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低精度・混合精度演算を用いた大規模量子計算機シミュレータの研究

基于低精度和混合精度计算的大规模量子计算机模拟器研究

基本信息

批准号：
21J14694
负责人：
大友広幸
金额：
$ 0.96万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-28 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

量子計算機の研究開発が進む中、古典計算機でのより大規模で高速な量子回路シミュレーションの研究が進められている。本研究では、機械学習からの需要により発展した低精度演算（FP16等）、混合精度演算を用いた量子回路シミュレーションの性能向上及び、様々なハードウェア上で動作するシミュレータの開発を目的とする。混合精度量子回路シミュレーションでは、当初の研究計画に変更を加え、混合精度行列積演算器であるNVIDIA Tensorコアを用いたテンソルネットワーク縮約による量子回路シミュレーションの性能向上を行った。この手では、量子回路を表すテンソルネットワークを縮約することで振幅を得るが、その主たる計算は行列積となる。本研究では、Tensorコアを用いた単精度演算器の理論計算性能を上回る単精度行列積エミュレーション手法を開発し、これを自動性能チューニング手法と合わせ量子回路シミュレーションに応用することで、量子超越性ベンチマークに用いられるランダム量子回路において、最大1.8倍の高速化を単精度演算器を用いた場合と同等の計算精度で達成した。また、Google Sycamoreの量子超越性検証で用いられた量子回路の1スライスでは、1.4倍の高速化が確認された。様々なハードウェアでのFull-state量子回路シミュレータの開発では、PEZY-SC3s向けに既存シミュレータの移植を行い、その性能特性や計算に要する電力をNVIDIA GPUと比較し、高性能なシミュレータを開発する上での課題の調査を行った。

The research and development of quantum computers has been advancing in the past few years, and the research on large-scale, high-speed quantum circuits has been advancing in the past few years. This study aims to improve the performance of quantum loop systems for the development of low precision algorithms (FP16, etc.) and hybrid precision algorithms for the needs of machine learning. The hybrid precision quantum loop system has improved the performance of the original research project and the hybrid precision matrix product algorithm. The quantum circuit is a simple circuit. In this study, the theoretical computational performance of the Tensor Precision Calculator is improved, the precision matrix product is developed, the automatic performance matrix product is developed, and the quantum circuit is combined. Maximum speed of 1.8 times and accuracy of calculation are achieved when the algorithm is used. Google Sycamore's quantum transcendence test was confirmed with a 1.4-fold increase in the speed of quantum circuits Research on the development of Full-state quantum circuits for NVIDIA GPUs, comparison and high-performance quantum circuits for PEZY-SC3s, migration of existing quantum circuits, performance characteristics, and computation-related power requirements