論文の概要: Quantum ring all-reduce: communication and privacy advantages for distributed learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20344v1
- Date: Thu, 18 Jun 2026 15:13:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.939334
- Title: Quantum ring all-reduce: communication and privacy advantages for distributed learning
- Title（参考訳）: 量子リングのオールリデュース:分散学習におけるコミュニケーションとプライバシーの優位性
- Authors: María Gragera Garcés, Lirandë Pira,
- Abstract要約: 機械学習モデルは前例のない規模にスケールし、分散デバイス間のトレーニングを現場におけるデファクトスタンダードにしている。
本研究では,従来の学習モデルと量子学習モデルの両方において,量子通信が分散トレーニングを,コミュニケーション効率と情報理論的にプライベートに両立させる方法について検討する。
本稿では,学習モデルや勾配を変更することなく,事前共有エンタングルメントと超深度符号化を用いることで,リンクごとのオンライン通信を最適に2倍に削減する量子バージョンを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning models have scaled to unprecedented sizes, making training across distributed devices the de facto standard in the field. In this work, we explore how quantum communications can make distributed training both more communication-efficient and information-theoretically private, for both classical and quantum learning models. Ring all-reduce is the foundational communication primitive for large-scale distributed training. We present a quantum version that reduces per-link online communication by a provably optimal factor of two using pre-shared entanglement and superdense coding, without requiring the learning model or gradient computation to change. Beyond bandwidth, the primitive enables privacy guarantees that are information-theoretically impossible for any classical protocol, achieving composable ε-secure aggregation, via verified entanglement, at a 2x overhead in GHZ copies. Our hybrid quantum-classical communication architecture yields simultaneous communication and security advantages for large scale distributed training, regardless of whether the learning itself is quantum or classical. Finally, we characterise quantum advantages in gradient conflict detection for server-to-client communication under bandwidth constraints, a setting that arises after ring all-reduce is completed, when full gradient broadcast to external clients is infeasible. Two variants of the problem admit different separations. For margin-based alignment testing (\textsc{GapIP}_τ), the quantum advantage is quadratic in the margin parameter: \widetilde{O}(τ^{-1}\log P) qubits versus \widetilde{O}(\min(\τ^{-2},P)) bits. For sign-consistency auditing against a private parameter matching (\textsc{TieAudit}_ε), the advantage represents an exponential separation in communication complexity: Ω(\sqrt{P}) bits whereas O(ε^{-2}\log P) qubits suffice.
- Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは前例のない規模にスケールし、分散デバイス間のトレーニングを現場におけるデファクトスタンダードにしている。
本研究では,従来の学習モデルと量子学習モデルの両方において,量子通信が分散トレーニングを,コミュニケーション効率と情報理論的にプライベートに両立させる方法について検討する。
Ring all-reduceは大規模分散トレーニングの基本的なコミュニケーションプリミティブである。
本稿では、学習モデルや勾配計算を変更することなく、事前共有エンタングルメントと超深度符号化を用いて、リンクごとのオンライン通信を証明可能な2つの係数で削減する量子バージョンを提案する。
帯域幅を超えて、プリミティブは古典的なプロトコルでは情報理論的に不可能なプライバシー保証を可能にし、検証された絡み合いによって構成可能なε-セキュアアグリゲーションをGHZコピーの2倍のオーバーヘッドで達成する。
我々のハイブリッド量子古典通信アーキテクチャは、学習そのものが量子的か古典的かに関わらず、大規模分散トレーニングにおいて同時通信とセキュリティの利点をもたらす。
最後に、帯域幅制約下でのサーバ間通信における勾配競合検出における量子的優位性を特徴づける。
この問題の2つの変種は異なる分離を認めている。
マージンベースのアライメントテスト (\textsc{GapIP}_τ) では、量子優位性はマージンパラメータにおいて2次である: \widetilde{O}(τ^{-1}\log P) qubits vs \widetilde{O}(\min(\τ^{-2},P)) ビット。
プライベートパラメータマッチング(\textsc{TieAudit}_ε)に対する符号一貫性監査において、利点は通信複雑性の指数関数的分離を表す: Ω(\sqrt{P}) bits に対して O(ε^{-2}\log P) qubits suffice である。
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