論文の概要: TuniQ: Autotuning Compilation Passes for Quantum Workloads at Scale for Effectiveness and Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11375v1
• Date: Tue, 12 May 2026 00:58:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.502033
• Title: TuniQ: Autotuning Compilation Passes for Quantum Workloads at Scale for Effectiveness and Efficiency
• Title（参考訳）: TuniQ: スケールでの量子ワークロードの自動コンパイルパスの有効性と効率性
• Authors: Mohammad Abrarul Hasanat, Jason Ludmir, Tirthak Patel, Rohan Basu Roy,
• Abstract要約: パイプラインの各段階におけるコンパイルパスを選択する強化学習ベースのシステムであるTuniQを提案する。 TuniQは、メリットを増すとともに、ユーティリティスケールの回路に強くスケールする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7546942901849225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum processors are being integrated into HPC ecosystems as co-processors, where compilation of quantum circuits into hardware-executable form determines both output fidelity and runtime. Current compilers use a fixed pass sequence and ignore the fact that optimal pass selection varies with circuit, hardware, and noise conditions. We present TuniQ, a reinforcement learning-based system that selects compilation passes at each pipeline stage, adapting to circuit, backend, and current noise profile. TuniQ introduces several novel design components like a dual-encoder for stage-aware representation, shaped rewards for cross-stage credit assignment, and dynamic action masking for valid compilation. Evaluated across diverse quantum workloads on multiple IBM Quantum Cloud processors, TuniQ improves fidelity and reduces compilation time over the state-of-the-art IBM Qiskit transpiler, generalizes across backends without retraining, and scales strongly to utility-scale circuits with growing advantage.
• Abstract（参考訳）: 量子プロセッサはHPCエコシステムにコプロセッサとして統合されており、量子回路のハードウェア実行可能な形式へのコンパイルは出力の忠実度と実行時間の両方を決定する。 現在のコンパイラは固定パスシーケンスを使用し、最適なパス選択が回路、ハードウェア、ノイズ条件によって異なるという事実を無視している。 回路やバックエンド,現在のノイズプロファイルに適応して,パイプラインステージ毎にコンパイルパスを選択する,強化学習ベースのシステムであるTuniQを提案する。 TuniQは、ステージ認識表現のためのデュアルエンコーダ、ステージ間クレジット代入のためのフォーム報酬、有効なコンパイルのための動的アクションマスキングなど、いくつかの新しいデザインコンポーネントを導入している。 さまざまな量子ワークロードを複数のIBM Quantum Cloudプロセッサ上で評価することにより、TuniQはフィリティを改善し、最先端のIBM Qiskitトランスパイラに対するコンパイル時間を短縮し、リトレーニングなしでバックエンドをまたいで一般化し、メリットを増大させるとともに、ユーティリティスケールの回路に強くスケールする。

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