[논문 리뷰] Full-Stack, Real-System Quantum Computer Studies: Architectural Comparisons and Design Insights

Prakash Murali, Norbert M. Linke외 4명|arXiv (Cornell University)|2019. 05. 27.

Quantum Computing Algorithms and Architecture참고 문헌 50인용 수 38

한 줄 요약

이 논문은 다중 플랫폼, 노이즈 인식 양자 컴파일러 TriQ를 제시하고, 초전도 및 트랩 아이온 기술 간의 아키텍처를 비교하고 벤더 도구 대비 성능 향상을 보이기 위해 실제 시스템 프로토타입 7개에서 평가한다.

ABSTRACT

In recent years, Quantum Computing (QC) has progressed to the point where small working prototypes are available for use. Termed Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) computers, these prototypes are too small for large benchmarks or even for Quantum Error Correction, but they do have sufficient resources to run small benchmarks, particularly if compiled with optimizations to make use of scarce qubits and limited operation counts and coherence times. QC has not yet, however, settled on a particular preferred device implementation technology, and indeed different NISQ prototypes implement qubits with very different physical approaches and therefore widely-varying device and machine characteristics. Our work performs a full-stack, benchmark-driven hardware-software analysis of QC systems. We evaluate QC architectural possibilities, software-visible gates, and software optimizations to tackle fundamental design questions about gate set choices, communication topology, the factors affecting benchmark performance and compiler optimizations. In order to answer key cross-technology and cross-platform design questions, our work has built the first top-to-bottom toolflow to target different qubit device technologies, including superconducting and trapped ion qubits which are the current QC front-runners. We use our toolflow, TriQ, to conduct {\em real-system} measurements on 7 running QC prototypes from 3 different groups, IBM, Rigetti, and University of Maryland. From these real-system experiences at QC's hardware-software interface, we make observations about native and software-visible gates for different QC technologies, communication topologies, and the value of noise-aware compilation even on lower-noise platforms. This is the largest cross-platform real-system QC study performed thus far; its results have the potential to inform both QC device and compiler design going forward.

연구 동기 및 목표

• 교차 기술 QC 아키텍처(초전도성 대 트랩 아이온) 간 벤치마킹하여 하드웨어-소프트웨어 설계 시사점을 식별한다.
• 디바이스별 최적화를 반영한 전체 스택의 다중 플랫폼 컴파일러(TriQ)를 개발하여 고수준 QC 프로그램을 실제 디바이스에 매핑한다.
• 컴파일 품질과 프로그램 성공률에 미치는 네이티브 게이트 대 소프트웨어-가시 게이트 및 연결성의 영향을 평가한다.
• NISQ 시스템에서 게이트 세트, 토폴로지, 노이즈 인식 컴파일에 대한 실행 가능한 권고를 제공한다.

제안 방법

• Scaffold 프로그램과 디바이스 특성을 입력으로 받아 벤더 특정 실행 코드를 출력하는 다중 대상 QC 컴파일러인 TriQ를 구축한다.
• 토폴로지 및 보정 데이터를 바탕으로 2Q 연산에 대한 노이즈 인식 신뢰성 매트릭스를 생성하고, 신뢰할 수 있는 라우팅 경로를 위해 Floyd-Warshall를 사용한다.
• SMT 해석기를 통해 최소 신뢰도 목표를 최대화하여 프로그램 큐비트를 하드웨어 큐비트에 매핑한다.
• 의존성을 존중하여 위상적으로 게이트를 스케줄하고 필요 시 최적화된 SWAP 경로를 삽입한다.
• 벤더별 네이티브 또는 소프트웨어-가시 게이트 세트로 게이트를 분해하고 최적화하며, 쿼터니언 표현을 사용하여 단일 큐비트 시퀀스를 최적화한다.
• 일곱 개의 실제 QC 플랫폼에 대해 OpenQASM, Quil 또는 디바이스 특정 어셈블리로 실행 파일을 생성한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 디바이스 토폴로지, 네이티브 게이트 세트 및 노이즈 프로파일이 QC 기술 전반의 소프트웨어 성능과 신뢰성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 단일의 크로스 플랫폼 툴플로우가 벤더 컴파일러에 비해 성능을 희생하지 않으면서 이식성을 달성할 수 있는가?
• RQ3 NISQ 장치에서 소프트웨어-가시 게이트 대 네이티브 게이트 및 연결성의 가치에 대해 어떤 설계상의 통찰이 도출되는가?
• RQ4 노이즈 인식 컴파일이 초전도 및 트랩 아이온 시스템 전반에서 프로그램 성공률을 어느 정도까지 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• TriQ는 IBM 디바이스에서 IBM Qiskit에 비해 프로그램 성공률을 최대 28배 향상시키고(지오메트릭 평균 3배), Rigetti에서 최대 2.3배(지오메트릭 평균 1.45배) 향상시킨다.
• TriQ는 노이즈 비인식 기준선 대비 UMDTI 트랩 아이온 결과를 최대 1.47x 향상시킨다.
• 디바이스 특유 게이트를 노출시키면 컴파일 시간 및 실행 시간 최적화를 크게 가능하게 하며 벤더 툴플로우보다 우수하다.
• 노이즈 인식 컴파일 및 최적화된 큐빗 통신은 더 낮은 노이즈 플랫폼에서도 의미 있는 이득을 제공한다.
• TriQ는 최대 72 큐비트까지 잘 확장되며 발표된 최대 NISQ 구성과 일치한다.
• 이 연구는 게이트 선택, 토폴로지 및 컴파일러 설계를 위한 벤더 간, 기술 간 인사이트를 제공한다.