[논문 리뷰] Quantum Supremacy Is Both Closer and Farther than It Appears

Igor L. Markov, Aneeqa Fatima외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 07. 27.

Quantum Computing Algorithms and Architecture참고 문헌 31인용 수 50

한 줄 요약

본 논문은 Rollright라는 대규모 병렬 Schrödinger–Feynman 하이브리드 양자 회로 시뮬레이터를 제안하고, 구글 스타일 양자 우월성 회로의 근사 샘플링이 기존 슈퍼컴퓨터 시뮬레이션보다 더 낮은 비용과 더 적은 메모리로 달성될 수 있음을 입증하며, 동시에 시뮬레이션이 더 어려운 새로운 회로를 제시한다.

ABSTRACT

As quantum computers improve in the number of qubits and fidelity, the question of when they surpass state-of-the-art classical computation for a well-defined computational task is attracting much attention. The leading candidate task for this milestone entails sampling from the output distribution defined by a random quantum circuit. We develop a massively-parallel simulation tool Rollright that does not require inter-process communication (IPC) or proprietary hardware. We also develop two ways to trade circuit fidelity for computational speedups, so as to match the fidelity of a given quantum computer --- a task previously thought impossible. We report massive speedups for the sampling task over prior software from Microsoft, IBM, Alibaba and Google, as well as supercomputer and GPU-based simulations. By using publicly available Google Cloud Computing, we price such simulations and enable comparisons by total cost across hardware platforms. We simulate approximate sampling from the output of a circuit with 7x8 qubits and depth 1+40+1 by producing one million bitstring probabilities with fidelity 0.5%, at an estimated cost of $35184. The simulation costs scale linearly with fidelity, and using this scaling we estimate that extending circuit depth to 1+48+1 increases costs to one million dollars. Scaling the simulation to 10M bitstring probabilities needed for sampling 1M bitstrings helps comparing simulation to quantum computers. We describe refinements in benchmarks that slow down leading simulators, halving the circuit depth that can be simulated within the same time.

연구 동기 및 목표

• 제한된 메모리로 대규모에서 양자 우월성 회로를 고전적으로 시뮬레이션할 수 있는 가능성을 평가한다.
• 향후 양자 컴퓨팅의 충실도에 맞추기 위한 충실도 제어 근사 시뮬레이션 프레임워크를 개발한다.
• Rollright를 기존 시뮬레이터와 벤치마크하고 비용 및 자원 트레이드오프를 정량화한다.
• 정확한 해답 없이 양자 우월성 시뮬레이션을 검증하는 프로토콜을 제안한다.
• 고전적 시뮬레이션 가능성에 영향을 주는 회로 설계 선택을 탐구하고 더 까다로운 벤치마크를 도입한다.

제안 방법

• IPC가 필요하지 않는 대규모 병렬 Schrödinger–Feynman 하이브리드 시뮬레이터 Rollright를 개발한다.
• 쿼비트 배열을 블록으로 분할하고 블록 간 게이트를 텐서 항으로 분해하여 메모리 사용을 줄인다.
• 게이트 클러스터링, 비트마스크 인코딩 게이트 위치, 캐시 효율적인 진폭 업데이트를 사용하여 성능을 최적화한다.
• 회로 깊이에 따른 런타임 증가를 관리하기 위해 xCZ 게이트에 대한 블록 간 분해를 적용한다.
• 충실도 제어 진폭 생성과 조절 가능한 통계 오차를 갖는 근사 샘플링의 두 가지 근사 시뮬레이션 접근법을 도입한다.
• 근사 충실도와 내적곱 추정에 기반한 양자 우월성 시뮬레이션의 대화형 검증 프로토콜을 제공한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 랜덤 양자 회로 출력의 근사 시뮬레이션이 충실도에 비례한 선형 스케일링으로 달성될 수 있는가?
• RQ2 구글 스타일 양자 우월성 회로의 시뮬레이션에서 충실도 제어가 런타임과 비용에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 근미래 양자 회로에 대해 Schrödinger–Feynman 하이브리드를 사용할 때의 메모리 및 계산상의 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ4 회로 설계 선택(게이트 라이브러리, 깊이, 위상 구조)이 고전적 시뮬러빌리티에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 클라우드 기반의 선점 가능 자원이 비용과 접근성 측면에서 기존 슈퍼컴퓨터를 능가할 수 있는가?

주요 결과

• Rollright는 기존 시뮬레이터에 비해 상당한 속도 향상을 달성한다(예: 비교 가능한 작업에서 Microsoft QDK 대비 31배, IBM QISKit-Terra/QASM 대비 16배).
• 단일 Google Cloud n1-highcpu-96 서버는 특정 회로에 대해 비교적 저렴한 비용으로 백만 개의 확률을 생성할 수 있다(예: 6×7, depth 1+25에 대해 4.7시간, $3.34).
• 9×5 및 7×6/7×7 레이아웃의 시뮬레이션은 상당한 메모리 절약(GiB)과 유리한 런타임을 보이며, 비용은 충실도에 따라 확장 가능하다.
• 충실도 f를 가진 근사 시뮬레이션은 런타임이 f에 선형적으로 비례하여 속도 향상을 가능하게 한다(예: 충실도 0.1은 정확 시뮬레이션보다 10배 빠름).
• 깊이를 1+48+1 이상으로 확장하면 7×7/7×8 회로의 예상 비용이 약 백만 달러에 이를 수 있어 비용–충실도–깊이의 미세한 트레이드오프를 보여준다.
• 저자들은 샘플링된 비트스트링당 필요 확률 수를 줄이면서 통계적 거리를 제한하는 경제적인 거부 샘플링 기법을 제시한다.