面向可扩展模块化架构的晶格手术感知资源分析用于量子电路的映射与调度

量子计算平台正发展到一个程度，在单个芯片中放置大量量子比特会带来 certain 的困难，如保真度、串扰以及密集经典电子的高功耗。利用分布式核心，每个核心托管逻辑数据量子比特和逻辑辅助量子比特，通过经典和量子通信通道相互连接，提供了一种有前景的替代方案。然而，为逻辑量子比特构建此类系统需要额外的优化，例如最小化核心之间状态传输的量以进行跨核心双量子门，以及优化从魔术态工厂分发的魔术态的路由。在本工作中，我们研究了该系统及其经典和量子资源统计。首先，我们将量子门集限制为由 CNOT、H、T、S 和 Paul 门组成的通用门集。随后，我们开发了一个框架，可接受任意量子电路，使用 Qiskit 对其进行转移以适应我们的门集，然后使用 KaHIP 图分区器对量子比特进行分区以获得平衡的分区。随后，我们构建了一个算法，将这些图映射到 2D 网格中的量子核心，通过将问题转换为带固定分配的二次赋值问题 (QAPFA) 以最小化跨核心剩余双量子门的路由以及从魔术态工厂到目标的魔术态总行程。在此阶段之后，使用一个算法对门进行调度，该算法负责处理门集的时序。最后，我们的框架报告详细的统计信息，如经典通信次数、EPR 态对数目以及魔术态消耗情况，以及跨核心状态传输的前处理和后处理的时序开销。这些结果有助于量化分布式逻辑量子计算架构中使用的经典和量子资源。