핵심 개념
量子コンピューティングの有用性を高めるためには、ソフトウェア最適化アプローチ、特にAI技術を活用することが有望である。
초록
本論文では、量子コンピューティングの有用性を高めるための取り組みについて述べている。
- 量子コンピューティングの欠陥を克服するためには、ソフトウェア最適化アプローチ、特にAI技術を活用することが有望である。
- 現在の主要なランタイムは、プログラミングモデル、スケジューリング、ハードウェアアクセスパターンなどの柔軟性が不足しており、研究者の障壁となっている。
- これらの問題は、GPUスーパーコンピューティングと量子中間表現(QIR)を中心とした新しいハイブリッド運用モデルによってさらに悪化している。
- オープンソースコミュニティによって広く採用されるランタイムプラットフォームが必要である。これにより、量子処理ユニット(QPU)、GPU、制御ハードウェア、外部コンピューティングリソースの間で柔軟な分散処理が可能になる。
- 提案されたランタイムアーキテクチャには以下の特徴がある:
- マイクロサービスアーキテクチャに基づいている
- Dockerコンテナ化とKubernetesオーケストレーションを活用している
- Terraformを使ったインフラストラクチャとしてのコード(IaC)アプローチを採用している
- プログラミングモデルにDecoratorパターンを使ってカスタマイズ性を高めている
- ハードウェアアダプタ、スケジューリング、キャリブレーションデータの活用など、重要な機能を備えている
- 提案アーキテクチャは、ハイブリッド量子クラシックコンピューティングの実現に向けた重要な基盤となる。
통계
量子ハードウェアへのアクセスは限られており、プロキシ企業が独自のランタイムを構築している。
既存のランタイムには柔軟性が不足しており、研究の障壁となっている。
ハイブリッドコンピューティングを効果的に行うには、クラシカルコンピューティングとの連携が不可欠である。
인용구
"これらの日々、私たちは互いの足の上に立っている! あなたの仕事は、他の人が上に立てるように行うべきです。そうすれば、彼らは確かに'はい、私は○○の肩の上に立って、さらに遠くを見ることができた'と言うでしょう。科学の本質は蓄積的なのです。" - Richard Hamming