論文の概要: Towards Reproducible Evaluation of Distributed Quantum Circuit Partitioning Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.27099v1
• Date: Thu, 27 Aug 2026 13:15:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-28 16:30:58.412274
• Title: Towards Reproducible Evaluation of Distributed Quantum Circuit Partitioning Algorithms
• Title（参考訳）: 分散量子回路分割アルゴリズムの再現性評価に向けて
• Abstract要約: 分散量子コンピューティング(DQC)は、モジュール量子処理ユニット(QPU)をネットワーク化することで、モノリシック量子プロセッサの物理的スケーリング制限に対処する。 DQCアーキテクチャ上での量子アルゴリズムの効率的な実行には、QPU間の通信ボトルネックを最小限に抑えながら、QPU間でそれらをコンパイルする必要がある。 本稿では、ネットワーク制約の性能への影響を定量化するために、分割分散回路に確立されたモノリシックなメトリクスを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6355471507854134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distributed Quantum Computing (DQC) addresses the physical scaling limitations of monolithic quantum processors by networking modular Quantum Processing Units (QPUs). Efficient execution of quantum algorithms on DQC architectures requires compiling them across QPUs while minimizing inter-QPU communication bottlenecks, primarily through circuit partitioning. However, current evaluations of state-of-the-art partitioning heuristics focus primarily on the total entanglement cost of the partitions, failing to capture the broader structural and temporal overheads introduced by distributed network constraints. This paper addresses this evaluation gap by applying established monolithic benchmarking metrics to partitioned distributed circuits to quantify the performance impact of network constraints. Using an open-source, automated evaluation pipeline, we systematically assess diverse partitioning algorithms across standardized workloads and quantum network topologies. Our empirical results reveal that partitioning algorithms with comparable entanglement costs can still introduce drastically different physical execution penalties. By exposing these hidden trade-offs, such as severe increases in circuit depth and substantial reductions in gate density, this study demonstrates that comprehensive circuit-level metrics are essential for guiding the future design of DQC compilers.
• Abstract（参考訳）: 分散量子コンピューティング(DQC)は、モジュール量子処理ユニット(QPU)をネットワーク化することで、モノリシック量子プロセッサの物理的スケーリング制限に対処する。 DQCアーキテクチャ上での量子アルゴリズムの効率的な実行には、QPU間の通信ボトルネックを最小限に抑えながら、QPU間でそれらをコンパイルする必要がある。 しかし、現在、最先端の分割ヒューリスティックスの評価は、主にパーティションの総絡み合いコストに焦点を当てており、分散ネットワークの制約によってもたらされるより広い構造的および時間的オーバーヘッドを捉えられなかった。 本稿では、ネットワーク制約による性能への影響を定量化するために、確立されたモノリシックなベンチマークメトリクスを分割分散回路に適用することにより、この評価ギャップを解消する。 オープンソースの自動評価パイプラインを使用して、標準化されたワークロードと量子ネットワークトポロジ間の多様なパーティショニングアルゴリズムを体系的に評価する。 我々の経験的結果は、同じエンタングルメントコストのパーティショニングアルゴリズムは、いまだに非常に異なる物理実行罰を課す可能性があることを示している。 回路深さの増大やゲート密度の大幅な減少など,これらの隠蔽トレードオフを明らかにすることにより,DQCコンパイラの将来設計の指針となる包括的回路レベルの指標が不可欠であることを示す。

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