中文标题#
透過聚類和退火優化分佈式量子計算的編譯
英文标题#
Optimizing Compilation for Distributed Quantum Computing via Clustering and Annealing
中文摘要#
高效地將量子程序映射到分佈式量子計算（DQC）是具有挑戰性的，尤其是在考慮具有不同結構的異構量子處理單元（QPUs）時。 在本文中，我們提出了一種全面的編譯框架，通過三個關鍵見解來解決這些挑戰：利用量子電路中的結構模式，使用聚類進行初始量子位放置，並使用退火算法調整量子位映射。 實驗結果證明了我們方法的有效性以及處理複雜異構分佈式量子系統的能力。 我們的評估顯示，與基線相比，我們的方法最多可將目標值降低 88.40%。
英文摘要#
Efficiently mapping quantum programs onto Distributed quantum computing (DQC) are challenging, particularly when considering the heterogeneous quantum processing units (QPUs) with different structures. In this paper, we present a comprehensive compilation framework that addresses these challenges with three key insights: exploiting structural patterns within quantum circuits, using clustering for initial qubit placement, and adjusting qubit mapping with annealing algorithms. Experimental results demonstrate the effectiveness of our methods and the capability to handle complex heterogeneous distributed quantum systems. Our evaluation shows that our method reduces the objective value at most 88.40% compared to the baseline.
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