Much like classical supercomputers, scaling up quantum computers requires an optical interconnect. However, signal attenuation leads to irreversible qubit loss, making quantum interconnect design guidelines and metrics different from conventional computing. Inspired by the classical Dragonfly topology, we propose a multi-group structure where the group switch routes photons emitted by computational end nodes to the group's shared pool of Bell state analyzers (which conduct the entanglement swapping that creates end-to-end entanglement) or across a low-diameter path to another group. We present a full-stack analysis of system performance, a combination of distributed and centralized protocols, and a resource scheduler that plans qubit placement and communications for large-scale, fault-tolerant systems. We implement a prototype three-node switched interconnect and create two-hop entanglement with fidelities of at least 0.6. Our design emphasizes reducing network hops and optical components to simplify system stabilization while flexibly adjusting optical path lengths. Based on evaluated loss and infidelity budgets, we find that moderate-radix switches enable systems meeting expected near-term needs, and large systems are feasible. Our design is expected to be effective for a variety of quantum computing technologies, including ion traps and superconducting qubits with appropriate wavelength transduction.


翻译:与经典超级计算机类似,量子计算机的规模化扩展需要光学互连。然而,信号衰减会导致不可逆的量子比特损耗,这使得量子互连的设计准则和评价指标不同于传统计算。受经典蜻蜓拓扑启发,我们提出一种多群组结构:群组交换机将计算终端节点发射的光子路由至该群组共享的贝尔态分析器池(通过纠缠交换实现端到端纠缠),或通过低直径路径路由至另一群组。我们提出完整的系统性能全栈分析框架,结合分布式与集中式协议,并设计资源调度器以规划大规模容错系统中的量子比特布局与通信。我们实现了三节点交换互连原型系统,成功创建保真度不低于0.6的双跳纠缠。本设计通过减少网络跳数和光学组件来简化系统稳定性控制,同时灵活调节光路长度。基于评估的损耗与失真容限分析,我们发现中等基数交换机足以满足近期预期需求,且大规模系统具备可行性。该架构预期可适用于多种量子计算技术平台,包括离子阱与经过适当波长转换的超导量子比特系统。

1
下载
关闭预览

相关内容

量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。对照于传统的通用计算机,其理论模型是通用图灵机;通用的量子计算机,其理论模型是用量子力学规律重新诠释的通用图灵机。从可计算的问题来看,量子计算机只能解决传统计算机所能解决的问题,但是从计算的效率上,由于量子力学叠加性的存在,目前某些已知的量子算法在处理问题时速度要快于传统的通用计算机。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
76+阅读 · 2022年3月26日
Arxiv
12+阅读 · 2021年7月26日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
11+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员