[논문 리뷰] Evidence for a Limited Quantum Speedup on a Quantum Annealer

Tameem Albash, Daniel A. Lidar|arXiv (Cornell University)|2017. 05. 21.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 2000 큐비트까지의 문제에 대해 D-Wave 2000Q 양자 앤날링 장치에서 검증 가능한 최적 앤날링 시간을 입증하며, 고전적 알고리즘과의 정량적 비교를 가능하게 한다. 양자 장치가 시뮬레이티드 앤날링보다 통계적으로 유의미한 스케일링 우월성을 보이며, 이는 처음으로 보고된 사례이지만 이산 시간 시뮬레이티드 양자 앤날링과 비교해선 양자 스피드업이 관측되지 않았다.

ABSTRACT

The observation of an unequivocal quantum speedup remains an elusive objective for quantum computing. The D-Wave quantum annealing processors have been at the forefront of experimental attempts to address this goal, given their relatively large numbers of qubits and programmability. A complete determination of the optimal time-to-solution (TTS) using these processors has not been possible to date, preventing definitive conclusions about the presence of a scaling advantage. The main technical obstacle has been the inability to verify an optimal annealing time within the available range. Here we overcome this obstacle and present a class of problem instances for which we observe an optimal annealing time using a D-Wave 2000Q processor over a range spanning up to more than $2000$ qubits. This allows us to perform an optimal TTS benchmarking analysis and perform a comparison to several classical algorithms, including simulated annealing, spin-vector Monte Carlo, and discrete-time simulated quantum annealing. We establish the first example of a scaling advantage for an experimental quantum annealer over classical simulated annealing: we find that the D-Wave device exhibits certifiably better scaling than simulated annealing, with $95\%$ confidence, over the range of problem sizes that we can test. However, we do not find evidence for a quantum speedup: simulated quantum annealing exhibits the best scaling by a significant margin. Our construction of instance classes with verifiably optimal annealing times opens up the possibility of generating many new such classes, paving the way for further definitive assessments of scaling advantages using current and future quantum annealing devices.

연구 동기 및 목표

• 양자 앤날링 실험에서 최적 앤날링 시간을 검증하는 데 기여하는 기술적 장벽을 극복하기 위해.
• 현재의 양자 앤날링 하드웨어에서 신뢰할 수 있는 시간-해결(시간) 기반 벤치마킹(TTS)을 가능하게 하기 위해.
• 양자 앤날링이 시뮬레이티드 앤날링과 같은 고전적 알고리즘에 비해 스케일링 우월성을 보이는지 평가하기 위해.
• 향후 벤치마킹을 위해 검증 가능한 최적 앤날링 시간을 가진 문제 인스턴스 클래스를 구성하기 위해.
• D-Wave 2000Q 프로세서에서의 실험 데이터를 사용해 실질적인 양자 스피드업이 존재하는지 규명하기 위해.

제안 방법

• 최적 앤날링 시간를 해석적으로 결정하고 실험적으로 검증할 수 있는 문제 인스턴스 클래스를 설계하기 위해.
• D-Wave 2000Q 프로세서를 사용해 최대 2000 큐비트까지 다양한 앤날링 시간 범위에서 시간-해결(시간) 기반(TTS)을 측정하기 위해.
• 다양한 고전적 알고리즘(시뮬레이티드 앤날링, 스피너 백터 몬테카를로, 이산 시간 시뮬레이티드 양자 앤날링)에 대해 TTS 기반 벤치마킹을 수행하기 위해.
• D-Wave 장치와 고전적 알고리즘 간의 스케일링 행동을 비교하기 위해 통계 분석을 적용하기 위해.
• 측정 범위 내에서 TTS의 최소값을 관측함으로써 최적 앤날링 시간 존재를 검증하기 위해.
• 관측된 스케일링 차이의 통계적 유의성을 확보하기 위해 신뢰구간을 사용하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대규모 문제 크기에서 양자 앤날링 장치에서 최적 앤날링 시간을 실험적으로 검증할 수 있는가?
• RQ2 D-Wave 20000Q는 고전적 시뮬레이티드 앤날링에 비해 통계적으로 유의미한 스케일링 우월성을 보이는가?
• RQ3 이산 시간 시뮬레이티드 양자 앤날링과 비교했을 때 양자 스피드업의 증거가 있는가?
• RQ4 검증 가능한 최적 앤날링 시간 분석을 가능하게 하기 위해 문제 인스턴스 클래스를 체계적으로 구성할 수 있는가?
• RQ5 증가하는 문제 크기의 범위에서 양자 앤날링과 고전적 알고리즘 간의 상대적 스케일링 성능은 어떠한가?

주요 결과

• D-Wave 2000Q 프로세서는 테스트된 문제 크기 전역에서 고전적 시뮬레이티드 앤날링보다 통계적으로 유의미한 스케일링 우월성을 보이며, 95% 신뢰수준에서 입증되었다.
• 2000 큐비트까지의 문제 인스턴스에 대해 최적 앤날링 시간이 실험적으로 검증되었으며, 이는 양자 앤날링 벤치마킹 분야에서 핵심 기술적 장벽을 해결한 것이다.
• 양자 앤날링 장치의 스케일링 성능는 이산 시간 시뮬레이티드 양자 앤날링에 의해 열등하게 평가되며, 이는 관측된 양자 스피드업이 없다는 것을 시사한다.
• 검증 가능한 최적 앤날링 시간를 가진 문제 클래스의 구성은 향후 양자 우월성의 결정적 평가를 가능하게 한다.
• 시뮬레이티드 앤날링에 비해 관측된 스케일링 우월성은 테스트 범위 내에서 확인 가능하고 강건하며, 새로운 벤치마킹 프레임워크를 제공한다.