: 大規模スパース線形系を解くことは、ゼロでない要素、すなわち「補充」を導入することによる難しい計算課題である。 グラフ分割問題(GPP)は、フィインを最小化し、解法を加速するときに自然に発生する。 本稿では,GPPの量子ソルバをSynopsys/AnsysのLS-DYNAマルチ物理シミュレーションソフトウェアに統合することにより,有限要素解析(FEA)の高速化を目的としたハイブリッド量子古典フレームワークのエンドツーエンド性能を測定する。 私たちが使用している量子解法は、最適化のためのスケーラブルな非変分量子アプローチであるIterative-QAOAに基づいている。 我々は、振動(固有モード)解析と過渡シミュレーションという、2種類のFAA問題に焦点をあてる。 NVIDIAのCUDA-Q/cuTensorNetで行った最大150量子ビットの数値シミュレーションとIonQの量子ハードウェアForteの実装について報告する。 LS-DYNAワークフローに対する潜在的な影響は、セダンカーとロールスロイスジェットエンジンの大型有限要素モデルの振動解析やドリルとインペラの過渡的シミュレーションなど、複雑な問題事例に対するウォールクロックの時間-解法を測定することで定量化される。 最大3500万要素からなるメッシュ上で、エンドツーエンドのパフォーマンス測定を実行しました。 AWSのMessage Passing Interface(MPI)とSynopsysの計算クラスタを通じて、分散メモリモードでLS-DYNAを使用して測定を行った。 その結果,ループ内の量子コンピュータでは,特定のケースで最大15%,考慮されたすべてのモデルで少なくとも7%の改善が可能であることが示唆された。 これらの結果から,Nuisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) 時代における大規模FEAシミュレーションの時間と解法を削減し,フォールトトレラントな量子コンピューティングシステムにスケーラブルで拡張可能なアプローチを提供することが示唆された。

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