一种面向GPU的量子电路切割模拟优化方法技术

本发明专利技术涉及一种面向GPU的量子电路切割模拟优化方法。本发明专利技术针对经典计算机模拟量子电路时面临的内存瓶颈和计算资源限制问题，提出了一种结合电路切割与GPU加速的高效模拟方案。通过将大规模量子电路分解为多个小规模子电路，并利用GPU的高并行计算能力进行加速模拟，本发明专利技术有效解决了传统模拟方法中内存占用过高和计算效率低下的问题。本发明专利技术设计了一种基于启发式方法的切割算法优化策略，结合混合整数优化模型生成与GPU硬件特性适配的切割方案；同时提出了一种基于概率桶的评估‑后处理混合模拟算法，显著提高了GPU显存利用率和计算效率。本发明专利技术适用于单GPU环境，旨在最大化GPU的计算潜力，为复杂量子算法的验证和调试提供高效支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于量子计算，具体涉及一种面向gpu的量子电路切割模拟优化方法，旨在通过定制化的切割策略和高效的gpu加速技术，解决大规模量子电路模拟中的内存占用过高和计算效率低下的问题。

技术介绍

1、量子计算作为一种革命性的计算范式，利用量子叠加和纠缠等特性，有望在特定问题上实现远超经典计算机的计算能力。例如，量子算法如shor算法和grover算法分别在质因数分解和数据库搜索中展现了指数级和平方级的加速潜力。然而，量子硬件的稀缺性、噪声问题以及量子位的稳定性限制，使得量子算法的验证和量子硬件的调试严重依赖于经典计算机上的量子模拟器。传统量子模拟方法通过全振幅状态向量模拟量子电路，但随着量子位数的增加，所需内存呈指数级增长，导致计算资源迅速耗尽，成为制约量子模拟性能的主要瓶颈。例如，模拟一个包含50个量子位的电路需要超过1pb的内存，这远远超出了当前经典计算机的能力范围。

2、为解决这一问题，量子电路切割方法应运而生。该方法通过将大规模量子电路分解为多个小规模子电路，分别进行模拟后再通过经典后处理重构完整结果，从而显著降低内存需求和计算复杂度。量本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向GPU的量子电路切割模拟优化方法，其特征在于，具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种面向GPU的量子电路切割模拟优化方法，其特征在于，步骤(2)中所述启发式切割方法，通过Gurobi求解器对混合整数规划模型进行求解。Gurobi通过其高效的求解算法和并行计算能力，在给定的时间限制内快速找到近似最优解。

3.根据权利要求1所述的一种面向GPU的量子电路切割模拟优化方法，其特征在于，步骤(3.1)中所述确定评估顺序，具体步骤如下：

4.根据权利要求1所述的一种面向GPU的量子电路切割模拟优化方法，，其特征在于，步骤(4)中所述的评估与后处...

【技术特征摘要】

1.一种面向gpu的量子电路切割模拟优化方法，其特征在于，具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种面向gpu的量子电路切割模拟优化方法，其特征在于，步骤(2)中所述启发式切割方法，通过gurobi求解器对混合整数规划模型进行求解。gurobi通过其高效的求解算法和并行计算能力，在给定的时...

【专利技术属性】
技术研发人员：张为华，焦韵锦，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：