Activation du mécanisme de multi-programmation pour l'informatique quantique à l'ère NISQ

Activation du mécanisme de multi-programmation pour l'informatique quantique à l'ère NISQ

Activation d'un mécanisme de multiprogrammation pour l'informatique quantique à l'ère NISQ PlatoBlockchain Data Intelligence. Recherche verticale. Aï.

Siyuan Niu1 et les Aïda Todri-Sanial2,3

1LIRMM, Université de Montpellier, 34095 Montpellier, France
2LIRMM, Université de Montpellier, 34095 Montpellier, CNRS, France
3Université de technologie d'Eindhoven, 5612 AE, Eindhoven, Pays-Bas

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Abstract

Les dispositifs NISQ ont plusieurs limitations physiques et des opérations quantiques bruyantes inévitables, et seuls de petits circuits peuvent être exécutés sur une machine quantique pour obtenir des résultats fiables. Cela conduit au problème de sous-utilisation du matériel quantique. Ici, nous abordons ce problème et améliorons le débit du matériel quantique en proposant un compilateur de multi-programmation quantique (QuMC) pour exécuter simultanément plusieurs circuits quantiques sur du matériel quantique. Cette approche peut également réduire le temps d'exécution total des circuits. Nous introduisons d'abord un gestionnaire de parallélisme pour sélectionner un nombre approprié de circuits à exécuter en même temps. Deuxièmement, nous présentons deux algorithmes de partitionnement qubit différents pour allouer des partitions fiables à plusieurs circuits - un gourmand et un heuristique. Troisièmement, nous utilisons le protocole d'analyse comparative aléatoire simultanée pour caractériser les propriétés de diaphonie et les considérer dans le processus de partition qubit afin d'éviter l'effet de diaphonie lors d'exécutions simultanées. Enfin, nous améliorons l'algorithme de transition de mappage pour rendre les circuits exécutables sur le matériel en utilisant un nombre réduit de portes insérées. Nous démontrons les performances de notre approche QuMC en exécutant simultanément des circuits de différentes tailles sur du matériel quantique IBM. Nous étudions également cette méthode sur l'algorithme VQE pour réduire sa surcharge.

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Cité par

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