[논문 리뷰] Advanced Simulation of Quantum Computations: Compact Representation Rather than Hardware Power.

Alwin Zulehner, Robert Wille|arXiv (Cornell University)|2017. 07. 04.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 양자 계산을 위한 새로운 그래프 기반 시뮬레이션 방법을 제안하며, 더 깊은 구조적 중복성을 활용하여 양자 상태와 연산의 표현을 훨씬 더 압축적으로 구현한다. 기본 원리에서부터 양자 상태 표현을 재고함으로써, 이 방법은 기존의 배열 기반 및 그래프 기반 시뮬레이터보다 몇 개의 주요 성능 향상을 이룩하며, 30개 이상의 큐비트를 포함하는 더 큰 양자 회로의 시뮬레이션을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Quantum computation is a promising emerging technology which, compared to conventional computation, allows for substantial speed-ups e.g. for integer factorization or database search. However, since physical realizations of quantum computers are in their infancy, a significant amount of research in this domain still relies on simulations of quantum computations on conventional machines. This causes a significant complexity which current state-of-the-art simulators try to tackle with a rather straight forward array-based representation and by applying massive hardware power. There also exist solutions based on decision diagrams (i.e. graph-based approaches) that try to tackle the exponential complexity by exploiting redundancies in quantum states and operations. However, these existing approaches do not fully exploit redundancies that are actually present. In this work, we revisit the basics of quantum computation, investigate how corresponding quantum states and quantum operations can be represented even more compactly, and, eventually, simulated in a more efficient fashion. This leads to a new graph-based simulation approach which outperforms state-of-the-art simulators (array-based as well as graph-based). Experimental evaluations show that the proposed solution is capable of simulating quantum computations for more qubits than before, and in significantly less run-time (several magnitudes faster compared to previously proposed simulators). An implementation of the proposed simulator is publicly available online at this http URL.

연구 동기 및 목표

• 고전적 하드웨어에서 양자 계산을 시뮬레이션할 때 발생하는 지수적 복잡도 문제를 해결하기 위해.
• 기존 시뮬레이터들이 막대한 하드웨어에 의존하거나 양자 상태의 중복성을 부분적으로만 활용하는 데서 비롯되는 한계를 극복하기 위해.
• 그래프 기반 구조를 활용하여 양자 상태와 연산의 더 압축적이고 효율적인 표현 방식을 개발하기 위해.
• 이전까지는 불가능했던 더 큰 양자 회로의 시뮬레이션을 훨씬 줄은 런타임으로 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• 양자 계산의 기본 원리를 재고하여, 이전에 간과되었던 양자 상태 및 연산 표현의 중복성을 식별하기 위해.
• 구조적 대칭성과 중복성을 활용하여 양자 상태와 유니터리 연산을 압축적으로 인코딩하는 새로운 그래프 기반 데이터 구조를 도입하기 위해.
• 명시적 배열 저장을 피하는 기호적 다루기 프레임워크를 활용하여 메모리 사용량을 줄이고 계산 효율성을 향상시키기 위해.
• 시뮬레이션 중 표현의 크기를 최소화하기 위해 고급 그래프 압축 기법을 사용하기 위해.
• 완전한 상태 벡터 갱신을 피하고, 압축된 그래프 구조 위에서 직접 양자 연산을 수행하는 시뮬레이션 엔진을 설계하기 위해.
• 동적 재조직화 및 정규화를 통해 표현을 최적화하여 추가로 중복성을 줄이기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기본 표현 방식을 재고함으로써, 양자 상태 및 연산 표현을 훨씬 더 압축적으로 만들 수 있는가?
• RQ2 메모리 및 런타임 효율성 측면에서 그래프 기반 표현 방식이 배열 기반 시뮬레이터보다 얼마나 뛰어나게 성능을 내는가?
• RQ3 기존 시뮬레이터들이 아직 활용하지 못하고 있는 양자 상태 및 연산의 구조적 중복성은 무엇인가?
• RQ4 새로운 그래프 기반 시뮬레이션 프레임워크를 통해 이전까지는 불가능했던 더 큰 양자 회로의 시뮬레이션을 가능하게 할 수 있는가?
• RQ5 다양한 유형의 양자 회로에 대해, 제안된 방법은 최신 기술 대비 성능이 어떻게 스케일링되는가?

주요 결과

• 제안된 시뮬레이터는 기존 최신 기술의 배열 기반 및 그래프 기반 시뮬레이터보다 몇 개의 주요 성능 향상을 이룩하며, 시뮬레이션 속도가 훨씬 빠르게 작동한다.
• 이 방법은 이전 시뮬레이터의 능력을 뛰어넘어 최대 30개 이상의 큐비트를 포함하는 양자 회로를 성공적으로 시뮬레이션한다.
• 그래프 기반 표현 방식은 기존 접근 방식이 포착하지 못한 더 깊은 구조적 중복성을 활용하여 메모리 사용량을 줄였다.
• 시뮬레이터는 뛰어난 확장성을 보이며, 복잡하고 얽힌 양자 회로에서도 높은 성능을 유지한다.
• 오픈소스 구현체가 공개되어 있어 재현 가능성이 높고 커뮤니티의 도입이 용이하다.