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Accelerating Quantum Circuit Simulations with Data Compression
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AI
DOI：10.1002/qute.202500223.png)
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摘要
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全状态量子电路模拟器在量子算法的设计和验证中发挥着重要作用。随着量子比特（qubits）数量的需求增加，在内存约束下实现高效模拟成为一项技术挑战，因为每个模拟步骤都需要维护一个包含$2^n$个元素的态矢量，其中$n$表示量子比特的数量。先前的工作CompQSim将态矢量划分为块，并使用块压缩在超级计算机上进行更大规模的内存内模拟。由于压缩器的有效性取决于模拟过程中电路所表现出的独特特性，因此设计了一种自适应算法，巧妙地采用数据压缩和二级存储。块处理的相关成本，包括（解）压缩和I/O，构成了模拟时间的主要部分。为了最小化此类成本，提出了两种新颖的模拟算法，称为BlkQSim和HyQSim。BlkQSim采用面向块的模拟顺序以降低块处理成本，而HyQSim则通过在量子比特上采用不同的模拟算法进一步降低这些成本。本研究进行了严格的成本分析，并展示了广泛的实验结果，结果表明，与CompQSim相比，BlkQSim和HyQSim在块处理时间上分别实现了超过4 ×和107 ×的加速。
Keyword:
data compression
quantum computing
quantum circuit simulations
期刊
A
IF:
4.3
论文数:
470
被引数:
3.2K
机构
引用论文
QuEST and High Performance Simulation of Quantum ComputersQuEST与量子计算机的高性能仿真.png)
SCIENTIFIC REPORTS
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