[論文レビュー] Overview and Comparison of Gate Level Quantum Software Platforms

Ryan LaRose|arXiv (Cornell University)|Jul 6, 2018

Cloud Computing and Resource Management被引用数 12

ひとこと要約

この論文は、実際のハードウェアアクセスを備えた4つの主要なゲートレベル量子ソフトウェアプラットフォーム—Forest (pyQuil)、Qiskit、ProjectQ、MicrosoftのQuantum Developer Kit (Q#)—について、包括的かつ比較的な分析を提供している。インストール、構文、ライブラリ支援、シミュレータ、ハードウェア統合の各点で評価し、パフォーマンス、エコシステム、ターゲットハードウェアの能力に基づいて、研究者が最も適したプラットフォームを選択するための実用的で最新のガイドを提供している。

ABSTRACT

Quantum computers are available to use over the cloud, but the recent explosion of quantum software platforms can be overwhelming for those deciding on which to use. In this paper, we provide a current picture of the rapidly evolving quantum computing landscape by comparing four software platforms---Forest (pyQuil), Qiskit, ProjectQ, and the Quantum Developer Kit (Q\#)---that enable researchers to use real and simulated quantum devices. Our analysis covers requirements and installation, language syntax through example programs, library support, and quantum simulator capabilities for each platform. For platforms that have quantum computer support, we compare hardware, quantum assembly languages, and quantum compilers. We conclude by covering features of each and briefly mentioning other quantum computing software packages.

研究の動機と目的

• 量子ソフトウェアプラットフォームの複雑化と断片化が、研究者や学生が適切なツールを選定することを妨げているという問題に対処する。
• 研究者がツール選定に役立てるために、最も顕著なゲートレベル量子ソフトウェアプラットフォームを実用的で最新のものとして比較する。
• インストール、構文、ライブラリ支援、シミュレータのパフォーマンス、実際の量子ハードウェアへのアクセスといった、主な評価基準を評価する。
• 各プラットフォームにおける量子コンパイラ、アセンブリ言語、実デバイス支援の違いを強調する。
• 研究者が自身の計算ニーズとターゲットハードウェアに基づいて、最も適したプラットフォームを選択できる意思決定フレームワークを提供する。

提案手法

• 実際のハードウェアアクセスを備えた4つの主要なゲートレベル量子ソフトウェアプラットフォームを選定：Forest (pyQuil)、Qiskit、ProjectQ、MicrosoftのQuantum Developer Kit (Q#)。
• 複数の次元で各プラットフォームを評価：インストール要件、例題プログラム（例：量子テレポーテーション）による構文、ライブラリ支援。
• 標準化された量子回路を用いたベンチマークと比較を通じて、量子シミュレータの性能を評価し、パフォーマンス指標とリソース使用量を分析。
• ハードウェア支援の分析：利用可能な量子プロセッサ（例：8キュービットのRigetti、16キュービットのIBM）、アクセスポリシー、量子アセンブリ言語。
• 量子コンパイラと最適化能力の分析：回路トランスパイルとネイティブゲートマッピング。
• 4つのプラットフォームすべてで、例として量子テレポーテーションを用いた、対比可能なコード例を提示し、構文と抽象化の違いを明確にする。

Figure 1: A schematic diagram showing the paths to connecting a personal computer to a usable gate-level quantum computer. Starting from the personal computer (bottom center), nodes in green shows software platforms that can be installed on the user’s personal computer. Grey nodes show simulators ru

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 標準的な量子アルゴリズムを実装するにあたり、どの量子ソフトウェアプラットフォームが最も直感的で読みやすい構文を提供しているか？
• RQ2 4つのプラットフォームにおけるローカルおよびクラウドベースの量子シミュレータのパフォーマンス特性は、どのように比較されるか？
• RQ3 各プラットフォームにおける量子アルゴリズムライブラリ支援の範囲と成熟度はどの程度か？
• RQ4 回路最適化とゲート忠実度の観点から、量子コンパイラとハードウェアマッピング能力にどのような差があるか？
• RQ5 実際の量子ハードウェアにアクセスする際の実用的障壁は何か？各プラットフォームのアクセス要件とデバイスの可用性は、どのように異なるか？

主な発見

• Qiskitは、最も包括的なドキュメンテーションとチュートリアルを提供しており、初心者や量子コンピューティングに初めて触れる研究者にとって最もアクセスしやすい。
• Forest (pyQuil) は、Rigettiの8キュービット量子プロセッサとの強力な統合を実現しており、カスタムゲート定義もサポートしているが、アクセスは承認済みユーザーに限定されている。
• ProjectQ は、Python演算子を用いた非常に表現力に富んだゲートレベルの構文を備えており、コンパイラスタックによる高度な回路最適化も可能である。
• Quantum Developer Kit (Q#) は、Visual Studioとの統合と、強力な古典的・量子ハイブリッドプログラミング支援で際立っているが、現時点では実際の量子ハードウェアへのアクセスが欠けている。
• シミュレータのパフォーマンスには顕著な差がある：QiskitのローカルQASMシミュレータは、小規模な回路に対して高速である一方、ProjectQのシミュレータは効率的な状態ベクトルシミュレーションにより、高キュービット数を扱える。
• すべてのプラットフォームが量子テレポーテーション回路をサポートしているが、Q#とProjectQは条件付き演算における明確な古典的制御フローを提供しているのに対し、QiskitとpyQuilは測定に基づくフィードバックのためのより冗長な構文を必要としている。