[논문 리뷰] Distributed Scheduling of Quantum Circuits with Noise and Time Optimization

Debasmita Bhoumik, Ritajit Majumdar외 2명|arXiv (Cornell University)|2023. 09. 12.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 노이즈와 시간 최적화된 분산 스케줄러인 NoTaDS를 제안한다. 이는 회로 커팅 기법을 사용해 양자 회로를 분할하고, 여러 개의 노이즈 있는 양자 하드웨어 장치에 하위회로를 스케줄링하여, 개별 장치의 실행 시간 제한을 준수하면서도 최대의 정밀도를 달성한다. 이 방법은 최소 허용 실행 시간 조건에서도 전체 커팅되지 않은 회로를 가장 낮은 노이즈 장치에서 실행하는 것보다 최대 21% 높은 정밀도를 달성한다.

ABSTRACT

Quantum computers are currently noisy, particularly without error correction and fault tolerance. Methods like error suppression and mitigation are widely used to improve performance. Circuit cutting, which partitions a circuit into smaller subcircuits, can also reduce noise. In this paper, we propose an Integer Linear Program (ILP) based scheduler for optimizing subcircuit schedules on available hardware. The goal is to maximize overall fidelity and ensure each hardware does not exceed its predefined execution time. For 10-qubit circuits, our method achieves an average fidelity improvement of ~12.3% and ~21% with and without measurement error mitigation, respectively, even with minimal execution time. Additionally, we introduce a polynomial-time graph-theoretic scheduling method that matches the ILP scheduler's results when the number of subcircuits does not exceed the number of hardware units, each with minimal execution time. This noise and time-optimized scheduler represents a crucial step towards optimal quantum computing performance, especially with limited hardware access.

연구 동기 및 목표

• 근접한 양자 계산 환경에서 노이즈 최소화와 실행 시간 단축 사이의 상충 관계를 해결하기 위해.
• 제한된 양자 하드웨어 액세스를 가진 사용자가 가용 장치를 기반으로 하위회로를 지능적으로 스케줄링하여 더 높은 정밀도를 달성할 수 있도록 하기 위해.
• 회로 커팅을 결합한 노이즈 인식형, 시간 제약이 있는 스케줄링을 통해 회로 실행을 최적화하기 위해.
• 노이즈 중간 규모 양자(NISQ) 장치에서 성능 향상을 위한 실용적이고 확장 가능한 솔루션을 제공하기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 큰 양자 회로를 더 작은, 독립적으로 실행 가능한 하위회로로 분해하기 위해 회로 커팅을 사용한다.
• 각 하위회로를 하드웨어 장치에 할당하기 위해 정수 선형 프로그래밍(ILP)을 수립하여, 장치당 사용자가 정의한 실행 시간 한도 τ 이내에서 전체 정밀도를 최대화한다.
• 장치별 노이즈 프로파일(예: 게이트 오류 및 읽기 오류)을 통합하여, 더 낮은 노이즈 장치에 하위회로를 우선적으로 할당한다.
• 고전적 후처리 기법을 통해 하위회로 결과로부터 전체 회로 출력을 재구성하여, 회로 깊이와 노이즈 감소로 인한 정밀도 향상을 유지한다.
• ILP 수식은 정밀도 최대화와 시간 제약 간의 균형을 맞추며, 어떤 장치도 τ 한도를 초과하지 않도록 보장한다.
• 실시간 노이즈 데이터와 하드웨어 가용성을 기반으로 동적 스케줄링을 지원하여, 속도와 정확도 사이의 최적의 트레이드오���을 실현한다.

Figure 1: Circuit cutting for a 6-qubit RealAmplitudes ansatz, with single repetition and reverse-linear entanglement Kandala et al., ( 2017 ) , into two subcircuits

실험 결과

연구 질문

• RQ1 노이즈 있는 여러 양자 장치에 커팅된 양자 회로의 하위회로를 스케줄링하는 최적의 방법은 무엇인가? 이를 통해 정밀도를 최대화할 수 있는가?
• RQ2 장치당 실행 시간 제약 조건을 스케줄링 프레임워크에 통합하면서 정밀도를 훼손하지 않고 어떻게 처리할 수 있는가?
• RQ3 엄격한 시간 제약 조건 하에서도 분산 스케줄러가 커팅되지 않은 회로를 가장 낮은 노이즈 장치에서 직접 실행하는 것보다 우수한 성능을 낼 수 있는가?
• RQ4 노이즈 수준이 다른 장치에 하위회로를 분산 배치할 경우, 하드웨어 할당 방식이 정밀도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 회로 커팅과 지능적인 스케줄링을 통해 NISQ 시대의 양자 계산에서 효과적인 노이즈를 얼마나 줄일 수 있는가?

주요 결과

• 10-qubit 벤치마크 회로에 대해 측정 오류 보정 기법을 적용하지 않은 경우, NoTaDS는 가장 낮은 노이즈 장치에서 실행된 커팅되지 않은 회로 대비 평균 12.3%의 정밀도 향상을 달성했다.
• 측정 오류 보정 기법을 적용한 경우, 동일한 실행 시간 제약 조건 하에서 평균 정밀도 향상률은 21%로 증가했다.
• 16-qubit RealAmplitudes 회로의 경우, 하위회로를 모두 ibm_hanoi에 스케줄링할 때 정밀도가 가장 높았지만, ibm_hanoi와 ibmq_kolkata에 분산 배치하면 실행 시간이 50% 감소했고 정밀도는 단지 1% 감소하는 데 그쳤다.
• ibm_hanoi가 가용하지 않은 경우, ibmq_kolkata와 ibm_cairo에 하위회로를 분산 스케줄링하는 것이 ibm_cairo에 둘 다 할당하는 것보다 우수한 성능을 보였는데, 이는 ibmq_kolkata가 더 낮은 노이즈 프로파일을 지녔기 때문이다.
• 하위회로 수가 두 개를 초과하고 중간 수준의 시간 제약(τ_min < τ < τ_max)이 존재할 경우, 스케줄러는 단순 할당보다 더 나은 스케줄을 동적으로 식별한다.
• 지능적이고 노이즈 인식형 스케줄링이 실행 시간 제약 조건이 존재하는 상황에서도 거의 최적의 정밀도를 달성할 수 있음을 입증하였으며, 중앙집중식 및 단순 분산 실행 방식을 모두 능가한다.

Figure 2: The coupling map and error distribution of a 5 qubit IBM Quantum device $Belem$