In recent years, neutral atom quantum computers (NAQCs) have attracted a lot of attention, primarily due to their long coherence times and good scalability. One of their main drawbacks is their comparatively time-consuming control overhead, with one of the main contributing procedures being the detection of individual atoms and measurement of their states, each occurring at least once per compute cycle and requiring fluorescence imaging and subsequent image analysis. To reduce the required time budget, we propose a highly-parallel atom-detection accelerator for tweezer-based NAQCs. Building on an existing solution, our design combines algorithm-level optimization with a field-programmable gate array (FPGA) implementation to maximize parallelism and reduce the run time of the image analysis process. Our design can analyze a 256$\times$256-pixel image representing a 10$\times$10 atom array in just 115 $μ$s on a Xilinx UltraScale+ FPGA. Compared to the original CPU baseline and our optimized CPU version, we achieve about 34.9$\times$ and 6.3$\times$ speedup of the reconstruction time, respectively. Moreover, this work also contributes to the ongoing efforts toward fully integrated FPGA-based control systems for NAQCs.


翻译:近年来,中性原子量子计算机(NAQC)因其较长的相干时间和良好的可扩展性而备受关注。其主要缺点之一是相对耗时的控制开销,其中一个关键环节是对单个原子的探测及其量子态的测量,每个计算周期至少需执行一次,且需要荧光成像及后续的图像分析。为减少所需时间开销,我们提出了一种面向光镊基NAQC的高度并行原子探测加速器。基于现有解决方案,本设计结合算法级优化与现场可编程门阵列(FPGA)实现,以最大化并行性并缩短图像分析过程的运行时间。我们的设计可在Xilinx UltraScale+ FPGA上仅用115微秒完成对代表10×10原子阵列的256×256像素图像的分析。相较于原始CPU基准方案及我们优化的CPU版本,重建时间分别实现了约34.9倍和6.3倍的加速。此外,本研究亦为构建完全基于FPGA的NAQC集成控制系统提供了技术积累。

0
下载
关闭预览

相关内容

量子增强计算机视觉:超越经典算法
专知会员服务
24+阅读 · 2025年10月9日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年10月12日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年9月12日
专知会员服务
59+阅读 · 2021年4月12日
最全综述:基于深度学习的三维重建算法
极市平台
13+阅读 · 2020年3月17日
三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法?
极市平台
13+阅读 · 2020年2月23日
经典论文复现 | 基于深度学习的图像超分辨率重建
图像美学质量评价技术发展趋势
科技导报
19+阅读 · 2018年6月25日
深度学习之图像超分辨重建技术
机器学习研究会
12+阅读 · 2018年3月24日
一文概览基于深度学习的超分辨率重建架构
国家自然科学基金
16+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017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
1+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2月26日
VIP会员
最新内容
反制无人机:乌克兰提供的五点启示
专知会员服务
4+阅读 · 9月23日
《各指挥层级均亟需红队能力》报告
专知会员服务
6+阅读 · 9月23日
《航电任务系统框架(FAMOS)》50页报告
专知会员服务
4+阅读 · 9月22日
《对抗行动中的人工智能与自主性》智库报告
专知会员服务
7+阅读 · 9月22日
《从数据到胜利:战争中的分析优势之争》
专知会员服务
10+阅读 · 9月22日
战争不仅需要机器人:人类仍不可或缺
专知会员服务
5+阅读 · 9月21日
《描绘美国防部创新基础设施的未来蓝图》100页
专知会员服务
10+阅读 · 9月21日
相关基金
国家自然科学基金
16+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017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
1+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员