面向超级计算的量子搜索模拟方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及量子搜索模拟技术领域，特别涉及一种面向超级计算的量子搜索模拟方法及系统，通过构建量子搜索模拟异构执行环境，所述异构执行环境由通用处理器CPU主机端和协处理器DCU设备端组成，且通用处理器CPU通过通信总线与协处理器DCU数据交互；在异构执行环境中，依据输入的量子比特数和待搜索目标项确定当前计算任务规模，依据搜索算法线路图在通用处理器CPU上创建量子寄存器，在协处理器DCU上创建用于存储概率幅数据的内存空间，并初始化制备等权叠加态，模拟量子搜索算法G迭代过程，通过G迭代来获取目标项概率幅。本发明专利技术将存在密集计算的量子门操作移植到DCU加速器上执行，实现量子搜索算法在超算平台的异构版本运行，可扩展性强，提升量子搜索模拟平台计算性能。提升量子搜索模拟平台计算性能。提升量子搜索模拟平台计算性能。

【技术实现步骤摘要】
面向超级计算的量子搜索模拟方法及系统


[0001]本专利技术涉及量子搜索模拟
，特别涉及一种面向超级计算的量子搜索模拟方法及系统。

技术介绍

[0002]量子计算机是一种基于量子物理定律处理信息的设备，可以在更短时间内解决一些非多项式复杂度问题，1996年，Grover提出的量子搜索算法通过放大目标解出现的概率，在无序数据库搜索问题上显示出超越经典计算机的能力。Grover算法凭借其二次加速的优势可应用于数据挖掘、密钥求解、机器学习、网络路由规、哈希函数等众多领域，随着大数据的发展，海量数据搜索问题成为亟待解决的难题，大规模Grover算法的模拟实现具有重要的现实意义。
[0003]由于当前真实量子计算机的内在局限性，量子电路模拟在量子计算的研究和验证中仍然发挥着重要作用。量子算法的模拟需要进行大量的矩阵向量更新操作，因此擅长大规模并行计算的GPU、DCU等加速器成为模拟量子算法的理想工具。在经典计算机上模拟量子算法时，随着量子比特数的增加，内存需求呈指数级增长，资源开销大，模拟耗时长，其中，量子门对量子基态概率幅的更新操作占据主本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向超级计算的量子搜索模拟方法，用于Grover量子搜索算法模拟，其特征在于，包含：构建量子搜索模拟异构执行环境，所述异构执行环境由用于量子搜索算法逻辑控制处理的通用处理器CPU主机端和用于将量子搜索算法中量子门模拟函数循环部分并行化处理的协处理器DCU设备端组成，且通用处理器CPU通过通信总线与协处理器DCU数据交互；在异构执行环境中，依据输入的量子比特数和待搜索目标项确定当前计算任务规模，依据搜索算法线路图在通用处理器CPU上创建量子寄存器，在协处理器DCU上创建用于存储概率幅数据的内存空间，并初始化制备等权叠加态，模拟量子搜索算法G迭代过程，通过G迭代来获取目标项概率幅。2.根据权利要求1所述的面向超级计算的量子搜索模拟方法，其特征在于，构建量子搜索模拟异构执行环境中，利用协处理器DCU的HIP软件栈开发环境并通过HIP+MPI混合编程方式实现多DCU的分布式计算，通过HIP
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C将量子门模拟函数改写为协处理器DCU运行的核函数。3.根据权利要求2所述的面向超级计算的量子搜索模拟方法，其特征在于，所述HIP+MPI混合编程方式包含：通过MPI开启多进程控制节点间的并发与数据传输，进程间通过MPI进行数据通信，进程内通过HIP进行多线程优化。4.根据权利要求1所述的面向超级计算的量子搜索模拟方法，其特征在于，初始化制备等权叠加态中，针对n位量子系统，其状态由2
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个基态的叠加态组成，每个基态的概率幅利用浮点数构成的复系数来表示，所有基态的概率幅利用复数数组存放。5.根据权利要求1或4所述的面向超级计算的量子搜索模拟方法，其特征在于，初始化制备等权叠加态后，通过预设的调用函数在协处理器DCU端启动量子门模拟函数对应的核函数来完成模拟量子搜索算法G迭代过程。6.根据权利要求5所述的面向超级计算的量子搜索模拟方法，其特征在于，通过预设的调...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵晨言，刘晓楠，谢浩山，刘正煜，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，
类型：发明
国别省市：