[论文解读] Exploiting Qubit Reuse through Mid-circuit Measurement and Reset

Fei Hua, Yuwei Jin+7 more|arXiv (Cornell University)|Nov 3, 2022

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用 8

一句话总结

本文提出了一种编译器辅助框架，通过利用中电路测量和重置——这些硬件功能最近在IBM的超导处理器上实现——自动识别并利用量子线路中的量子比特复用机会。通过在测量和重置后复用量子比特，该方法将量子比特数量最多减少80%，将线路保真度最高提升20%，并缩短了线路持续时间，展示了在真实硬件上对Bernstein-Vazirani和QAOA等应用的显著改进。

ABSTRACT

Quantum measurement is important to quantum computing as it extracts the outcome of the circuit at the end of the computation. Previously, all measurements have to be done at the end of the circuit. Otherwise, it will incur significant errors. But it is not the case now. Recently IBM started supporting dynamic circuits through hardware (instead of software by simulator). With mid-circuit hardware measurement, we can improve circuit efficacy and fidelity from three aspects: (a) reduced qubit usage, (b) reduced swap insertion, and (c) improved fidelity. We demonstrate this using real-world applications Bernstein Verizani on real hardware and show that circuit resource usage can be improved by 60\%, and circuit fidelity can be improved by 15\%. We design a compiler-assisted tool that can find and exploit the tradeoff between qubit reuse, fidelity, gate count, and circuit duration. We also developed a method for identifying whether qubit reuse will be beneficial for a given application. We evaluated our method on a representative set of essential applications. We can reduce resource usage by up to 80\% and circuit fidelity by up to 20\%.

研究动机与目标

• 为解决近期量子计算机中量子比特资源有限的问题，通过中电路测量和重置实现量子比特的动态复用。
• 开发一种自动化的、编译器辅助的方法，以识别最优的量子比特复用机会，而无需人工干预。
• 探索实际量子应用中量子比特使用量、门数量、线路持续时间与保真度之间的权衡。
• 在真实硬件上评估该方法，展示在Bernstein-Vazirani和QAOA等基准线路中资源效率和保真度的提升。

提出的方法

• 该框架分析量子线路，检测可在测量后重置为|0⟩并用于后续操作的量子比特复用机会。
• 应用动态线路变换，在最佳位置插入中电路测量和重置操作，确保不干扰正在进行的计算。
• 该方法支持非对易和对易门电路，可适应不同的电路结构和依赖关系。
• 引入可调节的优化策略，根据用户优先级在量子比特节省、门数量和线路保真度之间进行权衡。
• 编译器使用依赖分析和因果图建模，确保量子比特复用后的正确性，避免与未测量或纠缠的量子比特发生冲突。
• 该工具在具备动态线路支持的真实IBM量子硬件（如IBM Mumbai）上进行评估，使用TVD和QAOA收敛速度等指标。

实验结果

研究问题

• RQ1 中电路测量和重置能否在真实量子应用中系统性地用于减少量子比特使用？
• RQ2 在实际量子线路中，量子比特复用与线路保真度、门数量和线路持续时间之间的权衡是什么？
• RQ3 哪些类型的量子应用最受益于量子比特复用，我们如何能自动识别此类机会？
• RQ4 在真实硬件上，量子比特复用对变分量子算法（如QAOA）的性能有何影响？

主要发现

• 在Bernstein-Vazirani算法中，通过中电路测量和重置，量子比特使用量最多减少60%，保真度提升15%。
• 对于QAOA线路，SR-CaQR方法相比未复用的线路实现了更快的收敛速度和更高的最大割值，表明成功概率得到提升。
• 该框架在包括BV_10、Multiply_13和CC_13在内的多种基准测试中，将量子比特资源使用量最多减少80%，并将线路保真度最高提升20%。
• TVD（迹距离）结果表现出一致改善：例如，BV_10的TVD从0.64降至0.48，表明优化后输出态保真度更高。
• 该方法优于基于逆向计算的方法（如SQAURE），避免了额外的门开销，从而更好地保持了线路保真度。
• 真实硬件实验确认，量子比特复用在具备动态线路支持的当前IBM量子设备上是可行且有效的。