[論文レビュー] Tackling the Qubit Mapping Problem for NISQ-Era Quantum Devices

Gushu Li, Yufei Ding+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 7, 2018

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 14

ひとこと要約

本稿では、任意の結合制約を持つNISQ時代の量子デバイスにおけるキュービットマッピングのための、SWAPベースの双方向ヒューリスティック探索アルゴリズムSABREを提案する。2キュービットゲートに関与するキュービットに焦点を当てた探索空間の最適化、高品質な初期マッピングを実現するための逆走査、および回路の深さとゲート数のバランスを取るために導入された減衰効果により、SABREは先行手法と比較して指数的スピードアップを達成し、追加ゲートを最大91%まで削減する。

ABSTRACT

Due to little consideration in the hardware constraints, e.g., limited connections between physical qubits to enable two-qubit gates, most quantum algorithms cannot be directly executed on the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices. Dynamically remapping logical qubits to physical qubits in the compiler is needed to enable the two-qubit gates in the algorithm, which introduces additional operations and inevitably reduces the fidelity of the algorithm. Previous solutions in finding such remapping suffer from high complexity, poor initial mapping quality, and limited flexibility and controllability. To address these drawbacks mentioned above, this paper proposes a SWAP-based BidiREctional heuristic search algorithm SABRE, which is applicable to NISQ devices with arbitrary connections between qubits. By optimizing every search attempt,globally optimizing the initial mapping using a novel reverse traversal technique, introducing the decay effect to enable the trade-off between the depth and the number of gates of the entire algorithm, SABRE outperforms the best known algorithm with exponential speedup and comparable or better results on various benchmarks.

研究の動機と目的

• 2キュービットゲートが物理的に結合されたキュービット間でのみ実行可能なNISQ時代の量子デバイスにおけるキュービットマッピング問題に対処すること。
• 従来手法の限界、すなわち高い実行時間、初期マッピング品質の低さ、回路的トレードオフの制御不能性を克服すること。
• 理想の1次元／2次元格子に限定されない任意の結合トポロジーを持つ実ハードウェア上で、量子回路の効率的コンパイルを可能にすること。
• 回路の深さとゲート数のバランスを制御可能な最適化により、スケーラブルかつ柔軟なソリューションを提供すること。

提案手法

• 2キュービットゲートに関与するキュービットに焦点を当てることで、冗長な探索試行を減らすSWAPベースの双方向ヒューリスティック探索を提案する。
• 初期マッピング品質を向上させるために、回路内で最初に現れる2キュービットゲートを優先する逆走査技術を導入する。
• ヒューリスティックコスト関数に減衰効果を適用し、重複しないSWAP操作を優遇することで、回路の深さとゲート数の間のトレードオフを可能にする。
• 回路全体の構造を全体的に考慮することで探索プロセスを最適化し、初期段階からマッピング品質を向上させる。
• IBMのQISKitと同様のレイヤードアプローチを採用するが、より知的なSWAP選択と探索空間の縮小を実現する。
• 減衰パラメータを調整することで最適化を制御可能にし、最終回路の深さを短くするか、ゲート数を減らすかを優先できるようにする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 任意の結合構造を持つNISQデバイスにおいて、高品質な解を維持しつつ、キュービットマッピングの探索空間をどのように縮小できるか？
• RQ2 逆走査技術により、回路内で最初に現れるエンタングルゲートに注目することで、初期マッピング品質を向上させられるか？
• RQ3 ヒューリスティックコスト関数に減衰効果を導入することで、回路の深さと追加SWAPゲート数の間のトレードオフをどの程度制御可能にすることができるか？
• RQ4 SABREは、BKA や IBM のマッパーといった最先端手法と比較して、実世界のベンチマークにおいて性能と効率でどのように差をつけるか？
• RQ5 SABREは、全探索手法よりも指数的スピードアップを達成しつつ、回路品質を維持または向上させられるか？

主な発見

• SABREは、小規模なベンチマークにおいて追加SWAPゲートを最大91%まで削減し、一部のケースでは完全に削除することができる。
• 大規模なベンチマークでは、最良の先行手法と比較して指数的スピードアップを達成するとともに、追加ゲート数を約10%削減する。
• 逆走査技術により、従来手法よりも高品質な初期マッピングが得られ、最終的な回路品質が顕著に向上する。
• 減衰効果により、回路の深さとゲート数の間の制御可能なトレードオフが可能となり、SABREは異なるNISQデバイスの特性に最適化された回路を生成できる。
• IBM 20キュービットチップモデルにおいて、SABREはIBMのQISKitマッパーおよびBKAアルゴリズムを実行時間と回路品質の両面で上回る。