広がるデザイン空間で、宝物を見つける

Design Space Exploration（DSE）という用語は、電子設計の文脈でよく使われる。ウィキペディアに記述がある：

DSEとは、関心のあるパラメータに基づいて、不要な設計ポイントを系統的に分析し、刈り込んでいくことである。DSEは、電子システムの複雑な仕様や、コンポーネントの選択、コンポーネントの数、各コンポーネントの動作モード、コンポーネント間の接続、アルゴリズムの選択など、設計の選択肢の多さを考えると重要である。同じ機能を実装するにもさまざまな方法があるため、探索プロセスは複雑です。DSEの基礎を成すのは、関心のある特定のパラメータに基づく、各実装オプション間のトレードオフ分析である。

電子設計と同様に、量子アルゴリズムを実装する際の設計空間も非常に広い。量子アルゴリズムの各機能ブロックは、数多くの方法で実装することができる。例えば

• 単純な加算器は、QFT加算器またはリップル加算器として実装できる。
• 同じ結果を得るために異なるゲートを使用することができる
• 補助的な量子ビットを追加することで、ブロックの深さを減らすことができる。
• 補助量子ビットは、適切に計算されなければ、下流のブロックに再利用できる。
• ハミルトニアンのような）可換項は、複数の方法で並べることができる。

多次元的なデザイン空間が与えられた場合、すべてのデザインオプションが有効であるとは限りません。設計者は制約にも直面する。電子回路では、コスト、消費電力、規制、回路の物理的な大きさなどが制約になります。量子アルゴリズムの設計では、量子ビットの数、回路の深さ、特定のゲートを使用する優先順位、不均一なノイズ特性などが制約になるかもしれない。

多くの場合、「最良」の設計は主観的なものです。Cコンパイラーがコード・サイズ、スピード、メモリー消費量を最適化できるように、最適な設計は顧客の好みに左右される。

しかし、回路が大きく複雑になればなるほど、可能な実装の数は指数関数的に増えていく。自動化されたツールがなければ、量子ソフトウェア・エンジニアが設計可能な実装のごく一部を探索することしかできない。このような手作業による探索では、設計を大幅に最適化する機会を逃してしまう可能性が高い。量子コンピューターが多くの点で制限されている時代において、これらの「設計の宝物」を見つけることができないということは、与えられたコンピューターから最適な性能を引き出すことができないということを意味する。多くの場合、量子問題に対する実行可能な解を見つけるか、そうでないかの分かれ目となる。

Classiq量子合成エンジンは、量子設計空間における数多くのオプションを探索します。Classiqの量子合成エンジンを使えば、どのような手作業よりも優れた結果が得られ、競合他社よりも数ヶ月、数年早く量子設計の目標を達成できる可能性が高くなります。

このような自動探索の例については、以下のビデオを参照されたい。

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この記事のサムネイルのクレジット：Gerlach, Joachim & Hardt, Wolfram & Eikerling, Heinz-josef & Rosenstiel, Wolfgang & Gregory, Brent.(1997).Transformation-based High Level Design Space Exploration.