[논문 리뷰] An efficient quantum circuits optimizing scheme compared with QISKit

Xin Zhang, Hong Xiang외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 07. 04.

Quantum Computing Algorithms and Architecture참고 문헌 13인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 물리적 큐비트 연결성 기반으로 동적으로 큐비트를 재할당하고, SWAP 게이트를 삽입하며, 단일 큐비트 연산을 병합하는 방식으로 게이트 수와 컴파일 시간을 줄이는 양자 회로 최적화 기법을 제안한다. QISKit에 비해 평균 게이트 소비를 25.3% 감소시키고 컴파일 시간을 12.9%로 줄이며, 최적의 경우 최대 5배의 속도 향상과 63% 감소된 게이트 수를 기록한다. 특히 비완전 연결 레이아웃에서 큰 얕은 회로에 대해 매우 효과적이다.

ABSTRACT

Recently, the development of quantum chips has made great progress-- the number of qubits is increasing and the fidelity is getting higher. However, qubits of these chips are not always fully connected, which sets additional barriers for implementing quantum algorithms and programming quantum programs. In this paper, we introduce a general circuit optimizing scheme, which can efficiently adjust and optimize quantum circuits according to arbitrary given qubits' layout by adding additional quantum gates, exchanging qubits and merging single-qubit gates. Compared with the optimizing algorithm of IBM's QISKit, the quantum gates consumed by our scheme is 74.7%, and the execution time is only 12.9% on average.

연구 동기 및 목표

• 최근 양자 하드웨어에서 비완전 연결된 큐비트 레이아웃으로 인해 증가하는 회로 깊이와 오류율 문제를 해결한다.
• 큐비트 연결성 제약으로 인한 양자 회로 컴파일 오버헤드를 줄인다.
• 임의의 물리적 큐비트 레이아웃에 효율적으로 적응할 수 있는 일반 목적의 최적화 기법을 개발한다.
• 기존 도구인 QISKit와 비교해 양자 게이트 수와 컴파일 시간을 모두 최소화한다.
• 현재의 노이즈가 많은 중규모 양자(NISQ) 장치에서 코herence 시간 내에 양자 프로그램 실행의 신뢰성과 효율성을 향상시킨다.

제안 방법

• 비접근성 CNOT 연산을 위해 필요한 SWAP 게이트 수를 최소화하기 위해 양자 레지스터 내 큐비트를 동적으로 재할당한다.
• 제약이 있는 아키텍처에서 비국소 양자 얽힘 연산을 물리적으로 구현할 수 있도록 추가 CNOT 및 SWAP 게이트를 삽입한다.
• 연속된 단일 큐비트 게이트(u1, u2, u3)를 병합해 더 적은 등가 게이트로 만들기 위해 근사 최적화를 적용한다. 이를 통해 회로 깊이를 줄인다.
• 게이트 오버헤드를 최소화하기 위해 최적의 큐비트 순열 시퀀스를 탐색하기 위해 4층의 솔루션 스페이스 트리에 대해 재귀적 탐색을 수행한다.
• 게이트 수와 컴파일 시간을 균형 잡는 비용 함수를 구현하며, 낮은 깊이와 낮은 오버헤드 설정을 우선시한다.
• 모든 최적화는 QISKit 및 OpenQASM와의 상호운용성을 위해 {u1, u2, u3, CNOT}라는 보편 게이트 세트를 기반으로 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비완전 연결된 물리적 큐비트 레이아웃에서 회로 깊이를 증가시키지 않고 효율적으로 양자 회로를 최적화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 QISKit의 기존 최적화 전략에 비해 게이트 수와 컴파일 시간을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ3 선형, 중심, 원형, 최근접 이웃 등의 다양한 물리적 레이아웃에서 제안된 기법의 성능은 어떻게 변화하는가?
• RQ4 회로 깊이와 큐비트 수가 제안된 방법의 최적화 효율성에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ5 큐비트 순열에 대한 근사 탐색 전략이 낮은 계산 비용을 유지하면서도 근사 최적의 결과를 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 기법은 QISKit 대비 평균적으로 74.7%의 게이트 소비로 줄여 25.3%의 게이트 효율성 향상을 보였다.
• 컴파일 시간은 QISKit 평균의 12.9%로 줄어들어 회로 최적화 속도 향상이 뚜렷하게 나타났다.
• 큐비트 수가 많고 깊이가 낮은 회로에서는 컴파일 속도가 QISKit 대비 최대 20배 빨라지고, 게이트 수는 63% 감소했다.
• 중심 레이아웃에서는 QISKit의 방법 대비 게이트 수의 49%와 실행 시간의 5.8%만을 소비했다.
• 선형 및 중심 레이아웃과 같은 비완전 연결 레이아웃에서 가장 뛰어난 성능을 보였으며, 원래 회로 대비 게이트 비용은 1.77–1.80×로 나타났다. 반면 QISKit는 2.01–3.68×로 더 높았다.
• 깊은 회로에서는 근사 탐색의 국소 최적값 문제로 성능이 저하되어 전역 최적화 또는 개선된 선택 기준이 필요함을 시사한다.