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计算机科学 > 分布式、并行与集群计算

arXiv:2412.18458 (cs)
[提交于 2024年12月24日 ]

标题: 面向硬件的电路切割与连通量子系统的分布式量子比特映射

标题: Hardware-aware Circuit Cutting and Distributed Qubit Mapping for Connected Quantum Systems

Authors:Zefan Du, Yanni Li, Zijian Mo, Wenqi Wei, Juntao Chen, Rajkumar Buyya, Ying Mao
摘要: 量子计算提供了无与伦比的计算能力,但面临着诸多挑战,包括有限的量子比特数量、多样的硬件拓扑结构以及动态的噪声/错误率,这些阻碍了可扩展性和可靠性。分布式量子计算,特别是芯片间的连接,通过互连多个处理器以协作执行大型电路而成为一种解决方案。尽管硬件进步,如IBM的Quantum Flamingo,专注于提高芯片间保真度,但有限的研究关注分布式系统中高效的电路切割和量子比特映射。该项目引入了DisMap,这是一种自适应的、面向硬件的芯片间分布式量子系统框架。DisMap分析量子比特的噪声和错误率,构建虚拟系统拓扑,指导电路分割和分布式量子比特映射,以最小化SWAP开销并提高保真度。该框架使用IBM Qiskit实现,并与最先进的方法进行比较,DisMap在保真度方面实现了高达20.8%的提升,并将SWAP开销最多减少了80.2%,在真实量子硬件拓扑的广泛评估中展示了其可扩展性和有效性。
摘要: Quantum computing offers unparalleled computational capabilities but faces significant challenges, including limited qubit counts, diverse hardware topologies, and dynamic noise/error rates, which hinder scalability and reliability. Distributed quantum computing, particularly chip-to-chip connections, has emerged as a solution by interconnecting multiple processors to collaboratively execute large circuits. While hardware advancements, such as IBM's Quantum Flamingo, focus on improving inter-chip fidelity, limited research addresses efficient circuit cutting and qubit mapping in distributed systems. This project introduces DisMap, a self-adaptive, hardware-aware framework for chip-to-chip distributed quantum systems. DisMap analyzes qubit noise and error rates to construct a virtual system topology, guiding circuit partitioning, and distributed qubit mapping to minimize SWAP overhead and enhance fidelity. Implemented with IBM Qiskit and compared with the state-of-the-art, DisMap achieves up to a 20.8\% improvement in fidelity and reduces SWAP overhead by as much as 80.2\%, demonstrating scalability and effectiveness in extensive evaluations on real quantum hardware topologies.
主题: 分布式、并行与集群计算 (cs.DC) ; 量子物理 (quant-ph)
引用方式: arXiv:2412.18458 [cs.DC]
  (或者 arXiv:2412.18458v1 [cs.DC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.18458
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Ying Mao [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2024 年 12 月 24 日 14:32:06 UTC (867 KB)
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