[논문 리뷰] Benchmarking Quantum Processor Performance at Scale

David McKay, Ian Hincks외 4명|arXiv (Cornell University)|2023. 11. 10.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 21

한 줄 요약

이 논문은 Layer Fidelity (LF)를 제시한다. 이는 양자 프로세서에 대한 확장 가능하고 간섭(crosstalk)을 고려한 벤치마크로, 여러 큐비트에 걸친 성능을 평가하기 위해 비연속적인 두 큐비트 게이트 계층 간의 충실도(fidelity)를 측정한다. LF를 layered gate 당 에러(EPLG)와 연관시키고, 이를 mirror RB 및 XEB 기반 지표와 비교한다.

ABSTRACT

As quantum processors grow, new performance benchmarks are required to capture the full quality of the devices at scale. While quantum volume is an excellent benchmark, it focuses on the highest quality subset of the device and so is unable to indicate the average performance over a large number of connected qubits. Furthermore, it is a discrete pass/fail and so is not reflective of continuous improvements in hardware nor does it provide quantitative direction to large-scale algorithms. For example, there may be value in error mitigated Hamiltonian simulation at scale with devices unable to pass strict quantum volume tests. Here we discuss a scalable benchmark which measures the fidelity of a connecting set of two-qubit gates over $N$ qubits by measuring gate errors using simultaneous direct randomized benchmarking in disjoint layers. Our layer fidelity can be easily related to algorithmic run time, via $γ$ defined in Ref.\cite{berg2022probabilistic} that can be used to estimate the number of circuits required for error mitigation. The protocol is efficient and obtains all the pair rates in the layered structure. Compared to regular (isolated) RB this approach is sensitive to crosstalk. As an example we measure a $N=80~(100)$ qubit layer fidelity on a 127 qubit fixed-coupling "Eagle" processor (ibm\_sherbrooke) of 0.26(0.19) and on the 133 qubit tunable-coupling "Heron" processor (ibm\_montecarlo) of 0.61(0.26). This can easily be expressed as a layer size independent quantity, error per layered gate (EPLG), which is here $1.7 imes10^{-2}(1.7 imes10^{-2})$ for ibm\_sherbrooke and $6.2 imes10^{-3}(1.2 imes10^{-2})$ for ibm\_montecarlo.

연구 동기 및 목표

• QV를 넘어 품질, 속도 및 규모를 포착하는 벤치마크의 필요성을 촉진한다.
• 다중 큐비트 게이트 계층에 대해 확장 가능하고 간섭 인지형 메트릭으로 Layer Fidelity (LF)를 도입한다.
• 대규모 장치에서 LF를 추정하는 효율적 프로토콜을 제공하고 이를 에러 완화 매개변수(gamma)와 연관시킨다.
• IBM의 127-큐비트 Eagle과 133-큐비트 Heron 프로세서에서 LF를 시연하고 다른 벤치마크와 비교한다.]
• method:[

제안 방법

• 연결된 두 큐비트 게이트의 집합을 M개의 불연속 계층으로 분할한다.
• 각 불연속 계층에 대해 동시 직경험적 벤치마킹(direct randomized benchmarking)을 수행하여 계층별 충실도를 추출한다.
• 계층 충실도 LF를 계층별 충실도의 곱으로 계산하고 LF = ∏ LF_m, EPLG = 1 − LF^(1/n_2Q)로 정의한다.
• 오차가 작은 경우 LF를 통해 에러 완화 매개변수 gamma와의 관계를 gamma ≈ 1/LF^2로 설명하고 경계(bound)를 논의한다.
• Pauli 전달 매트릭스 형식을 사용하여 LF를 전체 계층 충실도 F = Tr(R_ideal^−1 R_exp)/d^2와 연결한다.
• 벽 구분(barrier) 사용, 대기 큐비트 처리, 간섭에 대한 고려 등 실용적 측정 가이드라인을 제공한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 큰 규모의 연결된 큐비트 세트에서 게이트 충실도와 간섭을 포착하는 확장 가능하고 연속 품질 벤치마크를 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 계층 기반 벤치마크 접근법이 에러 완화 계획에 적합한 규모에 구애받지 않는 실행 가능한 지표를 제공할 수 있는가?
• RQ3 계층 충실도가 간섭 및 전반적 계층 품질을 반영하는 면에서 mirror RB와 XEB보다 어떤 차이를 보이는가?
• RQ4 큰 장치에서 LF를 추정하고 이를 장치 특유의 게이트 에러와 어떻게 연결할 수 있는가?
• RQ5 LF와 EPLG가 다른 IBM 양자 프로세서 아키텍처와 결합 스킴에서 어떻게 달라지는가?

주요 결과

• LF는 N-큐빗 체인에서 계층 충실도를 측정할 수 있으며, Eagle의 N = 80 및 ibm_sherbrooke의 N = 100에서 LF = 0.26(0.19)로 나타났다.
• ibm_montecarlo(Heron)에서 N = 100일 때 LF = 0.61(0.26)로 나타났다.
• 해당 EPLG 값은 ibm_sherbrooke에서 1.7×10^−2(1.7×10^−2), ibm_montecarlo에서 6.2×10^−3(1.2×10^−2)이다.
• 127Q Eagle과 133Q Heron 장치에서 계층 충실도 측정은 노이즈 모델 전반에 걸쳐 mirror RB와 일치하는 LF를 보인다.
• LF는 개별 게이트 에러에 대한 접근을 제공하며 큐비트 부분 집합에 대해 계산할 수 있어 간섭에 대한 정밀한 분석이 가능하다.
• 이 프로토콜은 LF가 gamma(에러 완화 메트릭)와 관련되어 있음을 보여주며 QV 및 XEB에 대한 확장 가능하고 유용한 보완 벤치마크로 남아 있다.