[論文レビュー] LIQUi|>: A Software Design Architecture and Domain-Specific Language for Quantum Computing

Dave Wecker, Krysta M. Svore|arXiv (Cornell University)|Feb 18, 2014

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 8

ひとこと要約

LIQUi|⟩ は、F# に埋め込まれたモジュラーでドメイン特化された量子プログラミング言語であり、多様なハードウェアバックエンド上で、量子アルゴリズムの高水準な開発、シミュレーション、最適化を可能にする。エンドツーエンドの量子アルゴリズム設計をサポートしており、回路抽出、最大30量子ビットのシミュレーション、14ビットの数（8193 = 3 × 2731）に対するショアのアルゴリズムの完全なシミュレーションが可能であり、当時、量子シミュレータで因数分解された最大の数を記録している。

ABSTRACT

Languages, compilers, and computer-aided design tools will be essential for scalable quantum computing, which promises an exponential leap in our ability to execute complex tasks. LIQUi|> is a modular software architecture designed to control quantum hardware. It enables easy programming, compilation, and simulation of quantum algorithms and circuits, and is independent of a specific quantum architecture. LIQUi|> contains an embedded, domain-specific language designed for programming quantum algorithms, with F# as the host language. It also allows the extraction of a circuit data structure that can be used for optimization, rendering, or translation. The circuit can also be exported to external hardware and software environments. Two different simulation environments are available to the user which allow a trade-off between number of qubits and class of operations. LIQUi|> has been implemented on a wide range of runtimes as back-ends with a single user front-end. We describe the significant components of the design architecture and how to express any given quantum algorithm.

研究の動機と目的

• スケーラブルな量子アルゴリズム開発のための高水準で拡張可能なソフトウェアアーキテクチャを提供すること。
• 特定の量子ハードウェアに依存しない、量子回路のシミュレーションと最適化を可能にすること。
• アルゴリズム作成から回路エクスポートおよびハードウェアデプロイメントまでをカバーするエンドツーエンドのワークフローをサポートすること。
• 統合されたツールを通じて、量子ノイズ、エラー訂正、回路分解の研究を促進すること。
• 古典的ハードウェア上で大規模な量子アルゴリズム（例えばショアのアルゴリズム）の効率的なシミュレーションを可能にすること。

提案手法

• F# の型システムとメタプログラミング機能を活用し、量子プログラミングのためのドメイン特化言語（DSL）を一般用途の関数型言語に埋め込む。
• 分離されたランタイムを備えたモジュラーなソフトウェアアーキテクチャを提供し、下位のハードウェアから抽象化を実現する。
• 量子ビット数と演算クラスのトレードオフがある2つのシミュレーション環境をサポートし、スケーラブルなシミュレーションを可能にする。
• 最適化、レンダリング、外部ツールやハードウェアへの翻訳に使用可能な、回路のデータ構造を生成および公開する。
• ゲートの成長と最適化された線形代数を用いて、ゲート数を削減し、シミュレーションのパフォーマンスを向上させる。
• 複数のバックエンドとシミュレータを提供し、古典的および量子環境でのデプロイとテストを可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 一般用途の関数型言語に高水準でドメイン特化された言語を埋め込むことで、量子アルゴリズム開発をどのように簡素化できるか？
• RQ2 どのようなシミュレーション技術が、古典的ハードウェア上で大規模な量子回路を効率的に実行可能にするか？
• RQ3 どのような方法で、ターゲットハードウェアに依存せずに量子回路を抽象化し最適化できるか？
• RQ4 エンドツーエンドの量子アルゴリズム開発（設計からデプロイメントまで）を支援するためのアーキテクチャ的要因は何か？
• RQ5 量子エラー訂正、ノイズモデリング、古典的制御を統合されたソフトウェアスタックにどのように統合できるか？

主な発見

• LIQUi|⟩ は14ビットの数（8193 = 3 × 2731）に対するショアのアルゴリズムをシミュレートに成功し、31量子ビットと700万ゲートを要し、当時、量子シミュレータで因数分解された最大の数を記録した。
• 13ビットのインスタンスのシミュレーション時間が、数学パッケージとメモリ使用量の最適化により、3年から4日へ短縮された。
• ゲート成長により、1ラウンドあたり50万ゲートから1万8千ゲートに削減され、シミュレーション効率が顕著に向上した。
• 32 GB のメモリのみで、約30量子ビットまでのシミュレーションが可能であり、大規模な量子回路の探索を可能にした。
• 1台のデスクトップ上で、ショアのアルゴリズムの量子操作と古典的後処理を含むエンドツーエンドのシミュレーションが1分未塔で実行可能だった。
• LIQUi|⟩ は、広範な最適化を伴う複雑で大規模な量子アルゴリズムのシミュレーションの実現可能性を示し、将来のハードウェアに配慮したコンパイルと設計の道筋を示した。