論文の概要: Accelerating Quantum State Encoding with SIMD: Design, Implementation, and Benchmarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06270v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 05:47:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-09 17:30:51.137437
• Title: Accelerating Quantum State Encoding with SIMD: Design, Implementation, and Benchmarking
• Title（参考訳）: SIMDによる量子状態符号化の高速化:設計、実装、ベンチマーク
• Authors: Riza Alaudin Syah, Irwan Alnarus Kautsar, Gunawan Witjaksono, Haza Nuzly Bin Abdull Hamed,
• Abstract要約: この研究はRustベースのSIMD対応カーネルであるHybriquを紹介した。 Apple Siliconのベンチマークでは、64量子ビットでの純粋な角符号化の使用は5.4%高速であり、データの量がL1キャッシュサイズを超えるとスピードアップが増加することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient data encoding is the main factor affecting how fast hybrid quantum-classical algorithms run, but traditional simulators spend most of their time changing classical features into quantum rotations. This work introduces Hybriqu Encoder, a Rust-based, SIMD-aware kernel that focuses exclusively on angle encoding and integrates transparently with Python via CFFI. The kernel processes four double-precision rotations at once using AVX-class vector lanes, combines data in a way that fits well with the cache and uses pre-calculated trigonometric factors, while keeping all unsafe operations within a safe Rust interface. Benchmarks on Apple Silicon show that using pure angle encoding is 5.4% faster at 64 qubits, and the speedup increases as the amount of data exceeds the L1 cache size, while kernels that quickly apply rotations to the entire state vector are limited by memory and do not benefit from SIMD. These results indicate that using vectorization leads to consistent improvements when calculations are the main focus, but limits on data transfer speed prevent additional speed increases, highlighting the need for future efforts on better state updates and choosing between different processing methods. By combining smart optimization that considers the architecture with Rust's safety features, the Hybriqu Encoder offers a flexible base for bigger, mixed systems designed to reduce data encoding delays in future hybrid quantum-classical processes.
• Abstract（参考訳）: 効率的なデータ符号化は、ハイブリッド量子古典アルゴリズムの動作に影響を及ぼす主要な要因であるが、従来のシミュレーターは古典的な特徴を量子回転に変換するのに多くの時間を費やしている。 この研究はRustベースのSIMD対応カーネルであるHybriqu Encoderを紹介した。 カーネルは、AVXクラスベクターレーンを使用して、一度に4つの倍精度回転を処理し、キャッシュによくフィットする方法でデータを結合し、計算済みの三角要素を使用して、すべての安全でない操作を安全なRustインターフェース内に保持する。 Apple Siliconのベンチマークでは、64量子ビットでの純粋な角符号化の使用は5.4%高速であり、データ量がL1キャッシュサイズを超えるとスピードアップが増加し、状態ベクトル全体にローテーションを迅速に適用するカーネルはメモリによって制限され、SIMDの恩恵を受けない。 これらの結果から,ベクトル化の利用は,計算が主眼である場合に一貫した改善をもたらすが,データ転送速度の制限により速度の増大が防止され,将来の状態更新や異なる処理方法の選択の必要性が強調された。 アーキテクチャとRustの安全性機能を考慮したスマートな最適化を組み合わせることで、Hybriqu Encoderは、将来のハイブリッド量子古典プロセスにおけるデータのエンコーディング遅延を低減するように設計された、より大きな混合システムのための柔軟なベースを提供する。

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