基于DAG感知的门融合技术，用于高效模拟状态向量量子电路

《IEEE Transactions on Quantum Engineering》：DAG-Aware Gate Fusion for Efficient State-Vector Quantum Circuit Simulation

　　

摘要：

经典模拟依然是开发和评估量子电路的实际基础，而状态向量法仍是最重要的精确模拟技术之一。在此背景下，门融合是一种常用的优化方法，它通过将多个门组合成一个更大的算子，来减少重复的状态向量计算，从而提高执行效率。然而，现有的融合方法往往基于局部启发式策略或线性门顺序，这可能会忽略电路依赖关系所允许的更大规模的合法融合机会。为了解决这个问题，我们提出了一种基于有向无环图意识的门融合方法，该方法通过拓扑扩展、可配置的融合规模限制以及非阻塞规则，直接从电路依赖图构建合法的融合算子。以pyquafu状态向量模拟器作为执行后端，该方法在典型的基准测试中表现出出色的端到端性能，并实现了较高的压缩比。研究结果还表明，仅靠融合质量并不足以保证性能提升：实际的速度提升取决于融合后的算子与模拟器后端的执行特性匹配程度。