論文の概要: Compiling Together: High-Throughput Distributed Quantum Computing via Multi-Compilation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.03260v1
- Date: Fri, 02 Oct 2026 13:04:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-06 00:14:30.379948
- Title: Compiling Together: High-Throughput Distributed Quantum Computing via Multi-Compilation
- Title（参考訳）: 並列コンパイル:マルチコンパイルによる高速分散量子コンピューティング
- Abstract要約: 分散量子コンピューティング(DQC)は、複数の量子処理ユニット(QPU)を接続することでスケールアウトする
マルチコンパイルが単一コンパイルに対してスループットを2-4.5*向上させることを示す。
ハードウェア上では、フィデリティは最大で93%増加し、最大で10*の時間でシングルコンパイルフィデリティに達する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.446068667956503
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computing is a promising paradigm for problems that are challenging for classical machines, but realizing that promise requires far more qubits than a single processor can offer. Distributed quantum computing (DQC) scales out by connecting multiple quantum processing units (QPUs), at the cost of making entanglement the scarce resource: every remote gate consumes a Bell pair, and inter-QPU links generate Bell pairs at finite rates orders of magnitude slower than local gates. Since quantum programs are executed repeatedly, this rate bounds how fast shots complete and thus how fast results are obtained. Existing DQC compilers emit a single implementation per circuit, so throughput is capped by its busiest link while other links stay idle. We observe that alternative compilations of the same circuit are logically equivalent yet stress different links; executing them concurrently and pooling their samples converts idle Bell pairs into additional shots. We formulate the joint selection of compilations and allocation of shots under per-link Bell-pair capacities as Candidate-Constrained Max-Shot Allocation (CMA), prove it NP-hard, and solve it with a dynamic program and its approximate variant AppDP, a compact MILP, and a greedy heuristic Effi. In simulation on six-QPU networks, multi-compilation raises throughput by 2-4.5* over the single compilation and correspondingly improves output fidelity under equal Bell-pair budgets. On hardware, it increases measured fidelity by up to 93% and reaches the single-compilation fidelity in up to 10* less time. Scaling to 36 QPUs and 144-qubit circuits, MILP improves throughput over the single compilation by 76.8% on average across 48 configurations while Effi allocates in milliseconds.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、古典的なマシンでは難しい問題に対して有望なパラダイムである。
分散量子コンピューティング(DQC)は、複数の量子処理ユニット(QPU)を接続することでスケールアウトし、各リモートゲートはベルペアを消費し、QPU間リンクはベルペアを局所ゲートよりも桁違い遅い有限レートで生成する。
量子プログラムは繰り返し実行されるため、この速度はショットの完了速度と結果の速さとの境界である。
既存のDQCコンパイラは回路毎に1つの実装を出力するので、スループットは最も忙しいリンクによって制限され、他のリンクはアイドル状態のままである。
我々は、同じ回路の代替コンパイルが論理的に等価であるが、異なるリンクを強制的に実行し、サンプルをプールすることでアイドルベルペアを追加ショットに変換する。
我々は,CMA (Candidate-Constrained Max-Shot Allocation) としてベル対数容量当たりのショットのコンピレーションとアロケーションの連成選択を定式化し,NPハードであることを証明し,動的プログラムとその近似変種 AppDP,コンパクトMILP,グリージーヒューリスティックエッフィを用いて解決する。
6QPUネットワーク上でのシミュレーションでは、マルチコンパイルは単一のコンパイルに対して2-4.5*のスループットを向上し、ベルペアの予算で出力の忠実度を向上する。
ハードウェア上では、測定された忠実度を最大93%増加させ、最大10*の時間で単一コンパイル忠実度に達する。
36のQPUと144キュービットの回路にスケールすると、MILPはシングルコンパイルのスループットを平均76.8%向上し、Effiはミリ秒で割り当てる。
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