[論文レビュー] Arline Benchmarks: Automated Benchmarking Platform for Quantum Compilers

Y. Kharkov, A. Ivanova+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 28, 2022

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 12

ひとこと要約

Arline Benchmarksは、NISQ時代の量子ハードウェアにおいて、量子コンパイラーの自動的かつクロスフレームワークなベンチマークを可能にするオープンソースプラットフォームを提供する。Qiskit、PyZX、Cirqなどの複数ベンダーのサブルーチンを組み合わせたコンpositeパイプラインにより、個々のコンパイラーまたはエキスパートが設計したスタックよりも最大30％低いCXゲート数を達成し、最適なコンパイル順序が標準ツールチェインをはるかに超える回路圧縮を実現することを示している。

ABSTRACT

Efficient compilation of quantum algorithms is vital in the era of Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices. While multiple open-source quantum compilation and circuit optimization frameworks are available, e.g. IBM Qiskit, CQC Tket, Google Cirq, Rigetti Quilc, PyZX, their relative performance is not always clear to a quantum programmer. The growth of complexity and diversity of quantum circuit compilation algorithms creates a demand for a dedicated tool for cross-benchmarking and profiling of inner workflow of the quantum compilation stack. We present an open-source software package, Arline Benchmarks, that is designed to perform automated benchmarking of quantum compilers with the focus on NISQ applications. The name "Arline" was given in honour of Arline Greenbaum Feynman, the first wife of Richard Feynman, the pioneer of quantum computing. We compared several quantum compilation frameworks based on a set of important metrics such as post-optimization gate counts, circuit depth, hardware-dependent circuit cost function, compiler run time etc. with a detailed analysis of metrics for each compilation stage. We performed a variety of compiler tests for random circuits and structured quantum algorithms (VQE, Trotter decomposition, Grover search, Option Pricing via Amplitude Estimation) for several popular quantum hardware architectures. Leveraging cross-platform functionality of Arline, we propose a concept of composite compilation pipeline that combines compiler-specific circuit optimization subroutines in a single compilation stack and finds an optimized sequence of compilation passes. By providing detailed insights into the compilation flow of quantum compilers, Arline Benchmarks offers a valuable toolkit for quantum computing researchers and software developers to gain additional insights into compilers' characteristics.

研究の動機と目的

• NISQ時代における量子コンパイラーの体系的かつクロスフレームワークなベンチマークの不足に対処すること。
• 多様なハードウェアアーキテクチャと量子アルゴリズムを対象に、量子コンパイルワークフローのパフォーマンスを評価すること。
• 逐次的な最適化サブルーチンの順序が、回路圧縮とゲート数削減に与える影響を調査すること。
• 研究者や開発者が量子コンパイラーのパイプラインを比較・プロファイリング・最適化できるツールを開発すること。
• 複数のコンパイラーとハードウェアターゲットを対象にした量子回路最適化を評価するための標準的で拡張可能なベンチマークフレームワークを確立すること。

提案手法

• プラットフォームは、ランダム回路やVQE、トロッター分解、グローバー探索、振幅推定によるオプションプライシングといった構造的アルゴリズムを含む、標準化された入力回路を用いて、量子コンパイラーのエンドツーエンドのベンチマークを自動化する。
• すべての入力回路を固定ゲートセットに変換し、出力をハードウェアネイティブゲートセットにマップすることで、コンパイラー間での公平な比較を保証する。
• 2キュービットゲート数（CX）、回路深度、実行時間、ゲートの忠実度とハードウェアパラメータに基づく現象論的コスト関数を含む、主なメトリクスを評価する。
• Qiskit、Cirq、PyZX、Pytketなどの異なるフレームワークからのサブルーチンを組み合わせたコンポジットコンパイルパイプラインの全探索を実装し、最適なシーケンスを同定する。
• 全対全およびハードウェア固有のキュービット接続モデルをサポートし、ルーティングおよびマッピングサブルーチンの分析を可能にする。
• コンパイル段階ごとのメトリクス変換を可視化し、各サブルーチンの影響を詳細にプロファイリング可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 量子コンパイラーのサブルーチンのパフォーマンスは、異なる量子アルゴリズムやハードウェアアーキテクチャでどのように変化するか？
• RQ2 複数ベンダーのサブルーチンを組み合わせたコンポジットコンパイルパイプラインは、個々のコンパイラーに比べてより優れた回路圧縮を達成できるか？
• RQ3 サブルーチンの順序が、最終的な回路メトリクス（例：CXゲート数、回路深度）に与える影響は何か？
• RQ4 ゲートパターンがランダム化された場合、アルゴリズム固有の最適化（例：UCCSD回路用）はどのように性能を発揮するか？
• RQ5 自動パイプライン探索は、エキスパートが設計したコンパイルスタックをどれほど上回れるか？

主な発見

• コンポジットパイプラインアプローチは、H2cmpltJW631g（8Q）回路で206のCXゲート数を達成し、最良の個別サブルーチン（242）とエキスパート設計のPytketChemPl（236）を上回った。
• NHfrzJWsto3g（10Q）回路では、最良のコンポジットパイプラインがCX数を862にまで低減した。これはFullReduce単体の1051と比較して、ChemPlの1305よりも顕著に改善された。
• EjectPhasedPaulisとFullReduceの組み合わせは、FullReduce単体に比べてさらに10％のCX数削減を達成し、相乗的な最適化効果を示した。
• プット・オプション（11Q）回路の最良パフォーマンスを示したパイプラインは、わずか54のCXゲートを達成し、入力回路比26％の削減、最良の個別サブルーチン比8％の低減を達成した。
• パフォーマンスは回路の種別とハードウェア接続性に強く依存しており、構造的回路はゲートパターンの変動に対してより感受性を示した。
• プラットフォームのブルートフォースパイプライン探索は、特にUCCSDベースの回路において、手作業で設計されたパイプライン（例：PytketChemPl）をも凌駕する改善されたシーケンスを同定した。