[논문 리뷰] Exploiting Qubit Reuse through Mid-circuit Measurement and Reset

Fei Hua, Yuwei Jin외 7명|arXiv (Cornell University)|2022. 11. 03.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 IBM의 초전도 큐비트 프로세서에서 최근에 구현된 중단점 측정과 리셋 기능을 활용하여, 컴파일러 지원 프레임워크를 통해 양자 회로에서 큐비트 재사용 기회를 자동으로 식별하고 활용한다. 측정 및 리셋 후 큐비트를 재사용함으로써, 이 방법은 큐비트 수를 최대 80% 감소시키고, 회로 신뢰도를 최대 20% 향상시키며, 회로 지속 시간을 단축시킨다. 이는 Bernstein-Vazirani 및 QAOA와 같은 응용 분야에서 실제 하드웨어에서의 상당한 성능 향상을 보여준다.

ABSTRACT

Quantum measurement is important to quantum computing as it extracts the outcome of the circuit at the end of the computation. Previously, all measurements have to be done at the end of the circuit. Otherwise, it will incur significant errors. But it is not the case now. Recently IBM started supporting dynamic circuits through hardware (instead of software by simulator). With mid-circuit hardware measurement, we can improve circuit efficacy and fidelity from three aspects: (a) reduced qubit usage, (b) reduced swap insertion, and (c) improved fidelity. We demonstrate this using real-world applications Bernstein Verizani on real hardware and show that circuit resource usage can be improved by 60\%, and circuit fidelity can be improved by 15\%. We design a compiler-assisted tool that can find and exploit the tradeoff between qubit reuse, fidelity, gate count, and circuit duration. We also developed a method for identifying whether qubit reuse will be beneficial for a given application. We evaluated our method on a representative set of essential applications. We can reduce resource usage by up to 80\% and circuit fidelity by up to 20\%.

연구 동기 및 목표

• 근접한 양자 컴퓨터에서 제한된 큐비트 가용성 문제를 해결하기 위해, 중단점 측정과 리셋을 통해 큐비트의 동적 재사용을 가능하게 한다.
• 수동 조작 없이도 최적의 큐비트 재사용 기회를 자동으로 식별하는 컴파일러 지원 방법을 개발한다.
• 실제 양자 응용 프로그램에서 큐비트 사용, 게이트 수, 회로 지속 시간, 신뢰도 간의 상호 상충 관계를 탐색한다.
• 실제 하드웨어에서 방법을 평가하여 Bernstein-Vazirani 및 QAOA와 같은 벤치마크 회로에서 자원 효율성과 신뢰도 향상을 입증한다.

제안 방법

• 프레임워크는 큐비트가 측정되고 |0⟩으로 리셋된 후 후속 연산에 재사용될 수 있는 기회를 식별하기 위해 양자 회로를 분석한다.
• 최적의 지점에 중단점 측정 및 리셋 연산을 삽입하는 동적 회로 변환을 적용하여, 활성 계산에 영향을 주지 않도록 한다.
• 비교환 가능 및 비교환 가능 게이트 회로 모두를 지원하며, 다양한 회로 구조와 의존성에 맞게 적응한다.
• 사용자 우선순위에 따라 큐비트 절감, 게이트 수, 회로 신뢰도 간의 균형을 조정할 수 있는 조정 가능한 최적화 전략을 통합한다.
• 의존성 분석과 인과 그래프 모델링을 활용하여 큐비트 재사용 후 정확성을 보장하고, 측정되지 않은 또는 얽힌 큐비트와의 충돌을 방지한다.
• 실제 IBM Quantum 하드웨어(예: IBM Mumbai)에서 동적 회로 지원 기능을 활용해 평가되었으며, TVD 및 QAOA 수렴 속도와 같은 메트릭을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실제 양자 응용 프로그램에서 중단점 측정과 리셋을 체계적으로 활용하여 큐비트 사용을 줄일 수 있는가?
• RQ2 실제 양자 회로에서 큐비트 재사용, 회로 신뢰도, 게이트 수, 회로 지속 시간 간의 상호 상충 관계는 어떠한가?
• RQ3 어떤 종류의 양자 응용 분야가 큐비트 재사용에서 가장 큰 이점을 얻을 수 있으며, 이러한 기회를 자동으로 식별할 수 있는가?
• RQ4 큐비트 재사용은 실제 하드웨어에서 QAOA와 같은 변량 양자 알고리즘의 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• Bernstein-Vazirani 알고리즘에서 중단점 측정과 리셋을 통해 큐비트 사용을 최대 60% 감소시키고, 신뢰도를 15% 향상시켰다.
• QAOA 회로에서는 SR-CaQR 방법이 재사용되지 않은 회로보다 더 빠른 수렴 속도와 더 나은 최대 컷 값(최대 컷 값)을 달성하여 성공 확률 향상을 보였다.
• BV_10, Multiply_13, CC_13 등의 다양한 벤치마크에서 큐비트 자원 사용을 최대 80% 감소시키고, 회로 신뢰도를 최대 20% 향상시켰다.
• TVD(트레이스 거리) 결과는 일관된 향상을 보였다. 예를 들어 BV_10의 경우 0.64에서 0.48로 향상되어 최적화 후 출력 상태의 신뢰도가 향상됨을 나타냈다.
• 이 방법은 추가 게이트 오버헤드를 피하는 바이어스 기반 접근 방식인 SQAURE보다 성능이 뛰어나 회로 신뢰도를 유지했다.
• 실제 하드웨어 실험을 통해 큐비트 재사용이 현재 동적 회로 지원 기능을 갖춘 IBM Quantum 장치에서 실현 가능하고 효과적임을 확인했다.