Quantum Annealing (QA)-accelerated MIMO detection is an emerging research approach in the context of NextG wireless networks. The opportunity is to enable large MIMO systems and thus improve wireless performance. The approach aims to leverage QA to expedite the computation required for theoretically optimal but computationally-demanding Maximum Likelihood detection to overcome the limitations of the currently deployed linear detectors. This paper presents X-ResQ, a QA-based MIMO detector system featuring fine-grained quantum task parallelism that is uniquely enabled by the Reverse Annealing (RA) protocol. Unlike prior designs, X-ResQ has many desirable system properties for a parallel QA detector and has effectively improved detection performance as more qubits are assigned. In our evaluations on a state-of-the-art quantum annealer, fully parallel X-ResQ achieves near-optimal throughput (over 10 bits/s/Hz) for $4\times6$ MIMO with 16-QAM using six levels of parallelism with 240 qubits and $220~\mu$s QA compute time, achieving 2.5--5$\times$ gains compared against other tested detectors. For more comprehensive evaluations, we implement and evaluate X-ResQ in the non-quantum digital setting. This non-quantum X-ResQ demonstration showcases the potential to realize ultra-large $1024\times1024$ MIMO, significantly outperforming other MIMO detectors, including the state-of-the-art RA detector classically implemented in the same way.


翻译:量子退火加速MIMO检测是下一代无线网络背景下新兴的研究方向,其机遇在于支持大规模MIMO系统以提升无线性能。该方法旨在利用量子退火加速理论上最优但计算量极大的最大似然检测所需的计算,从而克服当前线性检测器的局限性。本文提出X-ResQ——一种基于量子退火的MIMO检测器系统,其独特之处在于通过反向退火协议实现了细粒度量子任务并行性。与先前设计不同,X-ResQ在并行量子检测器中具备多项理想系统特性,且随着更多量子比特的分配,检测性能显著提升。在最新量子退火器上的评估表明,全并行X-ResQ在$4\times6$ MIMO、16-QAM配置下,采用六级并行(使用240个量子比特,量子退火计算时间为$220~\mu$s)实现了近最优吞吐量(超过10 bits/s/Hz),相比其他测试检测器获得2.5–5倍的增益。为进行更全面的评估,我们在非量子数字环境中实现了X-ResQ并测试其性能。该非量子X-ResQ演示展现了实现超大规模$1024\times1024$ MIMO的潜力,其性能显著优于其他MIMO检测器,包括以相同方式经典实现的先进反向退火检测器。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+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
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
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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
0+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
11+阅读 · 2023年3月8日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
最新内容
综述 | Self-Evolving Coding Agents:自进化编程智能体
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:16
美海军陆战队将三型无人机整合入统一战场网络
专知会员服务
2+阅读 · 今天9:39
《无人机蜂群:释放人类-蜂群编队的潜能》
专知会员服务
4+阅读 · 今天9:12
《战略战术化:一项综合性述评》
专知会员服务
2+阅读 · 今天9:08
美陆军-工业界协同推进反无人机系统技术发展
专知会员服务
1+阅读 · 今天8:46
《跨域指挥背景下的领导力发展》最新报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天8:40
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
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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
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
0+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员