X-ResQ: Quantum MIMO Detection with Reverse Annealing

Conceptos Básicos

Quantum Annealing accelerates MIMO detection with flexible parallelism using Reverse Annealing.

Resumen

X-ResQ introduces a QA-based MIMO detector system with fine-grained quantum task parallelism enabled by Reverse Annealing. It aims to improve wireless performance by leveraging QA to expedite computation for optimal ML detection. X-ResQ achieves near-optimal throughput for 4x6 MIMO with 16-QAM, outperforming other detectors. The system showcases potential for ultra-large MIMO configurations and addresses challenges in QA MIMO detectors. Parallelization strategies are essential for future large-scale qubit processors in quantum computing.

Estadísticas

Fully parallel X-ResQ achieves over 10 bits/s/Hz throughput for 4x6 MIMO with 16-QAM.
X-ResQ shows 2.5–5× gains compared to other tested detectors.
D-Wave Advantage System has over 5000 qubits in 2020.
Over ten thousand qubits are expected in D-Wave machines by 2030.
X-ResQ demonstrates efficient trade-off between qubits and compute time.

Citas

"X-ResQ has effectively improved detection performance as more qubits are assigned."
"Parallelization strategies in QA MIMO detectors will become more essential."
"RA is a more pragmatic QA algorithm than FA in MIMO detection."

Ideas clave extraídas de

X-ResQ

by Minsung Kim,... a las arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18778.pdf

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どのような柔軟性を持つX-ResQの並列処理が、将来の量子コンピューティングアプリケーションにどのような影響を与えるか？

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