Сравнение производительности пакетов симуляции квантовых вычислений QuEST и Intel-QS

Алексей Владимирович Линев, Павел Евгеньевич Ведруков, Денис Сергеевич Куландин, Иосиф Борисович Мееров, Сергей Денисов

Аннотация


В ближайшем будущем появятся квантовые компьютеры, пригодные для практического использования. Разработка квантовых алгоритмов может проводиться с использованием классических компьютеров и специализированного программного обеспечения, позволяющего симулировать работу квантовой схемы. Результаты моделирования могут использоваться для анализа алгоритма, а также способствуют ко-дизайну при разработке квантовых архитектур. Однако при планировании и выполнении численных экспериментов необходимо понимать возможности симуляторов и ограничения на параметры квантовой схемы, накладываемые характеристиками доступных классических вычислительных ресурсов. В работе представлены результаты вычислительных экспериментов по симуляции работы квантовых схем на идеальном квантовом компьютере с использованием пакетов QuEST и Intel-QS, а также собственной «наивной» реализации. Показаны ограничения на размер моделируемой квантовой системы N при использовании вычислительных систем различного класса — виртуальной машины, вычислительного сервера, вычислительного сервера с графическим ускорителем, суперкомпьютера (маскимальный достигнутый размер N = 33). Приведены характеристики производительности и масштабируемости рассматриваемых реализаций на общей и распределенной памяти (наблюдаемая эффективность масштабирования — 30 % и 70 % соответственно). Для пакета QuEST и собственной реализации представлена производительность при использовании графических сопроцессоров.


Ключевые слова


вычислительная квантовая физика; квантовые алгоритмы; высокопроизводительные вычисления; GPGPU; QuEST; Intel-QS

Полный текст:

PDF

Литература


Mermin N.D. Quantum computer science: an introduction. Cambridge University Press, 2007. 233 p.

Trieu D.B. Large-scale simulations of error prone quantum computation devices. Forschungszentrum Jülich, 2010. Vol. 2. 173 p.

Wiki Q. List of QC simulators. 2015. URL: https://quantiki.org/wiki/list-qc-simulators (accessed: 01.09.2020).

Green A.S., Lumsdaine P.L., Ross N.J., et al. Quipper: a scalable quantum programming language. Proceedings of the 34th ACM SIGPLAN conference on Programming language design and implementation. 2013. P. 333–342. DOI: 10.1145/2491956.2462177.

Cross A.W., Bishop L.S., Smolin J.A., et al. Open quantum assembly language. arXiv preprint. 2017. arXiv:1707.03429.

Svore K., Geller A., Troyer M., et al. Q# Enabling Scalable Quantum Computing and Development with a High-level DSL. Proceedings of the Real World Domain Specific Languages Workshop 2018. 2018. P. 1–10. DOI: 10.1145/3183895.3183901.

Abhari A.J., Faruque A., Dousti M.J., et al. Scaffold: Quantum programming language. Princeton Univ NJ Dept of Computer Science, 2012. 43 p.

Jones T., Brown A., Bush I., et al. Quest and high performance simulation of quantum computers. Scientific reports. 2019. Vol. 9, no. 1. P. 1–11. DOI: 10.1038/s41598-019-47174-9.

Guerreschi G.G., Hogaboam J., Baruffa F., et al. Intel Quantum Simulator: A cloud-ready high-performance simulator of quantum circuits. Quantum Science and Technology. 2020. Vol. 5, no. 3. P. 034007. DOI: 10.1088/2058-9565/ab8505.

Smelyanskiy M., Sawaya N.P.D., Aspuru-Guzik A. qHiPSTER: the quantum high performance software testing environment. arXiv preprint. 2016. arXiv:1601.07195.

Aleksandrowicz G., Alexander T., Barkoutsos P., et al. Qiskit: An open-source framework for quantum computing. 2019. DOI: 10.5281/zenodo.2562110.

Amy M., Gheorghiu V. staq–A full-stack quantum processing toolkit. Quantum Science and Technology. 2020. Vol. 5, no. 3. P. 034016. DOI: 10.1088/2058-9565/ab9359.

Häner T., Steiger D.S. 5 petabyte simulation of a 45-qubit quantum circuit. Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis. 2017. P. 1–10. DOI: 10.1145/3126908.3126947.

Pednault E., Gunnels J.A., Nannicini G., et al. Breaking the 49-qubit barrier in the simulation of quantum circuits. arXiv preprint arXiv:1710.05867. 2017.

Pednault E., Gunnels J., Maslov D., et al. On “Quantum Supremacy”. 2019. URL: https://www.ibm.com/blogs/research/2019/10/on-quantum-supremacy/ (accessed: 01.09.2020).

Chen Z.Y., Zhou Q., Xue C., et al. 64-qubit quantum circuit simulation. Science Bulletin. 2018. Vol. 63, no. 15. P. 964–971. DOI: 10.1016/j.scib.2018.06.007.

Arute F., Arya K., Babbush R., et al. Quantum supremacy using a programmable superconducting processor. Nature. 2019. Vol. 574, no. 7779. P. 505–510. DOI: 10.1038/s41586-019-1666-5.

Google AI Blog: A Preview of Bristlecone, Google's New Quantum Processor. URL: https://ai.googleblog.com/2018/03/a-preview-of-bristlecone-googles-new.html (accessed: 01.09.2020).

The D-Wave 2000Q™ System. URL: https://www.dwavesys.com/d-wave-two-system (accessed: 01.09.2020).

de Avila A.B., Reiser R.H., Pilla M.L., et al. State-of-the-art quantum computing simulators: Features, optimizations, and improvements for D-GM. Neurocomputing. 2020. Vol. 393. P. 223–233. DOI: 10.1016/j.neucom.2019.01.118.

Häner T., Steiger D.S., Smelyanskiy M., et al. High performance emulation of quantum circuits. SC'16: Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis. IEEE, 2016. P. 866–874. DOI: 10.1109/SC.2016.73.

GitHub – QuEST-Kit/QuEST: A multithreaded, distributed, GPU-accelerated simulator of quantum computers. URL: https://github.com/QuEST-Kit/QuEST (accessed: 01.09.2020).

GitHub – iqusoft/intel-qs: High-performance simulator of quantum circuits. URL: https://github.com/iqusoft/intel-qs (accessed: 01.09.2020).

Voevodin Vl.V., Antonov A.S., Nikitenko D.A., et al. Supercomputer Lomonosov-2: large scale, deep monitoring and fine analytics for the user community. Supercomputing Frontiers and Innovations. 2019. Vol. 6, no. 2. P. 4–11. DOI: 10.14529/jsfi190201.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/cmse210104