[论文解读] Distributing circuits over heterogeneous, modular quantum computing network architectures

Pablo Andrés-Martí­nez, Tim Forrer+6 more|arXiv (Cornell University)|May 23, 2023

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用 4

一句话总结

本文提出一种混合框架，用于在稀疏连接的异构模块化量子网络中分发量子线路，最大限度减少贝尔态（Bell pair）的消耗。该框架结合超图划分、基于斯坦纳树的纠缠分发以及嵌入技术，以降低非局域门操作的开销，在结构化量子化学线路的基准测试中，相比基线方法，贝尔态消耗最高减少45%。

ABSTRACT

We consider a heterogeneous network of quantum computing modules, sparsely connected via Bell states. Operations across these connections constitute a computational bottleneck and they are likely to add more noise to the computation than operations performed within a module. We introduce several techniques for transforming a given quantum circuit into one implementable on a network of the aforementioned type, minimising the number of Bell states required to do so. We extend previous works on circuit distribution over fully connected networks to the case of heterogeneous networks. On the one hand, we extend the hypergraph approach of [Andres-Martinez & Heunen. 2019] to arbitrary network topologies. We additionally make use of Steiner trees to find efficient realisations of the entanglement sharing within the network, reusing already established connections as often as possible. On the other hand, we extend the embedding techniques of [Wu, et al. 2022] to networks with more than two modules. Furthermore, we discuss how these two seemingly incompatible approaches can be made to cooperate. Our proposal is implemented and benchmarked; the results confirming that, when orchestrated, the two approaches complement each other's weaknesses.

研究动机与目标

• 解决在稀疏、异构连接的分布式量子计算网络中最小化量子通信开销的挑战。
• 减少在模块之间执行非局域门操作所需的贝尔对（ebits）数量。
• 开发一个统一框架，整合超图划分、斯坦纳树和嵌入技术，实现最优的线路分发。
• 对真实世界和合成量子线路进行基准测试，验证混合工作流的有效性。
• 在 pytket-dqc 中提供开源实现，以支持实际部署和进一步研究。

提出的方法

• 提出一种混合工作流，结合超图划分（Partition）和嵌入（Embed），将线路分发到异构网络中。
• 引入基于斯坦纳树的纠缠分发机制，以重用现有贝尔对，最小化新贝尔对的消耗。
• 通过迭代优化轮次，利用分离门和嵌入技术，持续改进解决方案。
• 采用基于可分发数据包和 EJPP 协议的中间表示，以建模非局域门操作。
• 将先前针对全连接网络的工作扩展到任意拓扑结构，包括二分图和多模块异构架构。
• 实现并基准测试多种工作流（如 EmbedSteinerDetach、PartitionHeteroEmbed），以评估贝尔对使用量与运行时间之间的权衡。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在异构、稀疏连接的量子计算模块之间最优地分发量子线路，以最小化贝尔对消耗？
• RQ2 超图划分与嵌入技术能否有效结合，以减少模块化架构中非局域门的开销？
• RQ3 与简单路由相比，基于斯坦纳树的纠缠分发策略在多大程度上减少了贝尔对使用？
• RQ4 在不同电路类型（如量子化学试探波函数 vs. 量子体积电路）中，哪种分发工作流表现最佳？
• RQ5 所提出的方法在真实世界和合成基准测试中，其贝尔对减少量和运行时间的可扩展性如何？

主要发现

• 在结构化量子化学试探波函数电路上，EmbedSteinerDetach 工作流相比基线 Embed 和 Partition 工作流，贝尔对消耗最高减少45%。
• 在二分图网络中，Embed 工作流达到最低贝尔对数量（233 ebits），是测试方法中最有效的。
• 在更大的同构网络中，Partition 工作流表现优于其他方法，贝尔对消耗降至295，优于次优方法的355。
• 在异构网络中，PartitionHeteroEmbed 工作流将非局域门数量减少30%（353 vs. 397），优于标准 Partition 方法。
• 在非结构化量子体积电路中，Partition 工作流最快且最有效，表明性能取决于电路结构。
• 将斯坦纳树与嵌入技术结合后，在基准测试中平均减少27%的贝尔对消耗，证明了两种技术之间的协同效应。