論文の概要: QuPort: Topology-, Port-, and Congestion-Aware Compilation for Modular Multi-QPU Quantum Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.12583v1
• Date: Tue, 12 May 2026 17:12:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 23:30:27.593834
• Title: QuPort: Topology-, Port-, and Congestion-Aware Compilation for Modular Multi-QPU Quantum Systems
• Title（参考訳）: QuPort: モジュール型マルチQPU量子システムのためのトポロジー、ポート、および混雑を考慮したコンパイル
• Authors: Soumyadip Sarkar, Subhasree Bhattacharjee,
• Abstract要約: QuPortはPythonとQiskitベースのコンパイルフレームワークである。 重み付けされた論理的相互作用グラフ、有向物理的カップリングマップ、および無向QPUレベルの相互接続グラフを通して設定を研究する。 このフレームワークには、ヘビーエッジクラスタリング、バランスの取れたグレディパーティショニング、シミュレートされたアニーリング改善、通信ポート対応レイアウト、リモート2ビット操作の抽出が含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modular quantum processors require a compiler to reason about two resources at the same time: local device connectivity and communication across QPUs. A mapping that is acceptable on a single coupling graph may be unsuitable for a modular machine if it creates excessive cross-QPU traffic, concentrates that traffic on a small number of interconnect links, or assigns many boundary qubits to a QPU with few communication ports. This paper presents QuPort, a Python and Qiskit-based compilation framework that studies this setting through an explicit three-level model: a weighted logical interaction graph, a directed physical coupling map, and an undirected QPU-level interconnect graph. The main partitioning method, TPCCAP, optimizes the implemented objective formed by weighted cut distance, communication-port overflow, and routed link-load congestion. The framework also includes heavy-edge clustering, balanced greedy partitioning, simulated-annealing refinement, communication-port-aware layout, extraction of remote two-qubit operations, local-only routing of per-QPU circuits, and topology-aware schedule estimation. The model is a compiler-level abstraction. It does not claim a calibrated hardware runtime or an implementation of a physical remote-gate protocol.
• Abstract（参考訳）: モジュール量子プロセッサは、ローカルデバイス接続とQPU間の通信という、2つのリソースを同時に推論するコンパイラを必要とする。 単一結合グラフ上で許容されるマッピングは、過度なQPUトラフィックを生成し、少数の相互接続リンクにトラフィックを集中させたり、通信ポートの少ないQPUに多くの境界量子ビットを割り当てたりする場合、モジュラマシンには適さないかもしれない。 本稿では,Python と Qiskit ベースのコンパイルフレームワークであるQuPort について,重み付き論理相互作用グラフ,有向物理カップリングマップ,無向QPU レベルの相互接続グラフという3段階の明示的なモデルを用いて検討する。 主分割方式であるTPCCAPは、重み付きカット距離、通信ポートオーバーフロー、ルーティングリンク負荷の混雑によって形成される実装対象を最適化する。 このフレームワークには、ヘビーエッジクラスタリング、バランスの取れたグレディパーティショニング、シミュレート・アニーリングの改良、通信ポート対応レイアウト、リモート2ビット操作の抽出、QPU回路ごとのローカルのみのルーティング、トポロジ対応のスケジュール推定が含まれている。 モデルはコンパイラレベルの抽象化です。 キャリブレーションされたハードウェアランタイムや物理リモートゲートプロトコルの実装は主張していない。

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