論文の概要: Efficient Transpilation of OpenQASM 3.0 Dynamic Circuits to CUDA-Q: Performance and Expressiveness Advantages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11599v1
- Date: Mon, 13 Apr 2026 15:07:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.6401
- Title: Efficient Transpilation of OpenQASM 3.0 Dynamic Circuits to CUDA-Q: Performance and Expressiveness Advantages
- Title（参考訳）: OpenQASM 3.0動的回路をCUDA-Qに効率よく変換する:性能と表現性
- Authors: Vinooth Kulkarni, Jaehyun Lee, Adam Hutchings, Anas Albahri, Jai Nana, Shuai Xu, Vipin Chaudhary,
- Abstract要約: 本稿では,OpenQASM 3.0プログラムをEigen-Q C++カーネルに変換するトランスパイレーションパイプラインを提案する。
私たちのオープンソースフレームワークは、IBM Quantumの包括的なテストスイートで検証されています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.655650074638753
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dynamic quantum circuits with mid-circuit measurement and classical feedforward are essential for near-term algorithms such as error mitigation, adaptive phase estimation, and Variational Quantum Eigensolvers (VQE), yet transpiling these programs across frameworks remains challenging due to inconsistent support for control flow and measurement semantics. We present a transpilation pipeline that converts OpenQASM 3.0 programs with classical control structures (conditionals and bounded loops) into optimized CUDA-Q C++ kernels, leveraging CUDA-Q's native mid-circuit measurement and host-language control flow to translate dynamic patterns without static circuit expansion. Our open-source framework is validated on comprehensive test suites derived from IBM Quantum's classical feedforward guide, including conditional reset, if-else branching, multi-bit predicates, and sequential feedforward, and on VQE-style parameterized circuits with runtime parameter optimization. Experiments show that the resulting CUDA-Q kernels reduce circuit depth by avoiding branch duplication, improve execution efficiency via low-latency classical feedback, and enhance code readability by directly mapping OpenQASM 3.0 control structures to C++ control flow, thereby bridging OpenQASM 3.0's portable circuit specification with CUDA-Q's performance-oriented execution model for NISQ-era applications requiring dynamic circuit capabilities.
- Abstract（参考訳）: 中間回路計測と古典的フィードフォワードを用いた動的量子回路は、誤差緩和、適応位相推定、変分量子固有解法(VQE)といった短期的アルゴリズムには不可欠であるが、制御フローと測定セマンティクスの一貫性の欠如により、これらのプログラムをフレームワーク間でトランスパイリングすることは困難である。
本稿では,OpenQASM 3.0プログラムを古典的な制御構造(条件と有界ループ)で最適化したCUDA-Q C++カーネルに変換し,CUDA-Qのネイティブ中間回路計測とホスト言語制御フローを利用して静的回路拡張なしで動的パターンを変換するトランスパイレーションパイプラインを提案する。
我々のオープンソースフレームワークは、条件付きリセット、if-elseブランチ、マルチビット述語、シーケンシャルフィードフォワードを含むIBM Quantumの古典的なフィードフォワードガイドから派生した包括的なテストスイートと、実行時パラメータ最適化を備えたVQEスタイルのパラメータ化回路で検証されている。
実験の結果、CUDA-Qカーネルは分岐重複を回避し、低レイテンシの古典的フィードバックによる実行効率を向上し、C++制御フローにOpenQASM 3.0制御構造を直接マッピングすることでコード可読性を向上し、これにより、動的回路機能を必要とするNISQ-QアプリケーションのためのCUDA-Qの性能指向実行モデルでOpenQASM 3.0のポータブル回路仕様をブリッジすることがわかった。
関連論文リスト
- AdaFuse: Accelerating Dynamic Adapter Inference via Token-Level Pre-Gating and Fused Kernel Optimization [84.25316984309725]
動的スパース構造とパラメータ効率のよいアダプタ(例えばLoRA)の統合は、大規模言語モデル(LLM)を拡張するための強力な技術である。
計算負荷は最小限に抑えられるが、計算のレイテンシが急上昇し、復号速度が2.5倍以上遅くなる。
AdaFuseはアルゴリズムと基盤となるハードウェアシステムとの緊密な協調設計に基づいて構築されたフレームワークで、効率的な動的アダプタ実行を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-12T12:46:42Z) - QASMTrans: An End-to-End QASM Compilation Framework with Pulse Generation for Near-Term Quantum Devices [14.084463309646113]
QASMTransは軽量で高性能なC++ベースの量子コンパイラである。
FPGAやCPUを密に統合したQPUテストベッド上でのジャスト・イン・タイム(JIT)デプロイメント用に設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-05T00:16:35Z) - Continual Quantum Architecture Search with Tensor-Train Encoding: Theory and Applications to Signal Processing [68.35481158940401]
CL-QASは連続的な量子アーキテクチャ検索フレームワークである。
振幅のエンコードと変分量子回路の忘れを犠牲にすることの課題を緩和する。
制御可能なロバスト性表現性、サンプル効率の一般化、およびバレンプラトーを使わずに滑らかな収束を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-10T02:36:03Z) - Error Mitigation of Fault-Tolerant Quantum Circuits with Soft Information [39.64742821341961]
量子誤り訂正(QEC)の時代において、量子エラー軽減(QEM)が引き続き大きなメリットをもたらすことを示す。
我々は、選択後および実行中止ポリシー、確率的エラーキャンセル、ゼロノイズ外挿という3つの論理レベルのQEM手法を開発し、分析する。
我々の手法は、0.1%未満のショットを捨てながら、論理誤差率を100倍以上に削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-10T17:49:06Z) - ConQuER: Modular Architectures for Control and Bias Mitigation in IQP Quantum Generative Models [40.972673943861075]
瞬時量子(IQP)回路に基づく量子生成モデルは、複素分布の学習において非常に有望である。
現在の実装は、生成した出力に対する制御性の欠如と、期待される特定のパターンに対する深刻な生成バイアスに悩まされている。
モジュール回路アーキテクチャによる両課題に対処する制御可能な量子生成フレームワーク ConQuER を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-26T16:32:41Z) - Distributed Implementation of Variational Quantum Eigensolver to Solve QUBO Problems [0.0]
本稿では分散アルゴリズムと変分量子固有解法(VQE)の実装について述べる。
DVQEは、分散方式で複数の量子処理ユニット(QPU)にまたがるパラメータ化量子回路の実行を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-24T17:55:07Z) - Generative flow-based warm start of the variational quantum eigensolver [0.09999629695552192]
Flow-VQEはパラメータ化量子回路を用いた条件正規化フローを利用した生成フレームワークである。
好みに基づくトレーニングを通じて生成モデルをVQE最適化ループに埋め込むことで、Flow-VQEは量子勾配のない最適化を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-02T14:00:37Z) - Ansatz-Independent Variational Quantum Classifier [0.0]
可変量子分類器 (VQC) がよく知られたカーネル法に収まることを示す。
また、与えられたユニタリ演算子に対して効率的な量子回路を設計するための変分回路実現法(VCR)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-02T21:25:39Z) - Extending XACC for Quantum Optimal Control [70.19683407682642]
量子コンピューティングベンダーは、直接パルスレベルの量子制御のためのアプリケーションプログラミングをオープンにし始めている。
本稿では,XACCシステムレベルの量子古典ソフトウェアフレームワークの拡張について述べる。
この拡張により、デジタル量子回路表現を等価なパルスシーケンスに変換することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-04T13:13:55Z)
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。