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dc.creatorNascimento, Mateus Moreira Silveira dopt_BR
dc.date.accessioned2019-04-24T17:44:28Z
dc.date.available2019-04-24T17:44:28Z
dc.date.issued2018-09-17
dc.identifier.citationNASCIMENTO, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/4355
dc.description.abstractA 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipSem bolsapt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pelotaspt_BR
dc.rightsOpenAccesspt_BR
dc.subjectQuantum computingpt_BR
dc.subjectQuantum simulationpt_BR
dc.subjectMemory patternpt_BR
dc.subjectD-GM environmentpt_BR
dc.subjectQuantum transformationspt_BR
dc.subjectQuantum statespt_BR
dc.subjectComputação quânticapt_BR
dc.subjectSimulação quânticapt_BR
dc.subjectPadrões de memóriapt_BR
dc.subjectAmbiente D-GMpt_BR
dc.subjectTransformadas quânticaspt_BR
dc.subjectEstados quânticospt_BR
dc.titleOptimization of memory usage in quantum computing simulationpt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8306586891299695pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3283691152621834pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Pilla, Maurício Lima
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5401660213198750pt_BR
dc.contributor.advisor-co2Ávila, Anderson Braga de
dc.contributor.advisor-co2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7322314500749887pt_BR
dc.description.resumoQuantum 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.pt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Desenvolvimento Tecnológicopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFPelpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Reiser, Renata Hax Sanderpt_BR


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