[논문 리뷰] QGo: Scalable Quantum Circuit Optimization Using Automated Synthesis

Xin-Chuan Wu, Marc Davis외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 12. 17.

Quantum Computing Algorithms and Architecture참고 문헌 62인용 수 10

한 줄 요약

QGo는 대규모 회로를 더 작은 독립적 블록으로 분할하고, 각 블록에 대해 양자 합성 기법을 적용하여 CNOT 게이트 수를 최소화한 후 최적화된 블록을 재조합하는 확장 가능한 양자 회로 최적화 프레임워크이다. 산업용 컴파일러인 t|ket⟩과 비교해 평균 29.9% 감소(최대 50%)의 CNOT 수를 기록하며, NISQ 장치에서 회로 신뢰도를 크게 향상시키고 60 큼보르 이상의 회로에 대한 합성도 가능하게 한다.

ABSTRACT

The current phase of quantum computing is in the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era. On NISQ devices, two-qubit gates such as CNOTs are much noisier than single-qubit gates, so it is essential to minimize their count. Quantum circuit synthesis is a process of decomposing an arbitrary unitary into a sequence of quantum gates, and can be used as an optimization tool to produce shorter circuits to improve overall circuit fidelity. However, the time-to-solution of synthesis grows exponentially with the number of qubits. As a result, synthesis is intractable for circuits on a large qubit scale. In this paper, we propose a hierarchical, block-by-block optimization framework, QGo, for quantum circuit optimization. Our approach allows an exponential cost optimization to scale to large circuits. QGo uses a combination of partitioning and synthesis: 1) partition the circuit into a sequence of independent circuit blocks; 2) re-generate and optimize each block using quantum synthesis; and 3) re-compose the final circuit by stitching all the blocks together. We perform our analysis and show the fidelity improvements in three different regimes: small-size circuits on real devices, medium-size circuits on noise simulations, and large-size circuits on analytical models. Using a set of NISQ benchmarks, we show that QGo can reduce the number of CNOT gates by 29.9% on average and up to 50% when compared with industrial compilers such as t|ket>. When executed on the IBM Athens system, shorter depth leads to higher circuit fidelity. We also demonstrate the scalability of our QGo technique to optimize circuits of 60+ qubits. Our technique is the first demonstration of successfully employing and scaling synthesis in the compilation toolchain for large circuits. Overall, our approach is robust for direct incorporation in production compiler toolchains.

연구 동기 및 목표

• NISQ 시대의 양자 회로 합성에서 발생하는 지수적 확장성 장벽을 해결하기 위해.
• 현재의 노이지 하드웨어에서 회로 신뢰도를 향상시키기 위해 노이지 이중 큼보르 게이트(특히 CNOT)의 수를 최소화하기 위해.
• 이전에는 대규모 회로에 대해 실현 불가능했지만 강력한 양자 합성 기법을 실용적이고 생산 준비가 된 컴파일러 파이프라인 내에서 활용할 수 있도록 하기 위해.
• 합성 기반의 계층적 블록 기반 최적화가 60개 이상의 큼보르까지 확장 가능하면서도 상당한 CNOT 감소를 달성할 수 있음을 입증하기 위해.

제안 방법

• 게이트 의존성을 유지하면서 조정 가능한 크기의 독립적 블록(예: 3–4 큼보르)으로 입력 양자 회로를 분할하기.
• 각 블록을 양자 합성 엔진의 입력으로 사용할 수 있는 유니터리 행렬 표현으로 변환하기.
• 최신 합성 알고리즘(예: 최대 4 큼보르까지의 검색 기반 기법)을 사용해 병렬로 각 블록에 대해 최적화된 짧은 등가 회로를 생성하기.
• 최적화된 블록들을 재조합하여 CNOT 수와 깊이가 감소한 전체적으로 동일한 회로로 재구성하기.
• 분할 전에 초기 큼보르 매핑을 위해 기존의 맵퍼(예: t|ket⟩)를 통합하는 토폴로지 인식 컴파일 흐름 사용하기.
• 독립적 블록의 병렬 합성 기법을 활용해 전체 컴파일 시간을 단축시키며, 특히 고성능 계산 시스템에서의 성능 향상을 도모하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 직접 합성으로는 도달할 수 없는 대규모 회로에 대해 양자 회로 합성이 효과적으로 확장 가능한가?
• RQ2 합성 기반의 블록 단위 최적화가 실제 NISQ 장치에서 CNOT 수 감소와 회로 신뢰도 향상에 유의미한 영향을 미치는가?
• RQ3 계층적 분할 및 재조합 접근 방식이 회로 동치성을 유지하면서도 독립적 블록의 병렬 합성을 가능하게 하는가?
• RQ4 t|ket⟩과 같은 산업용 컴파일러와 비교해 QGo의 성능은 CNOT 수와 회로 깊이 측면에서 어떻게 나타나는가?
• RQ5 QGo의 확장성에 대한 상한선은 큼보르 수와 회로 크기 측면에서 얼마인가?

주요 결과

• QGo는 NISQ 벤치마크 세트 전반에서 산업용 컴파일러인 t|ket⟩과 비교해 평균 29.9% 감소(최대 50%)의 CNOT 수를 기록했다.
• IBM Athens 양자 장치에서 QGo가 생성한 짧은 회로는 더 높은 신뢰도를 보였으며, 깊이 감소와 신뢰도 향상 간의 직접적 연관성을 확인했다.
• 이 프레임워크는 60 큼보르 이상의 회로에 대해서도 성공적으로 확장되었으며, 대규모 컴파일링에서 양자 합성의 첫 실용적 적용 사례를 입증했다.
• 독립적 블록 간 병렬 합성 기법을 활용함으로써 컴파일 시간이 크게 단축되었으며, 특히 슈퍼컴퓨터 시스템에서 실행 시 성능 향상이 두드러졌다.
• 이 방법은 강건하며 실질적인 컴파일러 툴체인에 직접 통합 가능하여 실제 양자 컴파일링에서 합성 기반 최적화를 위한 실현 가능한 길을 제시한다.
• 블록 단위로 분리된 하위 구성요소를 통해 KAK 분해 기반 또는 근사 합성 기반과 같은 고급 합성 기법을 대규모 회로에 적용할 수 있도록 한다.