[논문 리뷰] Classical Simulation of Intermediate-Size Quantum Circuits

Jianxin Chen, Fang Zhang외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 05. 03.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 75

한 줄 요약

본 논문은 일반 양자 회로를 위한 분산 고전 시뮬레이터를 제시하여 중간 규모 회로의 시뮬레이션에서 새로운 경계에 도달하고 낮 깊이의 난수 회로에서 양자 우위가 달성되기 어려울 수 있음을 시사합니다. 또한 Alibaba의 클러스터에서 속도 향상을 시연하고 현실적인 노이즈 하에서 양자 이점의 함의에 대해 분석합니다.

ABSTRACT

We introduce a distributed classical simulation algorithm for general quantum circuits, and present numerical results for calculating the output probabilities of universal random circuits. We find that we can simulate more qubits to greater depth than previously reported using the cluster supported by the Data Infrastructure and Search Technology Division of the Alibaba Group. For example, computing a single amplitude of an $8 imes 8$ qubit circuit with depth $40$ was previously beyond the reach of supercomputers. Our algorithm can compute this within $2$ minutes using a small portion ($\approx$ 14% of the nodes) of the cluster. Furthermore, by successfully simulating quantum supremacy circuits of size $9 imes 9 imes 40$, $10 imes 10 imes 35 $, $11 imes 11 imes 31$, and $12 imes 12 imes 27 $, we give evidence that noisy random circuits with realistic physical parameters may be simulated classically. This suggests that either harder circuits or error-correction may be vital for achieving quantum supremacy from random circuit sampling.

연구 동기 및 목표

• NISQ 시대에 고전 시뮬레이션 경계를 확장하여 양자 프로세서의 검증 가능성을 촉진하고 가능하게 한다.
• 단일 진폭을 효율적으로 계산하는 클러스터 친화적 텐서-네트워크 기반 시뮬레이터를 개발한다.
• 그래프 기반 treewidth와 핵심 변수들에 대한 병렬화가 시뮬레이션 타당성에 어떤 영향을 미치는지 탐구한다.
• 현실적인 노이즈 가정을 적용한 무작위 회로 샘플링을 시험하여 양자 우위에 대한 함의를 평가한다.

제안 방법

• 주요 복잡도 요인으로 treewidth에 초점을 맞추어 변수 제거 기반 텐서-네트워크 수축을 클러스터 설정에 맞게 적용한다.
• 대각 게이트가 그래프를 단순화하는 임의의 회로 진폭의 무향 그래프 모델 표현을 구성한다.
• 높은 영향력을 가진 변수의 값을 고정하여 동시 평가 가능한 하위 작업을 생성하는 방식으로 병렬화한다.
• Graph simplification과 하위 작업 배치를 안내하기 위해 QuickBB를 사용하여 제거 순서와 treewidth를 추정한다.
• 메모리와 계산을 다수의 노드에 걸쳐 균형 있게 분배하기 위해 작업을 하위 작업으로 분할하고, 추정된 기본 알고리즘 비용에 기반한 제거 대상 정점을 선택하는 탐욕적 전략을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 분산 고전 시뮬레이터가 대규모 클러스터에서 중간 규모 양자 회로의 단일 진폭을 효율적으로 계산할 수 있는가?
• RQ2 그래프 기반 수축과 핵심 변수들에 대한 병렬화가 양자 회로에 대한 고전 시뮬레이션의 실용적 한계를 어떻게 확장시킬 수 있는가?
• RQ3 제안된 프레임워크하에서 현실적인 게이트 충실도로 소음이 있는 난수 회로가 여전히 고전적으로 시뮬레이션 가능하여, 저깊이 구간에서의 양자 우위를 도전하는가?

주요 결과

• 시뮬레이터는 깊이 40인 8x8 큐빗 회로의 단일 진폭을 약 2분 만에 클러스터의 약 14%를 사용하여 계산할 수 있다.
• 크기가 각각 9x9x40, 10x10x35, 11x11x31, 12x12x27인 양자 우위 회로의 시뮬레이션이 입증되어, 현실적인 물리 매개변수 하에서 소음이 있는 난수 회로가 고전적으로 시뮬레이션될 수 있음을 시사한다.
• 이 접근법은 CPU 코어와 메모리가 충분한 10,000대의 머신으로 구성된 클러스터에서 시뮬레이션 가능한 한계치를 넓히며, 타당성에 있어 treewidth와 병렬화의 역할을 강조한다.
• 이 결과는 이 특정 프레임워크에서 양자 우위를 달성하려면 더 어려운 회로나 오류 정정이 필요할 수 있다는 관점을 뒷받침한다.