利用 CUDA-Q 的 MPS 进行大规模量子电路张量网络仿真

量子计算机模拟器是原型设计量子算法和验证现有量子计算机硬件功能的必不可少的工具。当前最大的量子计算机拥有超过一千个量子比特，挑战其经典模拟器。状态向量量子模拟器因随量子比特数量指数增长的可表示量子态数面临挑战，使得超过五十个量子比特在实际中几乎不可实现。更具吸引力的仿真量子计算机的方法是采用张量网络方法，其内存需求基本上取决于量子电路中纠缠的程度，并且能够模拟当前最大的量子计算机。本文研究和评估了在 Nvidia Grace Hopper 系统上 CUDA-Q 张量网络模拟器的性能，特别是矩阵产品状态 (MPS) 形式。我们比较了 CUDA-Q 状态向量实现的性能并验证了 MPS 模拟的正确性。我们的结果表明，张量网络方法为仿真大规模量子电路提供了显著的机会，尽管是近似的。我们还展示了当前 GPU 加速的计算在 MPS 模拟的情况下无法充分利用 GPU 的效率。