[논문 리뷰] Cutting Quantum Circuits to Run on Quantum and Classical Platforms

Wei Tang, Margaret Martonosi|arXiv (Cornell University)|2022. 05. 12.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 7

한 줄 요약

CutQC는 큰 양자 회로를 더 작은 하위 회로로 분할하여 소규모 NISQ 장치와 클래식 프로세서(CPU/GPU)에서 실행할 수 있도록 하는 하이브리드 양자-클래식 프레임워크입니다. 이로 인해 기존의 플랫폼만으로는 도달할 수 없는 100 큐비트까지의 회로 평가가 가능해집니다. 회로 커팅과 확장 가능한 클래식 후처리를 활용함으로써 CutQC는 직접적인 NISQ 실행 대비 21–47% 낮은 $χ^2$ 손실을 달성하여, 더 작은 노이즈가 많은 양자 하드웨어를 사용함에도 불구하고 신뢰도를 크게 향상시킵니다.

ABSTRACT

Quantum computing (QC) offers a new computing paradigm that has the potential to provide significant speedups over classical computing. Each additional qubit doubles the size of the computational state space available to a quantum algorithm. Such exponentially expanding reach underlies QC's power, but at the same time puts demanding requirements on the quantum processing units (QPU) hardware. On the other hand, purely classical simulations of quantum circuits on either central processing unit (CPU) or graphics processing unit (GPU) scale poorly as they quickly become bottlenecked by runtime and memory. This paper introduces CutQC, a scalable hybrid computing approach that distributes a large quantum circuit onto quantum (QPU) and classical platforms (CPU or GPU) for co-processing. CutQC demonstrates evaluation of quantum circuits that are larger than the limit of QPU or classical simulation, and achieves much higher quantum circuit evaluation fidelity than the large NISQ devices achieve in real-system runs.

연구 동기 및 목표

• 현재 NISQ 장치의 스케일링 및 정밀도 제약, 즉 큐비트 수와 노이즈로 인한 제한을 해결하기 위해.
• 클래식 시뮬레이션의 지수적 자원 소모로 인해 큰 양자 회로에 대해 스케일링이 불가능한 문제를 극복하기 위해.
• 사용 가능한 양자 하드웨어나 클래식 시뮬레이터의 물리적 한계를 초월하는 더 큰 양자 회로의 실행을 가능하게 하기 위해.
• 더 큰, 더 노이즈가 많은 양자 장치에만 의존하는 것 대신, 하위회로 분할과 클래식 후처리를 통해 노이즈를 줄임으로써 출력 정밀도를 향상시키기 위해.
• 기존 컴파일러 및 하드웨어와 호환되는 실용적이고 종단 간(end-to-end)의 하이브리드 양자-클래식 계산 프레임워크를 제공하기 위해.

제안 방법

• 최적의 커팅 위치를 자동으로 식별하여, 큰 양자 회로를 더 작은, 독립적으로 실행 가능한 하위회로로 분해하기 위해 회로 커팅을 적용합니다.
• 각 하위회로는 더 작은 큐비트 수와 깊이 요구 사항을 가진 소규모 NISQ 장치에서 실행되어 노이즈 노출를 최소화합니다.
• 효율적인 텐서 네트워크 수축과 확률적 샘플링을 사용하여 하위회로 결과에서 전체 회로 출력을 복원하는 클래식 후처리 기법을 적용합니다.
• 노이즈 적응형 컴파일러 등 기존 양자 컴파일러와 통합되어 컴iles 파이pline을 수정하지 않고도 정밀도를 추가로 향상시킵니다.
• 확장 가능한 클래식 백엔드(CPU/GPU)가 전체 출력 분포를 재구성하여 전체 상태벡터 시뮬레이션의 필요성을 피합니다.
• 작고 더 신뢰할 수 있는 하드웨어에서 안정적인 실행을 가능하게 하여, 근미래의 애플리케이션과 향후 고장내성 아키텍처 모두를 지원합니다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현재 NISQ 장치의 물리적 큐비트 수 제한을 초월하는 양자 회로를 하이브리드 양자-클래식 접근법을 통해 평가할 수 있는가?
• RQ2 큰 회로를 더 작은 하위회로로 분할하고 클래식 후처리를 통해 출력을 재구성할 경우, 더 큰 NISQ 장치에서 직접 실행하는 것보다 정밀도가 향상되는가?
• RQ3 회로 커팅을 통해 클래식 시뮬레이션 자원을 효과적으로 활용하여 전통적인 확장성 한계를 초월한 회로 평가가 가능한가?
• RQ4 더 작은, 더 노이즈가 많은 양자 프로세서를 사용할 때 CutQC의 정밀도는 직접 NISQ 실행과 비교해 어떻게 되는가?
• RQ5 회로 커팅과 클래식 재구성 기법이 근미래의 양자 계산에서 노이즈 유발 오류를 얼마나 줄일 수 있는가?

주요 결과

• CutQC는 기존 NISQ 장치와 클래식 시뮬레이션 방법의 한계를 크게 초월하여 최대 100 큐비트까지의 양자 회로 평가를 가능하게 합니다.
• 더 큰 NISQ 장치에서 직접 실행하는 것과 비교해 CutQC는 평균적으로 $χ^2$ 손실을 21–47% 감소시켜 출력 정밀도 향상을 시사합니다.
• 최적의 경우, 5 큐비트 장치(Bogota)를 사용할 때 20 큐비트 장치(Johannesburg) 대비 $χ^2$ 손실을 거의 60%까지 감소시켰습니다.
• 더 작은, 더 노이즈가 많은 양자 하드웨어를 사용함에도 불구하고 CutQC는 직접 NISQ 실행을 능가하며, 더 작은, 더 신뢰도가 높은 장치가 더 큰, 더 노이즈가 많은 장치보다 더 나은 결과를 낼 수 있음을 보여줍니다.
• 다양한 벤치마크에서 강건한 성능을 보이며, 높은 회로 깊이로 인해 성능 저하가 발생한 AQFT 회로를 제외하고는 대부분의 경우 뛰어난 성능을 기록합니다. 이는 회로 구조가 효과성에 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.
• CutQC의 클래식 재구성 단계는 효율적이고 확장 가능하여 전체 상태벡터 시뮬레이션 없이도 고정밀도 출력 재구성을 가능하게 합니다.