論文の概要: Performance Analysis of QAOA Across Distributed Quantum Network Topologies Using SwitchQNet
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.23407v1
- Date: Sun, 26 Jul 2026 01:45:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.093239
- Title: Performance Analysis of QAOA Across Distributed Quantum Network Topologies Using SwitchQNet
- Title（参考訳）: SwitchQNetを用いた分散量子ネットワークトポロジーにおけるQAOAの性能解析
- Abstract要約: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)をQDCベースの量子コンピューティングのためのグラフ構造化最適化ワークロードとして検討する。
スイッチベースのQDCネットワーク上で通信と絡み合いの発生をスケジューリングする分散量子コンパイラフレームワークであるSwitchQNetにQAOAを適用する。
我々は,Clos,fat-tree,Spone-leafトポロジのQAOAインスタンスを評価し,通信遅延,EPRペアオーバーヘッド,EPR待ち時間,リトライオーバーヘッド,バッファサイズに対する感度を測定した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32622301272834514
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum data-center (QDC) architectures aim to scale distributed quantum computing (DQC) by interconnecting multiple quantum processing units (QPUs), but their performance depends strongly on how algorithmic communication patterns interact with entanglement generation, switch reconfiguration, and network topology. This paper studies the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) as a graph-structured optimization workload for QDC-based distributed quantum computing. We adapt QAOA to SwitchQNet, a distributed quantum compiler framework that schedules communication and entanglement generation over switch-based QDC networks, by adding a routing generator that converts graph-dependent two-qubit cost interactions into remote-CX communication requests across QPUs. Using this extension, we evaluate QAOA instances across Clos, fat-tree, and spine-leaf topologies, measuring communication latency, EPR-pair overhead, EPR wait time, retry overhead, and sensitivity to buffer size, look-ahead depth, communication-qubit count, EPR latency, and EPR fidelity assumptions. The results show that QAOA obtains modest but consistent latency reductions, highlighting its value as a diagnostic benchmark for studying the interaction between algorithm structure, entanglement management, and quantum-network architecture.
- Abstract（参考訳）: 量子データセンター(QDC)アーキテクチャは、分散量子コンピューティング(DQC)を、複数の量子処理ユニット(QPU)を相互接続することでスケールすることを目的としているが、その性能は、アルゴリズムによる通信パターンが絡み合い生成、スイッチ再構成、ネットワークトポロジとどのように相互作用するかに大きく依存する。
本稿では,QDCに基づく分散量子コンピューティングのためのグラフ構造化最適化ワークロードとして,量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)について検討する。
スイッチベースのQDCネットワーク上での通信および絡み合い発生をスケジューリングする分散量子コンパイラフレームワークであるSwitchQNetにQAOAを適用し,グラフ依存の2量子ビットコストインタラクションをQPU間のリモートCX通信要求に変換するルーティングジェネレータを追加する。
この拡張を用いて、Clos, fat-tree, spine-leafトポロジにわたるQAOAインスタンスを評価し、通信遅延、EPR-pairオーバーヘッド、EPR待ち時間、リトライオーバーヘッド、バッファサイズに対する感度、ルックアヘッド深さ、通信キュービットカウント、EPRレイテンシ、EPRフィデリティ仮定を測定した。
その結果、QAOAは、アルゴリズム構造、絡み合い管理、量子ネットワークアーキテクチャ間の相互作用を研究するための診断ベンチマークとしての価値を強調し、控えめながら一貫したレイテンシの低減が得られることを示した。
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