《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于SIMD并行的量子切分模拟加速优化
电子技术应用
王莺时,邵鹏宇,蒋金虎
复旦大学 大数据研究院
摘要: 量子计算是当前计算领域备受瞩目的尖端课题,量子切分是为了突破当前的硬件限制、提高可用量子比特数而提出的一种极具潜力的计算框架。在使用经典计算机对其进行的研究与验证中,对子电路的量子模拟是最重要的算力瓶颈环节。为了提高量子模拟的效率,本研究发现量子模拟框架Qiskit Aer中关键的矩阵计算环节所使用的朴素线性代数方法存在使用SIMD进行优化的空间。基于此,本研究使用AVX2指令优化了矩阵计算部分的代码,并通过容器化方法进行控制变量测试。SIMD优化方法成功地对Qiskit Aer的量子模拟效率赋予了显著提升,经过验证,此提升是稳定、可靠、可复现的,并且不会对量子模拟以外的无关环节引入未知影响。本文的研究成果提高了量子切分模拟的效率,为量子切分的研究提供了更快速的工具,为Qiskit框架的进一步优化提供了可以借鉴的经验与范式。
中圖分類號:TN201;TP38 文獻標志碼:A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.257119
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.
Quantum cutting simulation acceleration optimization based on SIMD parallelism
Wang Yingshi,Shao Pengyu,Jiang Jinhu
Institute of Big Data, Fudan University
Abstract: Quantum computing is a cutting-edge topic that has attracted much attention in the current computing field. Quantum cutting is a highly promising computing framework proposed to break through the current hardware limitations and increase the number of available quantum bits. In the research and verification of it using classical computers, quantum simulation of subcircuits is the most important bottleneck link in computing power. In order to improve the efficiency of quantum simulation, this study found that the naive linear algebra method used in the key matrix calculation link of Qiskit Aer, a quantum simulation framework commonly used in quantum projects, has room for optimization using Single Instruction Multiple Data (SIMD). Based on this, this paper uses AVX2 instructions to optimize the code of the matrix calculation part, and tests the control variables through the containerization method. The SIMD optimization method successfully gave a significant improvement in the quantum simulation efficiency of Qiskit Aer. It has been verified that this improvement is stable, reliable, and reproducible, and will not introduce unknown effects on irrelevant links outside the quantum simulation. The research results of this paper improve the efficiency of quantum cutting simulation, provide a faster tool for the study of quantum cutting, and provide experience and paradigms that can be used for further optimization of the Qiskit framework.
Key words : quantum computing;quantum circuit cutting;quantum simulation;SIMD;Qiskit

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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http://www.ihrv.cn/resource/share/2000006868


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)


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