[論文レビュー] Extreme-Scale Programming Model for Quantum Acceleration within High Performance Computing

Alexander McCaskey, Eugene Dumitrescu+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 4, 2017

Quantum Computing Algorithms and Architecture参考文献 35被引用数 7

ひとこと要約

この論文では、従来のHPCワークロード内での近い将来の量子加速を可能にするC++ベースの極大規模アクセラレータプログラミングモデルXACCを紹介する。量子カーネルを量子アクセラレータにオフロードすることで、ハードウェアに依存しない高水準APIを提供し、多様な量子プロセッサおよびシミュレータをサポートすることで、ポータブルでパフォーマンスに優れたハイブリッド量子古典コンピューティングワークフローの実現を可能にする。

ABSTRACT

Heterogeneous high-performance computing (HPC) systems offer novel architectures accommodating specialized processors that accelerate specific workloads. Near-term quantum computing technologies are poised to benefit applications as wide-ranging as quantum chemistry, machine learning, and optimization. A novel approach to scale these applications with future heterogeneous HPC is to enhance conventional computing systems with quantum processor accelerators. We present the eXtreme-scale ACCelerator programming model (XACC) to enable near-term quantum acceleration within existing conventional HPC applications and workflows. We design and demonstrate the XACC programming model within the C++ language by following a coprocessor machine model akin to the design of OpenCL or CUDA for GPUs. However, we take into account the subtleties and complexities inherent to the interplay between conventional and quantum processing hardware. The XACC framework provides a high-level API that enables applications to offload computational work represented as quantum kernels for execution on an attached quantum accelerator. Our approach is agnostic to the quantum programming language and the quantum processor hardware, which enables quantum programs to be ported to multiple processors for benchmarking, verification and validation, and performance studies. This includes a set of virtual numerical simulators as well as actual quantum processing units. The XACC programming model and its reference implementation may serve as a foundation for future HPC-ready applications, data structures, and libraries using conventional-quantum hybrid computing.

研究の動機と目的

• 既存のハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）ワークロードに近い将来の量子アクセラレータを統合する課題に対処すること。
• HPC開発者が対象とする量子ハードウェアの複雑さを抽象化するスケーラブルでポータブルなプログラミングモデルを設計すること。
• 異なる量子プロセッサおよびシミュレータ間での相互運用性を維持しながら、量子カーネルを量子アクセラレータにシームレスにオフロードすること。
• 複数の実行バックエンドにおける量子プログラムのベンチマーク、検証、パフォーマンス分析を支援すること。
• ハイブリッド古典量子コンピューティングにおける将来のHPC対応のライブラリおよびデータ構造の基盤を築くこと。

提案手法

• OpenCLやCUDAに類似したコプロセッサマシンモデルを採用し、XACCはC++アプリケーションが量子計算を専用の量子アクセラレータにオフロードできるようにする。
• フレームワークは、低レベルの量子命令の詳細を抽象化する高水準APIを提供し、量子カーネルの表現を可能にする。
• XACCは、量子プログラミング言語や基盤となる量子プロセッサアーキテクチャに依存しないように設計されている。
• 仮想数値シミュレータおよび実際の量子プロセッシングユニットを含む、複数の実行バックエンドをサポートする。
• 異なるハードウェアプラットフォーム間での量子プログラムのポータビリティを可能にし、テストおよびパフォーマンス評価を実現する。
• 実装はC++にネイティブに統合されており、既存のHPCソフトウェアスタックおよび開発手法との互換性を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして量子加速を既存のハイパフォーマンスコンピューティングワークロードに効果的に統合できるか？
• RQ2 どのようなプログラミングモデルが、多様な量子ハードウェアおよびシミュレーションバックエンド間で、ポータブルかつ効率的な量子カーネルのオフロードを可能にするか？
• RQ3 HPC環境において、量子プロセッサの複雑さを抽象化する高水準でハードウェアに依存しないインターフェースをどのように設計できるか？
• RQ4 ハイブリッド古典量子ワークロードにおける統一された量子アクセラレータインターフェースのパフォーマンスおよびポータビリティ特性は何か？
• RQ5 単一のプログラミングモデルが、複数のプラットフォームに跨る量子プログラムの検証、検査、パフォーマンスベンチマークを同時にサポートできるか？

主な発見

• XACCは、高水準でハードウェアに依存しないAPIを用いて、C++アプリケーションから量子アクセラレータへの量子カーネルのオフロードを成功裏に実現した。
• フレームワークは、実際の量子プロセッサおよび仮想数値シミュレータの両方で実行可能であり、ポータビリティとクロスプラットフォームでの検証を可能にした。
• 多様な量子バックエンド間での相互運用性が実証され、ベンチマークおよびパフォーマンス分析を促進した。
• 量子ハードウェアの詳細を抽象化することで、XACCは既存のHPCワークフローへの量子加速統合の複雑さを低減した。
• 今後のHPC対応のハイブリッド古典量子ライブラリおよびデータ構造の開発を可能にする設計がなされた。
• このアプローチは、近い将来の量子HPCシステムにおけるスケーラブルでポータブルかつパフォーマンスに優れたハイブリッドコンピューティングの基盤を提供する。