量子电路混合执行中的动态超图划分
量子算法为一系列计算问题提供了相对于经典算法的指数级加速。量子计算的基本机制需要量子计算机的开发和构建,这些设备被称为NISQ(噪声中等规模量子)设备。NISQ设备不仅量子比特数量极为有限,而且在计算过程中还会受到噪声干扰——随着电路规模增大,这一问题会愈发严重,从而限制了量子计算机在现代应用中的实际用途。 本文重点探讨如何利用量子电路分区来克服NISQ设备的固有缺陷。将量子电路分割成更小的子电路,使得那些因规模过大而无法在单一量子设备上运行的量子电路得以执行。先前已有多种量子电路分区方法,这些方法在实现方式上各有不同:有的关注硬件感知分区,有的采用基于图论的最优分区,还有的针对多处理器架构等。虽然这些方法实现了既定目标,但通常难以良好扩展,进而影响成本和噪声水平。 本研究的最终目标是通过优化三个关键指标——噪声、时间和成本——来缓解这些问题。为实现这一目标,该工作采用动态分区技术进行实际电路切割,并充分发挥混合执行的优势(即经典计算与量子硬件协同工作)。实践证明,在需要经典与量子混合计算的场景中,该方法可使噪声降低42.30%,所需量子比特数减少40%,显著提升了性能表现。
