[論文レビュー] Cutting Quantum Circuits to Run on Quantum and Classical Platforms

Wei Tang, Margaret Martonosi|arXiv (Cornell University)|May 12, 2022

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 7

ひとこと要約

CutQC は、大規模な量子回路を小さなサブ回路に分割して、小規模な NISQ デバイスおよび古典的プロセッサ（CPU/GPU）で実行するハイブリッド量子古典フレームワークであり、100 ビットまでの回路評価を可能にする。回路カットとスケーラブルな古典的後処理を活用することで、直接的な NISQ 実行と比較して $χ^2$ 損失が 21–47% 低減され、より高い忠実度を達成する。これは、より大きなノイズの多い量子ハードウェアに依存せず、より小さなノイズの多いハードウェアでも実現可能である。

ABSTRACT

Quantum computing (QC) offers a new computing paradigm that has the potential to provide significant speedups over classical computing. Each additional qubit doubles the size of the computational state space available to a quantum algorithm. Such exponentially expanding reach underlies QC's power, but at the same time puts demanding requirements on the quantum processing units (QPU) hardware. On the other hand, purely classical simulations of quantum circuits on either central processing unit (CPU) or graphics processing unit (GPU) scale poorly as they quickly become bottlenecked by runtime and memory. This paper introduces CutQC, a scalable hybrid computing approach that distributes a large quantum circuit onto quantum (QPU) and classical platforms (CPU or GPU) for co-processing. CutQC demonstrates evaluation of quantum circuits that are larger than the limit of QPU or classical simulation, and achieves much higher quantum circuit evaluation fidelity than the large NISQ devices achieve in real-system runs.

研究の動機と目的

• 現在の NISQ デバイスのスケーラビリティと忠実度の制限を克服すること。これは、量子ビット数とノイズの制限によって制限されている。
• 古典的シミュレーションの指数的資源要件を克服すること。これは、大規模な量子回路にスケーリングできない。
• 利用可能な量子ハードウェアや古典的シミュレータの物理的限界を超えた量子回路の実行を可能にすること。
• 出力忠実度を向上させること。これは、より大きなノイズの多い量子デバイスに依存せず、サブ回路の分割と古典的後処理によってノイズを低減することで実現する。
• 既存のコンパイラーとハードウェアと互換性がある、実用的でエンドツーエンドのハイブリッド量子古典計算フレームワークを提供すること。

提案手法

• 最適なカット位置を自動的に特定することで、回路カットを用いて大規模な量子回路を、独立して実行可能な小さなサブ回路に分解する。
• 各サブ回路は、量子ビット数と深さの要件が低減された小規模な NISQ デバイスで実行され、ノイズへの露出が最小限に抑えられる。
• 効率的なテンソルネットワーク縮約と確率的サンプリングを用いて、サブ回路の結果から全回路出力を古典的後処理で再構築する。
• 既存の量子コンパイラー（例：ノイズ適応コンパイラー）と統合することで、コンパイレーションパイプラインを変更せずに忠実度をさらに向上させる。
• スケーラブルな古典的バックエンド（CPU/GPU）が全出力分布の再構築を処理し、全状態ベクトルシミュレーションの必要性を回避する。
• 本フレームワークは、近い将来の応用および将来の誤り耐性アーキテクチャに対応し、より小さな信頼性の高いハードウェアで信頼性のある実行を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 現在の NISQ デバイスの物理的量子ビット数制限を超えた量子回路を、ハイブリッド量子古典アプローチで評価できるか？
• RQ2 大規模な回路を小さなサブ回路に分割し、古典的後処理で出力を再構築することで、より大きな NISQ デバイスでの直接実行と比較して忠実度が向上するか？
• RQ3 回路カットを用いて、古典的シミュレーションリソースを有効活用することで、従来のスケーラビリティ限界を超えた回路評価が可能か？
• RQ4 より小さなノイズの多い量子プロセッサを使用する場合、CutQC の忠実度は直接的な NISQ 実行と比較してどの程度向上するか？
• RQ5 回路カットと古典的再構築は、近い将来の量子計算におけるノイズ由来の誤りをどの程度低減できるか？

主な発見

• CutQC は、100 ビットまでの量子回路評価を可能にし、現在の NISQ デバイスや古典的シミュレーション手法の限界を著しく超える。
• 直接的な大きな NISQ デバイスでの実行と比較して、CutQC は $χ^2$ 損失を平均で 21–47% 減少させ、出力忠実度の向上を示している。
• 最良の状況では、5 ビットのデバイス（Bogota）を用いた場合、20 ビットのデバイス（Johannesburg）を用いた場合と比較して、$χ^2$ 損失がほぼ 60% 減少した。
• CutQC は、より小さなノイズの多い量子ハードウェアを使用しても、直接的な NISQ 実行を上回る性能を示しており、より小さな信頼性の高いデバイスが、より大きなノイズの多いデバイスよりも優れた結果をもたらす可能性を示している。
• さまざまなベンチマークにおいて本手法は頑健であるが、AQFT 回路では回路の深さが高いため性能が低下しており、回路構造が有効性に影響を与えることが示唆されている。
• CutQC の古典的再構築フェーズは効率的かつスケーラブルであり、全状態ベクトルシミュレーションを必要とせずに、高忠実度の出力再構築を可能にしている。