芝加哥大學科學家的一篇新研究論文，報告了一種編譯高度優(yōu)化的量子指令技術，這些指令可以在近期硬件上執(zhí)行。這種技術特別適合于一類新的變分量子算法，這類算法是展示有用量子加速的有希望的候選者。

新研究是通過統(tǒng)一整個堆棧的思想，跨越量子算法，機器學習，編譯器和設備物理來實現(xiàn)。這項跨學科研究是由美國國家科學基金會計算遠征項目EPiQC(Enabling Practical-Scale Quantum Computation)Collaboration的成員進行。

量子算法的最初設想可以追溯到20世紀80年代初，當時物理學家理查德·費曼(Richard Feynman)提出只使用數(shù)千個無噪聲量子位(量子位)來進行分子模擬，這對于傳統(tǒng)計算機來說幾乎是不可能完成的任務。20世紀90年代和2000年代開發(fā)的其他算法表明，數(shù)千個無噪聲量子位還可以為數(shù)據(jù)庫搜索、整數(shù)分解和矩陣代數(shù)等問題提供顯著的加速。然而，盡管現(xiàn)在在量子硬件方面取得了進展，但這些算法距離可伸縮的實現(xiàn)仍有幾十年時間，因為當前的硬件具有噪聲量子位。

為了與當前和近期量子計算機的限制相匹配，現(xiàn)在出現(xiàn)了一種新的變分量子算法范例。這些算法處理與最初設想量子算法類似的計算挑戰(zhàn)，但通過保留某些內部程序參數(shù)未指定來建立對噪聲的恢復能力。相反，這些內部參數(shù)是在優(yōu)化器的指導下通過重復試驗的變化來學習。使用穩(wěn)定的優(yōu)化器，變分算法可以處理中等水平的噪聲。雖然變分算法的噪聲恢復能力很吸引人，但它對編譯提出了挑戰(zhàn)，即將數(shù)學算法轉換為最終由硬件執(zhí)行的物理指令過程。

部分編譯

EPiQC的負責人PI、芝加哥大學計算機科學的西摩·古德曼(Seymour Goodman)教授弗雷德·沖(Fred Chong)說：變分算法和傳統(tǒng)量子算法之間的權衡是，雖然變分方法在門的數(shù)量上很便宜，但它們在所需的重復次數(shù)上卻是昂貴的。傳統(tǒng)量子算法是在執(zhí)行時完全指定的，因此可以在執(zhí)行前完全優(yōu)化，而變分程序只在執(zhí)行時部分指定。研究人員用一種稱為部分編譯的并行技術解決了部分指定程序的問題。

雖然不能在執(zhí)行之前完全編譯變分算法，但至少可以預編譯指定的部分。對于典型的變分算法，僅此簡單的啟發(fā)式就足夠了，相對于標準基于門的編譯技術，在量子運行時提供了2倍的加速。由于量子位隨時間呈指數(shù)衰減，因此這種運行時加速也導致錯誤率降低。對于更復雜的算法，研究人員通過稱為超參數(shù)優(yōu)化的過程應用第二層優(yōu)化，該優(yōu)化在數(shù)值上表征由于未指定參數(shù)而引起的變化。

花幾分鐘進行超參數(shù)調整和部分編譯可以節(jié)省數(shù)小時的執(zhí)行時間，通過轉移資源(無論是在傳統(tǒng)計算和量子計算之間，還是在編譯和執(zhí)行之間)實現(xiàn)成本節(jié)約的這一主題在其他幾個EPiQC項目中得到了呼應。研究人員下一步的目標是通過實驗來演示，這種實驗驗證直到現(xiàn)在才成為可能，因為云可訪問的量子計算機發(fā)布可以在模擬脈沖的水平上進行控制。這種級別的控制比標準基于門的控制更接近硬件，研究人員希望通過這種脈沖接口實現(xiàn)更大的效率增益。

博科園｜研究/來自：芝加哥大學

參考期刊《arxiv》

Cite: arXiv:1909.07522

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