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tiscc：陷阱离子处理器的表面代码编译器和资源估计器
我们介绍了Trapped-ION Surface Code Compiler（TISCC），这是一种软件工具，该软件工具可根据本机捕获 - 离子门集生成一组通用表面代码补丁操作的电路。为此，TISCC管理着被困的离子系统的内部表示，其中捕获区域和连接处的重复模式被安排在任意大的矩形网格中。表面代码操作是通过在网格上实例化表面代码贴片来编译的，并使用方法对数据量量的横向操作，对稳定器plaquettes进行误差校正和/或相邻贴片之间的晶格手术操作进行了横断面。除了实现基本的表面代码仪器集之外，TISCC还包含角移动功能和单独使用离子运动实现的补丁翻译。在后一种情况下，所有TISCC功能都可以扩展到类似网格的硬件体系结构。TISCC输出已使用Oak Ridge Quasi-Clifford Simulator（ORQC）验证。
CS-4620 - 001编译器讲师：Matthew Dwyer ...
CS-4620 - 001编译器讲师：Matthew Dwyer matthewbdwyer@virginia.edu办公时间：星期三。下午2-3pm通过Zoom（Canvas上的链接）助教：Soneya Binta Hossain sh7hv@virginia.edu办公时间：星期五。下午4-5点通过Zoom（canvas上的链接）或面对面的（通过电子邮件安排）nicholas phair np4ay@virginia.edu办公时间：星期一。下午2-3pm通过Zoom（Canvas上的链接）Saket upadhyay saket@virginia.edu办公时间：星期五。上午11点通过Zoom（canvas上的链接）或面对面的（通过电子邮件安排）课程说明：这是编译器的本科课程。 该课程广泛关注编译器的主要组成部分，并试图提供有关这些重要软件系统的概念，算法和实践知识。 课程目标是让学生（a）在编译中学习基础概念，（b）在现有编译器的“受控”设置中探索实践中这些概念的实现，以及（c）通过将编译器扩展到一个学期的长期项目中来加深和加强学习。 该课程将理论和算法与工程编译器的实际方面融合在一起。 学生有望从先前的CS课程中具有软件开发经验，并且熟悉C ++。 他们将成对地在一个项目上工作，该项目将涉及了解使用现代C ++编写的相当大的代码库并扩展它。 该项目将涉及编写大量代码（整个学期以上的SLOC超过1000个），记录该代码，并提供证明该代码正确性的测试用例。 学生将使用多种工具来实现这一目标，但将为他们提供一个模型系统来基于他们的工作。下午2-3pm通过Zoom（Canvas上的链接）Saket upadhyay saket@virginia.edu办公时间：星期五。上午11点通过Zoom（canvas上的链接）或面对面的（通过电子邮件安排）课程说明：这是编译器的本科课程。该课程广泛关注编译器的主要组成部分，并试图提供有关这些重要软件系统的概念，算法和实践知识。课程目标是让学生（a）在编译中学习基础概念，（b）在现有编译器的“受控”设置中探索实践中这些概念的实现，以及（c）通过将编译器扩展到一个学期的长期项目中来加深和加强学习。该课程将理论和算法与工程编译器的实际方面融合在一起。学生有望从先前的CS课程中具有软件开发经验，并且熟悉C ++。他们将成对地在一个项目上工作，该项目将涉及了解使用现代C ++编写的相当大的代码库并扩展它。该项目将涉及编写大量代码（整个学期以上的SLOC超过1000个），记录该代码，并提供证明该代码正确性的测试用例。学生将使用多种工具来实现这一目标，但将为他们提供一个模型系统来基于他们的工作。本课程中的项目在本科编译课程中是独一无二的，因为它使学生接触了现代的软件工程工具，技术和实践。它还涉及当今使用中最广泛使用的编译器基础架构之一 - LLVM - 是Clang编译器家族的核心。因此，学生将获得大量实用
编译前如何选择量子编译器和量子计算机
摘要：未来，量子计算机可能比传统计算机更快地解决特定问题。但它们的实际量子位数很少，错误率很高。然而，量子计算机已经在各个领域得到应用，云提供商提供的量子计算机数量也在稳步增加。要执行量子电路，需要将其映射到量子计算机的硬件上。由此产生的编译电路会严重影响执行的精度，因为会使用量子位和量子门导致错误发生。因此，选择最佳的电路至关重要。SDK 用于实现电路，并且在支持的云提供商和编程语言方面有所不同。这些差异使对其他后端的更改变得复杂。在之前的工作中，我们开发了一个自动化框架来翻译给定的电路并使用多个编译器在可用的量子计算机上对其进行编译。编译结果可以按优先级排序并执行。然而，使用所有编译器和量子计算机进行翻译和编译都是资源密集型的，并且无法很好地扩展到未来的其他后端。因此，我们提出了一种扩展，可以根据用户的需求自动选择合适的编译器和量子计算机组合，例如，缩短等待时间并根据过去的执行情况获得精确的结果。为了演示和验证我们的方法，我们展示了一个原型和案例研究。
mlgo-机器学习指导编译器...
Theodoridis，T.，Grosser，T。，＆Su，Z。（2022）。理解和利用最佳函数内在。第27届ACM国际建筑支持对编程语言和操作系统的会议记录。https://doi.org/10.1145/3503222.3507744
使用强化学习对量子计算进行编译器优化
摘要 — 任何量子计算应用程序一旦被编码为量子电路，就必须先进行编译，然后才能在量子计算机上执行。与传统编译类似，量子编译是一个顺序过程，具有许多编译步骤和许多可能的优化过程。尽管有相似之处，但量子计算编译器的开发仍处于起步阶段——缺乏对最佳过程顺序、兼容性、适应性和灵活性的相互整合。在这项工作中，我们利用数十年的经典编译器优化，提出了一个强化学习框架来开发优化的量子电路编译流程。通过不同的约束和统一的接口，该框架支持在单个编译流程中结合使用来自不同编译器和优化工具的技术。实验评估表明，所提出的框架（由 IBM 的 Qiskit 和 Quantinuum 的 TKET 中选择的编译过程设置）在 73% 的预期保真度情况下明显优于两个单独的编译器。该框架作为慕尼黑量子工具包 (MQT) 的一部分在 GitHub (https://github. com/cda-tum/MQTPredictor) 上提供。
针对分布式量子计算的优化编译器
实用的分布式量子计算需要开发高效的编译器，使量子电路与某些给定的硬件约束兼容。即使对于本地计算而言，这个问题也是非常困难的。在这里，我们在分布式架构上解决它。正如在这种情况下通常假设的那样，远程门代表基本的远程（处理器间）操作。每个远程门包含几个任务：（i）纠缠生成和分发，（ii）本地操作，以及（iii）经典通信。纠缠生成和分发是一种昂贵的资源，因为它很耗时。为了减轻其影响，我们模拟了一个优化问题，该问题结合了运行时间最小化和分布式纠缠态的使用。具体而言，我们将分布式编译问题表述为动态网络流。为了增强解空间，我们扩展了公式，引入了一个谓词来操纵输入中给出的电路并并行化远程门任务。
迈向连续变量量子编译器
连续变量 (CV) 量子光学系统 (QOS) 是量子计算 (QC)、量子机器学习 (QML) 和量子传感 (QS) 的一个有利平台，因为它们可以在室温下运行，具有确定性纠缠操作，并且具有变分量子算法 (VQA) 中使用的高效量子噪声缓解协议 [1,2]。VQA 评估在量子计算机上执行的参数化量子电路的成本函数 [3]，而经典计算机通过优化电路参数来最小化该成本。到目前为止，VQA 已在 CVQOS 中为变分特征值求解器实现 [4]。CV 平台特别适合 CV 幺正的变分编译任务 [5]。这种量子编译可用于优化量子门组合，以最大限度地减少量子算法所需的资源。
清洁能源基金编制投资计划 - nyserda
纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 编制的投资计划记录了所有清洁能源基金市场开发和创新与研究投资组合计划的战略、活动、资金、预期收益和衡量计划，这些计划受 2021 年 9 月 9 日公共服务委员会批准清洁能源基金修改的命令管辖。1 本文件提供了纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 管理的这两个投资组合的详细路线图，旨在帮助纽约州实现具有历史意义的《气候领导和社区保护法案》（《气候法案》）所体现的雄心勃勃的气候目标，该法案于 2020 年 1 月生效。利益相关者将找到按重点领域（市场部门分组）组织的计划，从而轻松全面了解纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 通过投资纳税人资金来改变市场所做的工作。
开源 RRAM 编译器
摘要 — 存储器编译器是促进数字电路设计过程的必要工具。然而，学术界只有少数可用的。电阻式随机存取存储器 (RRAM) 具有高密度、高速度、非易失性的特点，是未来数字存储器的潜在候选。据作者所知，本文介绍了第一个用于自动存储器生成的开源 RRAM 编译器，包括其外围电路、验证和时序特性。RRAM 编译器使用 Cadence SKILL 编程语言编写，并集成在 Cadence 环境中。布局验证过程在 Siemens Mentor Calibre 工具中进行。编译器使用的技术是 TSMC 180nm。本文分析了编译器生成的大量 M x N RRAM 的新结果，最多 M = 128、N = 64 和字长 B = 16 位，时钟频率等于 12.5 MHz。最终，编译器实现了高达0.024 Mb/mm 2 的密度。
计算机体系结构基础：处理器、内存、输入和输出设备、应用软件和系统软件：编译器、解释器、高级
计算机体系结构基础：处理器、内存、输入和输出设备、应用软件和系统软件：编译器、解释器、高级和低级语言、结构化编程方法简介、流程图、算法、伪代码（冒泡排序、线性搜索 - 算法和伪代码）