[논문 리뷰] Quanto: Optimizing Quantum Circuits with Automatic Generation of Circuit Identities

Jessica Pointing, Oded Padon외 5명|arXiv (Cornell University)|2021. 11. 22.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 13

한 줄 요약

Quanto는 기호적 순열과 행렬 등가성 검사 기반으로 임의의 게이트 세트에 대해 자동으로 증명 가능하게 올바른 회로 식별자를 생성하는 최초의 양자 회로 최적화 도구이다. 이 식별자를 사용하여 Qiskit 및 Tket과 같은 기존 컴파일러를 뛰어넘는 깊이 감소를 달성하며, 비용 기반 검색과 논리 회로 상의 치환을 통해 뚜렷한 최적화를 이룬다.

ABSTRACT

Existing quantum compilers focus on mapping a logical quantum circuit to a quantum device and its native quantum gates. Only simple circuit identities are used to optimize the quantum circuit during the compilation process. This approach misses more complex circuit identities, which could be used to optimize the quantum circuit further. We propose Quanto, the first quantum optimizer that automatically generates circuit identities. Quanto takes as input a gate set and generates provably correct circuit identities for the gate set. Quanto's automatic generation of circuit identities includes single-qubit and two-qubit gates, which leads to a new database of circuit identities, some of which are novel to the best of our knowledge. In addition to the generation of new circuit identities, Quanto's optimizer applies such circuit identities to quantum circuits and finds optimized quantum circuits that have not been discovered by other quantum compilers, including IBM Qiskit and Cambridge Quantum Computing Tket. Quanto's database of circuit identities could be applied to improve existing quantum compilers and Quanto can be used to generate identity databases for new gate sets.

연구 동기 및 목표

• 기존 양자 컴파일러가 단순한 최적화 규칙를 하드코딩에 의존하는 데에 한계가 있다는 문제를 해결하기 위해.
• 임의의 게이트 세트에 대해 복잡하고 증명 가능하게 올바른 회로 식별자를 자동으로 발견할 수 있도록 하기 위해.
• 컴파일 과정에서 새로 생성된 식별자를 적용하여 양자 회로 깊이와 노이즈를 줄이기 위해.
• 기존 및 향후 양자 컴파일러의 개선을 위해 재사용 가능한 회로 식별자 데이터베이스를 구축하기 위해.

제안 방법

• 주어진 게이트 세트에 대해 고정된 깊이와 큐비트 수 이내의 모든 가능한 양자 회로를 기호적 순열을 통해 생성한다.
• 유한 정밀도 내에서의 행렬 등가성 검사를 활용해 등가 회로를 식별하고 식별자를 추출한다.
• 가장 효과적인 식별자를 선택하고 적용하기 위해 비용 기반 검색 알고리즘을 구축한다.
• QASM 입력을 통한 모듈러 통합을 지원하며, 최적화된 회로를 QASM 또는 Qiskit 형식으로 출력한다.
• 타일 단위로 치환을 적용하며, 게이트 일관성과 연결성을 유지하기 위한 변환을 수행한다.
• 이중 단계 파이프라인을 사용한다: 오프라인 식별자 생성 후, 식별자 데이터베이스를 사용한 온라인 회로 최적화.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자동으로 생성된 회로 식별자가 규칙 기반 컴파일러보다 더 깊은 양자 회로 최적화를 이끌 수 있는가?
• RQ2 새로운 비트리비얼한 회로 식별자를 발견함으로써 회로 깊이 감소에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 비용 기반 검색 전략이 수작업으로 구성된 규칙 시퀀스에 비해 최적화 효과에서 어떻게 비교되는가?
• RQ4 생성된 식별자 데이터베이스는 다양한 컴파일러와 게이트 세트 간에 재사용 가능한가?
• RQ5 자동 식별자 생성 기법이 Qiskit 및 Tket과 같은 기존 도구에 비해 깊이 감소 측면에서 얼마나 뛰어나게 성능을 발휘할 수 있는가?

주요 결과

• Quanto는 기존에 알려지지 않은 새로운 식별자를 포함하여 증명 가능하게 올바른 식별자 데이터베이스를 자동으로 생성한다.
• Qiskit 및 Tket이 달성할 수 있는 것 이상의 회로 깊이 감소를 달성하며, 뛰어난 최적화 능력을 입증한다.
• 기존 규칙 기반 최적화기에서 포착되지 않은 복잡한 식별자를 성공적으로 식별하고 적용한다.
• 가장 효과적인 식별자 치환을 선택하기 위해 비용 기반 검색을 통해 최적화를 달성한다.
• 이 방법은 일반화 가능하여, 커스텀 또는 신규 등장하는 게이트 세트를 포함한 어떤 게이트 세트에 대해서도 식별자 데이터베이스 생성이 가능하다.
• QASM 및 Qiskit와 같은 표준 형식을 지원하여 기존 양자 소프트웨어 스택과의 호환성을 확보한다.