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metadata.dc.type: masterThesis
Title: Optimization of memory usage in quantum computing simulation
metadata.dc.creator: Nascimento, Mateus Moreira Silveira do
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Pilla, Maurício Lima
metadata.dc.contributor.advisor-co2: Ávila, Anderson Braga de
metadata.dc.description.resumo: Quantum simulation is the most common method to study quantum computing due to the lack of quantum hardware. Even so, simulators and simulations should be properly built to use the max computational power possible. One of the main problems of these assumptions comes from the memory, representing a bottleneck not just for quantum simulations, but for computer science research as a whole. In this dissertation, we present a methodology with the intent to reduce the usage of memory, being able to mitigate the effects of this disparity of performance between memory and others computers peripherals. Through this work, we show how we used our methodology within the D-GM simulator in order to improve the second and show the viability of improving memory usage without having to focus on hardware potential. Furthermore, we are able to achieve improvements about memory, and overall speed of quantum circuits simulation, thus showing our methodology can be applied not only for quantum simulation, but researches which need to develop better memory access pattern. Finally, regarding the D-GM simulator, we discuss how we made better functions to controlled operators, such as dense, primary and secondary diagonal patterns; even though we could not fix memory performance issues, we managed to enhance quantum simulations.
Abstract: A simulação quântica é o método mais comum para se estudar a computação quântica, devido a ausência do hardware necessário. Desta forma, simuladores e simulações devem ser propriamente orquestrados para que utilizem o máximo do poder computacional disponível. Um dos grandes problemas dessas formulações é relativa a memória, visto que é uma das maiores restrições para a utilização eficiente do computador, não apenas para a computação quântica mas para a ciência da computação como um todo. Nesta dissertação, apresentamos uma metodologia com intenção de reduzir o uso da memória, sendo assim capazes de mitigar os efeitos da disparidade entre memória e outros periféricos presentes no computador. Através deste trabalho, mostramos com utilizamos nossa metodologia em conjunto com o simulador D-GM em ordem de melhorar o uso da memória do segundo, e assim demonstrar a viabilidade de melhorar o uso da memória sem precisar focar no hardware. Além disso, fomos capazes de melhorar o uso de memória, e os tempos de execução de simulação de circuitos quânticos, assim mostrando que nossa metodologia pode ser aplicada não apenas a computação quântica, mas pesquisas que precisam melhorar o padrão de acesso à memória. Finalmente, em relação ao simulador D-GM, discutimos como fizemos funções que melhoraram o desempenho de operações controladas, como as que apresentam padrões densos, e de diagonal principal e secundária, embora não possamos arrumar a questão do desempenho da memória, conseguimos trabalhar ao redor disto para melhorar a simulação quântica.
Keywords: Quantum computing
Quantum simulation
Memory pattern
D-GM environment
Quantum transformations
Quantum states
Computação quântica
Simulação quântica
Padrões de memória
Ambiente D-GM
Transformadas quânticas
Estados quânticos
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Pelotas
metadata.dc.publisher.initials: UFPel
metadata.dc.publisher.department: Centro de Desenvolvimento Tecnológico
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Computação
Citation: NASCIMENTO, Mateus Moreira Silveira do. Optimization of Memory Patterns in Quantum Computing Simulation. 2018. 70 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Computação, Centro de Desenvolvimento Tecnológico, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2018.
metadata.dc.rights: OpenAccess
URI: http://guaiaca.ufpel.edu.br:8080/handle/prefix/4355
Issue Date: 17-Sep-2018
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