中文引用格式: 王鶯時,邵鵬宇,蔣金虎. 基于SIMD并行的量子切分模擬加速優(yōu)化[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用,2025,51(12):1-7.
英文引用格式: Wang Yingshi,Shao Pengyu,Jiang Jinhu. Quantum cutting simulation acceleration optimization based on SIMD parallelism[J]. Application of Electronic Technique,2025,51(12):1-7.
引言
量子計算(Quantum Computing,QC)是一種遵循量子力學(xué)規(guī)律調(diào)控量子信息單元進行計算的新型計算模式。與經(jīng)典計算不同,量子計算遵循量子力學(xué)規(guī)律,它是能突破經(jīng)典算力瓶頸的新型計算模式[1]。但是盡管量子計算的理論優(yōu)勢使人心潮澎湃,當前量子硬件技術(shù)仍處于早期階段。學(xué)界提出一個專有名詞“噪聲中等規(guī)模量子設(shè)備”(Noisy Intermediate-Scale Quantum, NISQ)[2]來指代當前的量子設(shè)備發(fā)展水平,因其量子比特數(shù)量有限且易受噪聲干擾。
這種硬件限制,使得許多量子算法難以直接在真實量子設(shè)備上執(zhí)行,研究人員不得不依賴經(jīng)典計算機來對量子系統(tǒng)進行模擬。量子模擬為驗證新的量子算法提供了可靠的平臺,也為量子硬件的設(shè)計和優(yōu)化提供了理論支撐。
量子模擬利用經(jīng)典計算機來模擬量子系統(tǒng)的行為,尤其是對量子電路的運行進行仿真。模擬的核心任務(wù)就是計算量子電路的輸出概率分布,這就要求對量子態(tài)的演化過程進行精確建模。主流的建模方式是使用態(tài)矢(statevector)來表示一個量子態(tài)的概率分布。對個量子比特,其狀態(tài)空間為,所以一個用來表示它的態(tài)矢就需要個浮點數(shù)。也就是說,量子模擬要求指數(shù)規(guī)模的資源,計算復(fù)雜度隨著量子比特數(shù)的增加呈指數(shù)式增長,這對執(zhí)行這個任務(wù)的硬件與軟件都提出了巨大的挑戰(zhàn)。
所以受限于量子硬件的規(guī)模和精度,經(jīng)典計算機上的量子模擬成為研究量子算法的重要手段。通過量子模擬器,研究者可以驗證量子算法的正確性,分析其運行效率,并探索新的算法設(shè)計。
然而,隨著量子電路規(guī)模的擴大,經(jīng)典硬件對量子模擬的支持面臨巨大挑戰(zhàn)。尤其是在模擬超過30個量子比特的電路時,硬件資源和計算時間的需求呈現(xiàn)指數(shù)級增長,這對現(xiàn)有模擬器提出了更高的性能要求。
主流的量子模擬框架包括IBM的Qiskit、Google的Cirq和微軟的Q#等。其中,Qiskit[3]是一個廣泛應(yīng)用的開源量子計算框架,提供了從量子電路設(shè)計到模擬和硬件執(zhí)行的一站式工具鏈。
Qiskit的核心模塊之一是Qiskit Aer[4],它專注于高性能、高質(zhì)量的量子電路模擬。它支持狀態(tài)向量模擬、密度矩陣模擬以及噪聲模型模擬等多種模式。Qiskit Aer采用了經(jīng)典線性代數(shù)方法來計算量子態(tài)的演化,也能夠在多線程和多GPU環(huán)境下實現(xiàn)加速。
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作者信息:
王鶯時,邵鵬宇,蔣金虎
(復(fù)旦大學(xué) 大數(shù)據(jù)研究院, 上海 200433)

