[논문 리뷰] 2QAN: A quantum compiler for 2-local qubit Hamiltonian simulation algorithms

Lingling Lao, Dan E. Browne|arXiv (Cornell University)|2021. 08. 04.

Quantum Computing Algorithms and Architecture참고 문헌 72인용 수 15

한 줄 요약

2QAN은 2-로컬 큐비트 하미르토니안 시뮬레이션을 위한 응용 분야에 특화된 양자 컴파일러로, 하미르토니안의 항들 사이에서 연산자 순열의 유연성을 활용하여 SWAP 게이트 수, 회로 깊이, 게이트 수를 최소화한다. 이 컴파일러는 Google Sycamore, IBMQ Montreal, Rigetti Aspen 장치에서 기존 최고 수준의 컴파일러 대비 하드웨어 게이트 오버헤드를 최대 68.5배 감소시키고 회로 깊이를 21배 감소시킨다.

ABSTRACT

Simulating quantum systems is one of the most important potential applications of quantum computers. The high-level circuit defining the simulation needs to be compiled into one that complies with hardware limitations such as qubit architecture (connectivity) and instruction (gate) set. General-purpose quantum compilers work at the gate level and have little knowledge of the mathematical properties of quantum applications, missing further optimization opportunities. Existing application-specific compilers only apply advanced optimizations in the scheduling procedure and are restricted to the CNOT or CZ gate set. In this work, we develop a compiler, named 2QAN, to optimize quantum circuits for 2-local qubit Hamiltonian simulation problems, a framework which includes the important quantum approximate optimization algorithm (QAOA). In particular, we exploit the flexibility of permuting different operators in the Hamiltonian (no matter whether they commute) and propose permutation-aware techniques for qubit routing, gate optimization and scheduling to minimize compilation overhead. 2QAN can target different qubit topologies and different hardware gate sets. Compilation results on four applications (up to 50 qubits) and three quantum computers (namely, Google Sycamore, IBMQ Montreal and Rigetti Aspen) show that 2QAN outperforms state-of-the-art general-purpose compilers and application-specific compilers. Specifically, 2QAN can reduce the number of inserted SWAP gates by 11.5X, reduce overhead in hardware gate count by 68.5X, and reduce overhead in circuit depth by 21X. Experimental results on the Montreal device demonstrate that benchmarks compiled by 2QAN achieve the highest fidelity.

연구 동기 및 목표

• 제한된 큐비트 연결성과 네이티브 게이트 세트로 인해 NISQ 시대 양자 컴퓨터에서 발생하는 높은 컴파일 오버헤드를 해결하기 위해.
• 일반적인 컴파일러들이 응용 수준의 의미 정보를 갖추지 못해 세밀한 최적화를 놓치는 문제를 극복하기 위해.
• 제품 공식 기반 하미르토니안 시뮬레이션에서 비가환 항들의 순열 수용의 수학적 유연성을 활용하여 회로 비용을 줄이기 위해.
• CNOT, CZ, SYC, iSWAP를 포함한 다양한 큐비트 토폴로지와 하드웨어 게이트 세트를 지원하는 컴파일러를 개발하기 위해.
• 기존의 일반적 및 응용 분야에 특화된 컴파일러보다 더 높은 정밀도와 더 낮은 컴파일 오버헤드를 달성하기 위해 2-로컬 하미르토니안 시뮬레이션을 위한 컴파일러를 개발하기 위해.

제안 방법

• 제품 공식에 포함된 비가환 하미르토니안 항들의 지수 함수는 계산 정확도를 유지하면서도 순서를 재배열할 수 있다는 사실을 활용한다.
• 큐비트 라우팅을 순열 인식 방식으로 개선하여, 게이트 시퀀스와 일치하는 큐비트 이동을 통해 SWAP 게이트 삽입 수를 최소화한다.
• 순열 인식 게이트 스케줄링을 적용하여 작업 순서를 재배열함으로써 유휴 시간을 최소화하고 병렬 처리를 향상시켜 회로 깊이를 감소시킨다.
• 순열 인식 게이트 최적화를 수행하여 연산자 순서의 유연성을 활용해 중복된 이큐비트 게이트를 통합하거나 제거한다.
• 저수준 변환을 위한 기존 컴파일 도구와 통합하여, 고수준의 응용 인식 전처리 단계에 집중한다.
• 다양한 네이티브 게이트 세트와 큐비트 연결성 그래프를 가진 하드웨어 타깃(구글 Sycamore, IBMQ Montreal, Rigetti Aspen)을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2-로컬 하미르토니안 시뮬레이션에서 연산자 순열의 유연성을 컴파일 단계에서 활용하여 SWAP 게이트 수와 회로 깊이를 줄일 수 있는가?
• RQ2 일반적 컴파일러 및 기존 응용 분야에 특화된 컴파일러와 비교해 순열 인식 컴파일링은 게이트 수, 회로 깊이, 정밀도 측면에서 어떤가?
• RQ3 다양한 네이티브 게이트 세트를 가진 다양한 양자 하드웨어 아키텍처에서 순열 인식 최적화가 오버헤드를 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ4 표준 컴파일 플로우와 비교해 순열 인식 컴파일링이 실제 NISQ 장치에서 실험 정밀도를 향상시키는가?
• RQ5 제안된 기법들이 제품 공식 기반 접근법을 초월한 다른 양자 시뮬레이션 알고리즘으로 일반화될 수 있는가?

주요 결과

• 2QAN은 기존 최고 수준의 일반적 및 응용 분야에 특화된 컴파일러 대비 삽입된 SWAP 게이트 수를 최대 11.5배 감소시켰다.
• 컴파일러는 하드웨어 게이트 오버헤드를 최대 68.5배 감소시켜 오류 발생 가능성이 높은 이큐비트 게이트 사용을 크게 줄였다.
• 회로 깊이는 최대 21배 감소하여 NISQ 장치에서 디코herence와 노이즈에 대한 회로의 내성을 향상시켰다.
• IBMQ Montreal 장치에서 2QAN으로 컴파일된 벤치마크는 모든 테스트 컴파일러 중에서 가장 높은 실험 정밀도를 달성했다.
• 일부 응용 프로그램에서는 2QAN이 게이트 오버헤드가 0이 되는 결과를 보였으며, 이는 추가적인 SWAP 또는 최적화 게이트가 필요로 하지 않는다는 것을 의미한다.
• CNOT, iSWAP, SYC를 포함한 서로 다른 큐비트 토폴로지와 네이티브 게이트 세트를 가진 세 가지의 다른 양자 하드웨어 플랫폼에서 일관된 성능 향상을 보였다.