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精心设计的三重奏：使用 3 量子比特门进行量子程序高效通信的编译
当前的量子计算机特别容易出错，需要进行高度优化以减少操作次数并最大限度地提高编译程序的成功概率。这些计算机仅支持分解为一和两量子比特门的操作，以及物理连接的量子比特对之间的两量子比特门。典型的编译器首先分解操作，然后将数据路由到连接的量子比特。我们提出了一种新的编译器结构 Orchestrated Trios，它首先分解为三量子比特 Toffoli，将高级 Toffoli 操作的输入路由到附近的量子比特组，然后完成分解为硬件支持的门。通过让路由过程访问电路的高级结构而不是丢弃它，这显著降低了通信开销。第二个好处是现在能够为路由过程后已知的特定硬件量子比特选择架构调整的 Toffoli 分解（例如 8-CNOT Toffoli）。我们在 IBM Johannesburg 上进行了实际实验，结果表明，与 Qiskit 相比，Toffoli 的双量子比特门数平均减少了 35%，单个 Toffoli 的成功率提高了 23%。此外，我们还编译了许多近期基准算法，结果表明，Johannesburg 架构的模拟成功率平均提高了 344%（或 4.44 倍），并与其他架构类型进行了比较。
基于神经网络的特征提取...
摘要 机器学习模型在准确性、计算/内存复杂度、训练时间和适应性等特性方面有所不同。例如，神经网络 (NN) 因其自动特征提取的质量而具有高精度而闻名，而受大脑启发的超维 (HD) 学习模型则以其快速训练、计算效率和适应性而闻名。这项工作提出了一种混合、协同机器学习模型，该模型在上述所有特性方面都表现出色，适用于芯片上的增量在线学习。所提出的模型包括一个 NN 和一个分类器。NN 充当特征提取器，经过专门训练，可以与采用 HD 计算框架的分类器配合良好。这项工作还提出了所述特征提取和分类组件的参数化硬件实现，同时引入了一个编译器，该编译器将任意 NN 和/或分类器映射到上述硬件。所提出的混合机器学习模型具有与 NN 相同的准确度（即 ± 1%），同时与 HD 学习模型相比，准确度至少提高了 10%。此外，与最先进的高性能 HD 学习实现相比，混合模型的端到端硬件实现可将功率效率提高 1.60 倍，同时将延迟时间缩短 2.13 倍。这些结果对于此类协同模型在具有挑战性的认知任务中的应用具有深远意义。
保证级别的第三方IP审查过程3
内容....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... vi 1。Introduction ............................................................................................................................ 1 2.组装审查先决条件.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Establish suitability of the 3PIP for review ........................................................................ 3 4.Perform manual code review ............................................................................................... 8 6.Perform test-driven code review ....................................................................................... 10 7.其他注意事项................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 11 8。文档并签署审核包...........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................预编译器和其他机器生成的代码.....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Partition the design ............................................................................................................... 5 4.1 Threats of interest .............................................................................................................................................. 5 4.2 Controlled effects ................................................................................................................................................ 6 4.3 Persistent effects ................................................................................................................................................ 7 4.4 Defining a functional area ............................................................................................................................... 8 4.5 Criteria for functional areas of interest ....................................................................................................... 8 5.Conclusion ........................................................................................................................ 13 Appendix A: Standardized terminology ................................................................................... 15
量子计算简介
讲师电子邮件办公时间和会议链接链接moin qureshi moin@gatech.edu tu tu zoom in zoom ia：ruixi wang rwang655@gatech.edu tbd ta：poulami das poulami das poulami das poulami das poulami ta： dunbar tdunbar8@gatech.edu tbd概述：量子计算承诺为一类重要问题的指数加速。量子计算机已经证明了数十个Qubit的量子计算机，并且预计未来几年的量子计数预计将跨越一百。量子计算是一个跨学科领域到错误校正代码（表面代码或shor代码）到系统和体系结构（内存/微观结构）到编译器和工具（仿真和编程），算法和应用程序。本课程的目的是为CS和ECE的学生提供量子计算的基本背景，并为他们提供编写代码并在实际量子计算机上优化量子程序的技能。本课程将更多地关注量子计算的“计算”方面，并将涵盖量子计算的架构，编译器和应用程序的近期（NISQ计算模型）和长期（容错的量子计算）。Objectives: By the end of this course students will: + Become familiar with 1-qubit and 2-qubit gate operations and gain the ability to build simple quantum circuits + Become familiar with the concepts of superposition and entanglement and be able to analyze quantum state transformations + Understand quantum algorithms (Deutsch-Jozsa, Bernstein Vazirani, Grover, and Shor) and compare effectiveness versus classical算法 +了解噪声问题并分析简单误差校正代码的有效性 +熟悉NISQ计算模型，并执行智能量子映射和误差缓解文本：本课程的材料将从以下内容得出：
SOK：了解ZK-SNARKS：研究与实践之间的差距
零知识简洁的知识范围（ZK-SNARK）是证明计算正确性的强大技术，并引起了研究人员的重大兴趣。在学术界和研究中提出了许多混凝土方案和实施。不幸的是，ZK-Snark的固有复杂性在研究人员，开发人员和用户之间造成了差距，因为它们对此技术的关注程度有所不同。例如，搜索者致力于构建具有更强安全性和新属性的新有效的证明系统。同时，开发人员和用户更多地关心Increntation的工具链，可用性和兼容性。这个差距阻碍了ZK-SNARK FIELD的发展。在这项工作中，我们提供了从理论到实践的ZK-SNARK的全面研究，并指出了差距和局限性。我们首先提出主配方，该食谱将程序转换为ZK-SNARK的主要步骤。然后，我们根据其关键技术对现有的ZK-SNARK进行分类。我们的分类解决了现有ZK-SNARK方案之间实际有价值的属性的主要区别。我们自2013年以来调查了40多个ZK-SNARK，并提供了一个参考表列出了其类别和适当的信息。按照主配方中的步骤，我们调查11通用通俗用过的库。我们详细介绍了这些库的可用性，兼容性，效率和局限性。我们确定证明系统是Cryptogra-Phy学术界的主要重点。由于安装和执行这些ZK-SNARK系统很具有挑战性，因此我们还提供了一个完全虚拟的环境，可以在其中为每个编译器运行编译器。相比之下，约束系统在行业中呈现了瓶颈。为了弥合这一差距，我们提供了建议和倡导开源社区的倡导者，以增强文档，标准化和兼容性。
QDiff：量子软件堆栈的差分测试
摘要 — 过去几年，随着量子计算硬件的快速发展，人们开发了多种量子软件堆栈 (QSS)。QSS 包括量子编程语言、优化编译器（将用高级语言编写的量子算法转换为量子门指令）、量子模拟器（在传统设备上模拟这些指令）以及软件控制器（将模拟信号发送到基于量子电路的非常昂贵的量子硬件）。与传统的编译器和架构模拟器相比，由于结果的概率性质、缺乏明确的硬件规格以及量子编程的复杂性，QSS 难以测试。这项工作设计了一种新颖的 QSS 差分测试方法，称为 QD IFF，具有三大创新：(1) 我们通过保留语义的源到源转换生成要测试的输入程序以探索程序变体。 (2) 我们通过分析电路深度、2 门操作、门错误率和 T1 弛豫时间等静态特性，过滤掉不值得在量子硬件上执行的量子电路，从而加快差分测试速度。（3）我们通过分布比较函数（如 Kolmogorov-Smirnov 检验和交叉熵）设计了一种可扩展的等效性检查机制。我们使用三个广泛使用的开源 QSS 评估 QD IFF：IBM 的 Qiskit、Google 的 Cirq 和 Rigetti 的 Pyquil。通过在真实硬件和量子模拟器上运行 QD IFF，我们发现了几个关键的错误，揭示了这些平台中潜在的不稳定性。QD IFF 的源变换可有效生成语义等价但不相同的电路（即 34% 的试验），其过滤机制可将差分测试速度提高 66%。
使用 SoCMake 的硬件和软件构建流程
随着电子产品需求的不断增长，新型专用集成电路 (ASIC) 设计的开发周期也越来越短。为了满足这些较短的设计周期，硬件设计人员在设计中应用了 IP 模块的可重用性和模块化原则。带有集成处理器和通用互连的标准片上系统 (SoC) 架构大大减少了设计和验证工作量，并允许跨项目重复使用。然而，这带来了额外的复杂性，因为 ASIC 的验证还包括在集成处理器上执行的软件。为了提高可重用性，硬件 IP 模块通常用更高抽象级别的语言（例如 Chisel、System-RDL）编写。这些模块依靠编译器（类似于软件编译器）来生成 RTL 仿真和实现工具可读的 Verilog 源文件。此外，在系统级，可以使用 C++ 和 SystemC 对 SoC 进行建模和验证，这进一步凸显了软件编译的重要性。这些要求导致需要一个支持典型硬件流程和工具以及 C++、C 和汇编语言的软件编译和交叉编译的构建系统。现有的硬件构建系统被发现存在不足（见 II），特别是对软件编译（即 C++、C 和汇编语言）的支持极少甚至没有。因此，CERN 的微电子部门启动了一个名为 SoCMake [1] 的新构建系统的开发。SoCMake 最初是作为片上系统抗辐射生态系统 (SOCRATES) [14] 的一部分开发的，该系统可自动生成用于高能物理环境的基于 RISC-V 的容错 SoC，后来发展成为用于 SoC 生成的通用开源构建工具。
分而治之的组合优化和分布式量子计算
摘要 — 扩展单片量子计算机系统的规模是一项艰巨的任务。随着设备内量子比特数量的增加，许多因素会导致产量和性能下降。为了应对这一挑战，由许多联网量子计算机组成的分布式架构已被提议作为实现可扩展性的可行途径。这样的系统将需要针对其分布式架构量身定制的算法和编译器。在这项工作中，我们引入了量子分而治之算法 (QDCA)，这是一种将大型组合优化问题映射到分布式量子架构上的混合变分方法。这是通过结合使用图形分区和量子电路切割来实现的。QDCA 是应用程序-编译器协同设计的一个例子，它改变了变分假设的结构，以控制量子电路切割带来的指数编译开销。这种跨层协同设计的结果是一种高度灵活的算法，可以根据可用的经典或量子计算资源量进行调整，并可应用于短期和长期分布式量子架构。我们在最大独立集问题实例上模拟了 QDCA，发现它能够胜过类似的经典算法。我们还在超导量子计算机上评估了 8 量子比特 QDCA 假设，并表明电路切割有助于减轻噪声的影响。我们的工作展示了多少台小型量子计算机可以协同解决比其自身量子比特数大 85% 的问题，从而推动了大规模分布式量子计算的发展和潜力。
