[论文解读] Cutting Quantum Circuits to Run on Quantum and Classical Platforms

Wei Tang, Margaret Martonosi|arXiv (Cornell University)|May 12, 2022

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用 7

一句话总结

CutQC 是一种混合量子-经典框架，将大型量子线路分解为更小的子线路，以便在小型 NISQ 设备和经典处理器（CPU/GPU）上执行，从而实现对高达 100 量子比特线路的评估——这一规模超出了任一平台单独的处理能力。通过利用线路切割和可扩展的经典后处理，CutQC 在直接 NISQ 执行基础上实现了 21–47% 的更低 $χ^2$ 损失，显著提升了保真度，尽管使用的是更小、更嘈杂的量子硬件。

ABSTRACT

Quantum computing (QC) offers a new computing paradigm that has the potential to provide significant speedups over classical computing. Each additional qubit doubles the size of the computational state space available to a quantum algorithm. Such exponentially expanding reach underlies QC's power, but at the same time puts demanding requirements on the quantum processing units (QPU) hardware. On the other hand, purely classical simulations of quantum circuits on either central processing unit (CPU) or graphics processing unit (GPU) scale poorly as they quickly become bottlenecked by runtime and memory. This paper introduces CutQC, a scalable hybrid computing approach that distributes a large quantum circuit onto quantum (QPU) and classical platforms (CPU or GPU) for co-processing. CutQC demonstrates evaluation of quantum circuits that are larger than the limit of QPU or classical simulation, and achieves much higher quantum circuit evaluation fidelity than the large NISQ devices achieve in real-system runs.

研究动机与目标

• 解决当前 NISQ 设备在可扩展性和保真度方面的局限性，这些局限性受量子比特数量和噪声的制约。
• 克服经典模拟的指数级资源需求，后者无法扩展至大型量子线路。
• 实现超出现有量子硬件或经典模拟器物理限制的量子线路执行。
• 通过子线路划分和经典后处理减少噪声，从而提高输出保真度，而非单纯依赖更大、更嘈杂的量子设备。
• 提供一种与现有编译器和硬件兼容的实用、端到端混合量子-经典计算框架。

提出的方法

• 应用线路切割技术，通过自动识别的最优切割位置，将大型量子线路分解为更小、可独立执行的子线路。
• 每个子线路在小型 NISQ 设备上执行，其量子比特数和线路深度要求降低，从而最小化噪声影响。
• 利用高效的张量网络收缩和概率采样技术，经典后处理方法从子线路结果重构完整线路的输出。
• 该方法与现有量子编译器（如噪声自适应编译器）集成，可在不修改编译流程的前提下进一步提升保真度。
• 可扩展的经典后端（CPU/GPU）负责完整输出分布的重构，避免了对完整密度矩阵模拟的需求。
• 该框架通过在更小、更可靠的硬件上实现可靠执行，既支持近期应用，也适用于未来的容错架构。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否可以使用混合量子-经典方法评估超出当前 NISQ 设备物理量子比特限制的量子线路？
• RQ2 将大型线路划分为更小的子线路，并通过经典后处理重构输出，是否相比在更大 NISQ 设备上直接执行能提升保真度？
• RQ3 是否可以通过线路切割有效利用经典模拟资源，突破其传统可扩展性限制来评估线路？
• RQ4 当使用更小、更嘈杂的量子处理器时，CutQC 的保真度与直接 NISQ 执行相比如何？
• RQ5 线路切割和经典重构在多大程度上能减少近场量子计算中的噪声诱导误差？

主要发现

• CutQC 实现了对高达 100 量子比特的量子线路评估，显著超越了当前 NISQ 设备和经典模拟方法的极限。
• 与在更大 NISQ 设备上直接执行相比，该框架在 $χ^2$ 损失上实现了平均 21–47% 的降低，表明输出保真度得到提升。
• 在最佳情况下，当使用 5 量子比特设备（Bogota）时，CutQC 的 $χ^2$ 损失相比 20 量子比特设备（Johannesburg）降低了近 60%。
• 即使使用更小、更嘈杂的量子硬件，CutQC 仍优于直接 NISQ 执行，证明更小、更可靠的设备可能比更大、更嘈杂的设备产生更好的结果。
• 该方法在多种基准测试中表现稳健，仅 AQFT 线路因线路深度过高导致性能下降，表明线路结构会影响其有效性。
• CutQC 的经典重构阶段高效且可扩展，可在无需完整密度矩阵模拟的情况下实现高保真度输出重构。