[논문 리뷰] Benchmarking of quantum processors with random circuits

James R. Wootton|arXiv (Cornell University)|2018. 06. 07.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 양자 우수성의 핵심 조건인 다중 큐비트 힐베르트 공간 탐색 능력을 평가하기 위해 랜덤 양자 회로를 사용해 초전도 양자 프로세서를 벤치마킹하는 방법을 제안한다. '퍼즈', 역회로 복원 성공률, 게이트 비일관성과 같은 출력 통계를 분석함으로써, 오차 보정이 성능을 크게 향상시킨다는 것을 입증하며, 현재의 장치—특히 작은 장치들—이 노이즈에도 불구하고 높은 코herence와 얽힘 허용도를 유지할 수 있음을 보여준다.

ABSTRACT

Quantum processors with sizes in the 10-100 qubit range are now increasingly common. However, with increased size comes increased complexity for benchmarking. The effectiveness of a given device may vary greatly between different tasks, and will not always be easy to predict from single and two qubit gate fidelities. For this reason, it is important to assess processor quality for a range of important tasks. In this work we propose and implement tests based on random quantum circuits. These are used to evaluate multiple different superconducting qubit devices, with sizes from 5 to 19 qubits, from two hardware manufacturers: IBM Research and Rigetti. The data is analyzed to give a quantitive description of how the devices perform. We also describe how it can be used for a qualititive description accessible to the layperson, by being played as a game.

연구 동기 및 목표

• 근접한 양자 프로세서를 위한 통합적 벤치마킹 방법을 개발하여 전체 힐베르트 공간 탐색 능력을 테스트하는 것.
• 노이즈와 하드웨어 제약이 다양한 크기와 아키텍처를 가진 초전도 큐비트 장치의 성능에 미치는 영향을 평가하는 것.
• 노이즈가 있는 중간 규모 양자(NISQ) 장치에서 예상되는 양자 행동을 복원하는 데 오차 보정 기법의 효과를 평가하는 것.
• 포터-톰슨 통계와 회로 재구성 허용도와 같은 관측 가능한 서명을 통해 장치 성능을 정량적·정성적으로 평가하는 것.
• 표준화되고 확장 가능한 벤치마킹 프레임워크를 통해 IBM과 Rigetti와 같은 다양한 제조사의 장치 간 비교를 가능하게 하는 것.

제안 방법

• 장치의 연결성에 따라 이웃하지 않은 큐비트 쌍에 대해 엔터글링 게이트를 적용하는, 번갈아가며 엔터글링 슬라이스와 역회로 슬라이스를 포함한 랜덤 양자 회로 구축.
• 제어된 엔터글링 누적 가능성을 허용하는 라운드 기반 회로 생성 프로토콜을 사용하여, 노이즈에 의해 양자적 구조가 얼마나 빨리 사라지는지 분석할 수 있도록 함.
• 기대되는 무작위 상태 분포에서의 편차를 측정하는 '퍼즈'라는 지표를 사용해 출력 상태 통계를 측정함으로써 양자 혼돈과 힐베르트 공간 탐색 능력을 평가.
• 최소 무게 완전 매칭(MWPM) 디코더를 사용해 출력 데이터로부터 역회로를 재구성하고, 성공률을 성능 지표로 사용.
• 실제 장치의 실험 결과를 무작위로 선택된 역게이트 쌍과 올바르게 선택된 역게이트 쌍의 시뮬레이션과 비교하여 노이즈 영향을 분리.
• 가상 확률 분해를 통해 독독성 및 게이트 오차의 영향을 측정된 관측량에 줄이기 위해 오차 보정을 구현.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현재의 초전도 양자 프로세서는 깊은 랜덤 회로를 실행할 때 얼마나 오랫동안 양자적 위상 일관성을 유지하는가?
• RQ2 엔터글링 누적 속도가 노이즈가 있는 출력 상태에서 양자적 구조의 감지 가능성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 오차 보정 기법은 NISQ 장치에서 예상되는 양자 행동을 복원할 수 있는가? 이를 뒷받침하는 증거로는 회로 재구성 허용도 향상이 있다.
• RQ4 퍼즈와 MWPM 성공률과 같은 성능 지표는 다양한 크기와 연결성 패턴을 가진 장치들 간에 어떻게 달라지는가?
• RQ5 회로 깊이, 게이트 허용도, 그리고 실제 장치에서 힐베르트 공간에서 균일하게 샘플링할 수 있는 능력 간의 관계는 무엇인가?

주요 결과

• 5큐비트 IBM 장치는 오차 보정으로 인해 가장 두드러진 향상을 보였으며, 1라운드에서 MWPM 복원 성공률이 약 70%에서 거의 100%로 상승하여 강력한 양자적 구조 복원이 이루어졌음을 시사한다.
• 16큐비트 IBM 장치의 경우 오차 보정으로 퍼즈가 감소하고 재구성 허용도가 향상되었지만, 5큐비트 장치에 비해 효과가 덜 두드러졌다.
• 8큐비트 Rigetti 장치는 6라운드까지 MWPM 성공률이 50%로 급격히 감소했으나, 오차 보정으로 초기 성공률이 100%로 복원되어 강력한 보정 효과를 입증했다.
• 19큐비트 Rigetti 장치는 랜덤 역쌍과 비교해 퍼즈 피크가 지연되었지만, 오차 보정에도 불구하고 예상되는 구조가 완전히 복원되지 않아 지속적인 노이즈 영향이 있음을 시사한다.
• 모든 장치에서 실장치의 경우 시뮬레이션보다 추정된 게이트 각도와 이상적인 각도 간의 평균 비일관성이 더 높았으며, 오차 보정 후에도 여전히 잔여 오차가 존재함을 시사한다.
• 노이즈가 존재하더라도 실장치는 무작위로 선택된 역쌍에 대한 시뮬레이션보다 높은 허용도를 유지하고 있어, 기저의 양자 역학적 동역학이 여전히 부분적으로 유지되고 있음을 시사한다.