[논문 리뷰] Distributing circuits over heterogeneous, modular quantum computing network architectures

Pablo Andrés-Martí­nez, Tim Forrer외 6명|arXiv (Cornell University)|2023. 05. 23.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 희박한 연결성을 가진 이질적 모듈식 양자 네트워크에서 양자 회로를 분산 배치하기 위한 하이브리드 프레임워크를 제안하며, 엔트랑글레먼트(Bell pair) 소비를 최소화한다. 초그래프 분할, 스티너 트리 기반 엔트랑글레먼트 분배, 임bedding 기법을 결합하여 비국소 게이트 오버헤드를 감소시키며, 구조적 양자 화학 회로에서 기준 방법 대비 최대 45% 감소한 ebits 소비를 입증한 벤치마크 결과를 제공한다.

ABSTRACT

We consider a heterogeneous network of quantum computing modules, sparsely connected via Bell states. Operations across these connections constitute a computational bottleneck and they are likely to add more noise to the computation than operations performed within a module. We introduce several techniques for transforming a given quantum circuit into one implementable on a network of the aforementioned type, minimising the number of Bell states required to do so. We extend previous works on circuit distribution over fully connected networks to the case of heterogeneous networks. On the one hand, we extend the hypergraph approach of [Andres-Martinez & Heunen. 2019] to arbitrary network topologies. We additionally make use of Steiner trees to find efficient realisations of the entanglement sharing within the network, reusing already established connections as often as possible. On the other hand, we extend the embedding techniques of [Wu, et al. 2022] to networks with more than two modules. Furthermore, we discuss how these two seemingly incompatible approaches can be made to cooperate. Our proposal is implemented and benchmarked; the results confirming that, when orchestrated, the two approaches complement each other's weaknesses.

연구 동기 및 목표

• 희박하고 이질적인 연결성을 가진 분산 양자 계산 네트워크에서 양자 통신 오버헤드를 최소화하는 데 도전하는 것.
• 모듈 간 비국소 게이트 연산을 위해 필요한 벨 페어(ebits) 수를 줄이는 것.
• 초그래프 분할, 스티너 트리, 임bedding 기법을 통합한 최적의 회로 분배를 위한 통합 프레임워크 개발.
• 실세계 및 합성 양자 회로에서 하이브리드 워크플로우의 효과성을 벤치마크하고 검증하는 것.
• 실제 구현 및 향후 연구를 위한 오픈소스 구현체인 pytket-dqc 제공.

제안 방법

• 이질적 네트워크에 걸쳐 회로를 분산 배치하기 위해 초그래프 분할(분할)과 임bedding(임bedding)을 조합한 하이브리드 워크플로우를 제안한다.
• 기존의 벨 페어를 재사용하고 새로운 ebits 소비를 최소화하기 위해 스티너 트리 기반 엔트랑글레먼트 분배 기법을 도입한다.
• 분리된 게이트와 임bedding을 활용해 반복적으로 해를 개선하는 리파인먼트 라운드를 적용한다.
• 비국소 게이트 연산을 모델링하기 위해 가공 가능한 패킷 기반 중간 표현과 EJPP 프로토콜을 사용한다.
• 기존의 완전 연결 네트워크에 대한 연구를 일반화하여 이원형 및 다중 모듈 이질적 아키텍처를 포함한 임의의 토폴로지로 확장한다.
• ebits 소비와 런타임 간의 트레이드오프를 평가하기 위해 여러 워크플로우(예: EmbedSteinerDetach, PartitionHeteroEmbed)를 구현하고 벤치마크한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 희박하게 연결된 이질적 양자 계산 모듈 간에 양자 회로를 어떻게 최적화하여 ebits 소비를 최소화할 수 있는가?
• RQ2 초그래프 분할과 임bedding 기법을 효과적으로 조합하여 모듈식 아키텍처에서 비국소 게이트 오버헤드를 줄일 수 있는가?
• RQ3 스티너 트리 기반 엔트랑글레먼트 분배 전략은 단순 라우팅 대비 얼마나 ebits 소비를 줄이는가?
• RQ4 다양한 회로 유형(예: 양자 화학 앤사츠 vs. 양자 볼륨 회로)에서 어떤 분배 워크플로우가 가장 우수한 성능을 보이는가?
• RQ5 제안된 방법은 실세계 및 합성 벤치마크에서 ebits 감소 및 런타임 측면에서 어떻게 스케일링되는가?

주요 결과

• 구조적 양자 화학 앤사츠 회로에서 EmbedSteinerDetach 워크플로우가 기준 Embed 및 Partition 워크플로우 대비 ebits 소비를 최대 45% 감소시켰다.
• 이원형 네트워크에서 Embed 워크플로우가 가장 낮은 ebits 수(233 ebits)를 기록했으며, 시험된 방법들 중 가장 효과적이었다.
• 더 큰 동질적 네트워크에서는 Partition 워크플로우가 다른 방법들을 능가했으며, ebits를 295로 줄였고 다음으로 좋은 방법은 355였다.
• 이질적 네트워크에서 PartitionHeteroEmbed 워크플로우는 표준 Partition 대비 비국소 게이트 수를 30% 감소시켜 353 대 397로 나타냈다.
• 비구조적 양자 볼륨 회로에서는 Partition 워크플로우가 가장 빠르고 효과적이었으며, 이는 성능이 회로 구조에 따라 달라질 수 있음을 시사한다.
• 스티너 트리와 임bedding의 통합은 모든 벤치마크에서 평균 27%의 ebits 소비 감소를 이끌어내어 두 기법 간의 상호보완적 효과를 입증했다.