[논문 리뷰] Quantum Compiling

Marco Maronese, Lorenzo Moro외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 12. 01.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 게이트 모델 및 애디아바틱 양자 컴퓨터를 위한 양자 컴파일링에 대한 체계적인 리뷰를 제시하며, 고수준 양자 알고리즘과 물리적 큐비트 제약 조건을 연결하는 계층적 아키텍처에 초점을 맞춘다. 양자 회로 합성, 오류 보정, 트랜스파일링, QUBO/HUBO 문제를 위한 임베딩 등의 컴파일 기법을 상세히 설명하며, D-Wave Ocean 및 Cambridge Quantum의 pytket과 같은 프레임워크의 실용적 사례를 통해 NISQ 시대 기기에서 하드웨어 인식 최적화와 다중 플랫폼 호환성을 입증한다.

ABSTRACT

Quantum compiling fills the gap between the computing layer of high-level quantum algorithms and the layer of physical qubits with their specific properties and constraints. Quantum compiling is a hybrid between the general-purpose compilers of computers, transforming high-level language to assembly language and hardware synthesis by hardware description language, where functions are automatically synthesized into customized hardware. Here we review the quantum compiling stack of both gate model quantum computers and the adiabatic quantum computers, respectively. The former involves low level qubit control, quantum error correction, synthesis of short quantum circuits, transpiling, while the latter involves the virtualization of qubits by embedding of QUBO and HUBO problems on constrained graphs of physical qubits and both quantum error suppression and correction. Commercial initiatives and quantum compiling products are reviewed, including explicit programming examples.

연구 동기 및 목표

• 게이트 모델 및 애디아바틱 양자 컴퓨팅 아키텍처 전반에 걸쳐 양자 컴파일링 스택을 체계적으로 리뷰하는 것.
• 물리적 큐비트 특성과 노이즈로 제약을 받는 기계 수준 연산으로 고수준 양자 알고리즘을 변환하는 데 도전하는 것.
• 양자 컴파일러가 최적화, 오류 보정, 임베딩 등을 통해 하드웨어 추상화를 어떻게 가능하게 하고 성능을 향상시키는지 분석하는 것.
• D-Wave Ocean 및 pytket과 같은 상용 양자 컴파일 도구 및 프레임워크를 평가하여 상호 운용성과 효율성에 중점을 두는 것.

제안 방법

• 논문은 ISO/OSI 모델을 영감으로 삼은 계층적 아키텍처 모델을 사용하여 여러 추상 수준에서 양자 컴파일링을 체계화한다.
• 게이트 모델 양자 컴퓨터의 경우, 논리 게이트를 물리적 연산으로 매핑하기 위해 양자 회로 합성, 트랜스파일링, 양자 오류 보정 기법을 검토한다.
• 애디아바틱 양자 컴퓨터의 경우, 체이머라 및 페게이우스와 같은 제약된 물리적 큐비트 연결성 그래프에 논리적 QUBO/HUBO 문제를 매핑하는 임베딩 기법을 분석한다.
• 최적의 임베딩을 위한 오픈소스 컴파일 도구인 minorminer과 여러 양자 프로그래밍 언어 및 백엔드를 지원하는 중간 수준 컴파일러인 pytket을 평가한다.
• 실제 코드 예제를 통해 D-Wave Ocean과 pytket의 실용적 컴파일 워크플로우와 하드웨어 인식 최적화를 시연한다.
• 상용 및 오픈소스 양자 컴파일 스택을 비교하며, 이식성, 오류 완화, NISQ 제약 조건 하에서의 성능에 중점을 둔다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 양자 컴파일러는 고수준 양자 알고리즘과 제약된 물리적 큐비트 아키텍처 사이의 의미적 차이를 어떻게 극복할 수 있는가?
• RQ2 게이트 모델 및 애디아바틱 양자 컴퓨터에서의 양자 컴파일링 스택의 핵심 구성 요소와 계층은 무엇인가?
• RQ3 minorminer과 같은 임베딩 기법은 애디아바틱 양자 컴퓨팅에서 물리적으로 제약된 큐비트 그래프에 논리적 문제를 효율적으로 매핑하는 데 어떻게 기여하는가?
• RQ4 t|ket⟩와 같은 중간 수준 컴파일러는 다양한 양자 백엔드 간에 하드웨어 독립적 컴파일링과 최적화를 어느 정도 가능하게 하는가?
• RQ5 특히 NISQ 시대에 오류 보정 및 억제는 양자 컴파일링에서 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 양자 컴파일링 스택는 고수준 양자 알고리즘을 물리적 하드웨어에서 실행 가능한 연산으로 변환하는 데 필수적이며, 논리, 오류 보정, 저수준 제어를 위한 별도의 계층으로 구성된다.
• minorminer과 같은 임베딩 기법은 희박한 논리적 그래프를 제약된 큐비트 연결성에 매핑할 수 있게 하며, 페게이우스 아키텍처는 체이머라보다 더 높은 연결성(큐비트당 15개 연결)을 제공한다.
• pytket은 공통의 중간 표현을 사용하여 QASM, Quil, Qiskit, Cirq 등 다양한 언어에서 생성된 회로를 최적화된 백엔드 전용 회로로 변환함으로써 하드웨어 독립적 컴파일링을 가능하게 한다.
• t|ket⟩와 같은 중간 수준 컴파일러의 사용은 기기 특화 노이즈의 영향을 크게 줄이고 NISQ 기기에서의 실행 효율성을 향상시킨다.
• D-Wave Ocean 및 pytket과 같은 상용 도구는 구성 가능한 임베딩 정확도와 고전적 소프트웨어 및 양자 소프트웨어 통합을 지원함으로써 실용적 타당성을 입증한다.
• 최적의 임베딩과 회로 컴파일링은 실행 시간과 성능 사이의 트레이드오���이 수반되며, 더 긴 최적화 시간은 더 나은 자원 활용도를 가져온다.