Evaluating the Effect of the Order of Optimization Passes in Quantum Circuit Optimization

क्वांटम कंप्यूटर उन समस्याओं को हल करने का वादा करते हैं जिन्हें हल करने में क्लासिकल मशीनों को हजारों साल लग सकते हैं, जैसे कि नई दवाओं को डिजाइन करना या जटिल जलवायु प्रणालियों का मॉडल तैयार करना। हालाँकि, ये मशीनें अविश्वसनीय रूप से नाजुक होती हैं। वातावरण से होने वाली मामूली सी हलचल भी उन्हें त्रुटियां करने के लिए मजबूर कर सकती है, जिसे 'नॉइज़' (noise) नामक घटना कहा जाता है। इससे निपटने के लिए, वैज्ञानिकों को उच्च-स्तरीय कंप्यूटर प्रोग्रामों को उन निर्देशों में अनुवादित करना होता जिन्हें विशिष्ट क्वांटम हार्डवेयर वास्तव में समझ सके। यह अनुवाद प्रक्रिया, जिसे कंपाइलेशन (compilation) कहा जाता है, अक्सर अतिरिक्त चरण जोड़ देती है और सर्किट—वह पथ जिससे सूचना यात्रा करती है—को लंबा और अधिक जटिल बना देती है। एक लंबा सर्किट मतलब त्रुटियों के आने के लिए अधिक समय, इसलिए लक्ष्य यह है कि इन सर्किटों को चलाने से पहले यथासंभव छोटा और सरल बनाया जाए। यहीं अनुकूलन (optimization) काम आता है: नियमों का एक समूह जिसे सर्किट को अनावश्यक चरणों से मुक्त करने और उसे साफ करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

वर्षों से, इंजीनियर जानते हैं कि इन सफाई नियमों को लागू करने से मदद मिलती है, लेकिन उन्होंने काफी हद तक यह मान लिया था कि उन्हें लागू करने का क्रम बहुत मायने नहीं रखता। यह माना जाता था कि जब तक नियमों को लागू किया जाता है, परिणाम लगभग समान ही होगा। एक नया अध्ययन इस धारणा को चुनौती देता है, जो यह प्रकट करता है कि इन नियमों का क्रम वास्तव में महत्वपूर्ण है। ठीक उसी तरह जैसे एक शेफ को सब्जियों को सौते (sauté) करने से पहले काटने से या पहले सौते करने से अलग परिणाम मिल सकता है, शोधकर्ताओं ने पाया कि क्वांटम सर्किटों में अनुकूलन चरणों का क्रम वास्तव में प्रोग्राम की अंतिम गुणवत्ता को नाटकीय रूप से बदल सकता है।

शोधकर्ताओं ने, क्वांटम कंप्यूटरों को प्रोग्राम करने के लिए उपयोग किए जाने वाले लोकप्रिय Qiskit सॉफ्टवेयर के साथ काम करते हुए, इस विचार का व्यवस्थित रूप से परीक्षण करने का निर्णय लिया। उन्होंने सोलह अलग-अलग अनुकूलन तकनीकों को चुना, जिनमें से प्रत्येक एक विशिष्ट प्रकार की अक्षमता को ठीक करने के लिए डिज़ाइन की गई थी। कुछ तकनीकें छोटे चरणों को एक में मिला देती हैं, कुछ एक-दूसरे को रद्द करने वाले ऑपरेशनों के जोड़ों को हटा देती हैं, और कुछ चरणों के क्रम को अधिक कुशल बनाने के लिए पुनर्व्यवस्थित करती हैं। टीम ने केवल यह नहीं देखा कि प्रत्येक तकनीक अकेले कितनी अच्छी तरह काम करती है; उन्होंने इन सोलह तकनीकों के प्रत्येक संभावित जोड़े का परीक्षण किया। उन्होंने एक ही क्वांटम सर्किट को कंपाइलर के माध्यम से चलाया, पहले तकनीक A फिर B लागू की, और फिर B के बाद A लागू की। उन्होंने इन सभी एक सौ बीस जोड़ों के लिए यही दोहराया, और प्रत्येक परिणाम में सर्किट की लंबाई और चरणों की कुल संख्या को मापा।

परिणाम स्पष्ट और आश्चर्यजनक थे। एक सौ बीस जोड़ों में से बारह में, क्रम ने महत्वपूर्ण अंतर पैदा किया। कुछ मामलों में, एक अनुक्रम ने एक ऐसा सर्किट तैयार किया जो दूसरे के आकार का लगभग आधा था। अध्ययन ने दिखाया कि कुछ तकनीकें दूसरों के काम करने के लिए एक बेहतर आधार तैयार करती हैं। उदाहरण के लिए, शुरुआत में ही बेकार चरणों को हटाने से नए पैटर्न सामने आ सकते हैं जिन्हें बाद में एक अन्य तकनीक सरल बना सकती है, लेकिन यदि बाद वाली तकनीक पहले चलाई जाती है, तो वह उन पैटर्नों को पूरी तरह से मिस कर सकती है। शोधकर्ताओं ने पाया कि सबसे अच्छा क्रम काफी हद तक लक्षित किए जा रहे विशिष्ट क्वांटम हार्डवेयर पर निर्भर करता है, क्योंकि विभिन्न मशीनें बुनियादी ऑपरेशनों की अलग-अलग "भाषाएं" बोलती हैं। उदाहरण के लिए, एक प्रकार की मशीन के लिए जो सबसे अच्छा काम करता था, वह दूसरी मशीन के लिए अप्रभावी हो सकता है।

टीम ने यह भी जांचा कि क्या क्रम के खराब चुनाव को बाद में ठीक किया जा सकता है। उन्होंने पूछा कि क्या किसी तकनीक को दूसरी बार चलाने से एक उप-इष्टतम (suboptimal) अनुक्रम को सुधारा जा सकता है। सात में से बारह मामलों में जहाँ क्रम मायने रखता था, तकनीक को दोबारा लागू करने से वास्तव में परिणाम में सुधार हुआ, और कभी-कभी यह मूल रूप से सबसे अच्छे अनुक्रम से भी बेहतर हो गया। हालाँकि, यह एक सार्वभौमिक समाधान नहीं था; अन्य मामलों में, चरणों को दोहराने से बिना किसी सुधार के अनावश्यक कार्य बढ़ गया। यह सुझाव देता है कि हालांकि दूसरा प्रयास कभी-कभी एक खराब शुरुआत को बचा सकता है, लेकिन समय और संसाधनों को बर्बाद करने से बचने के लिए पहली बार में ही सही क्रम प्राप्त करना कहीं बेहतर है।

जब शोधकर्ताओं ने तीन, चार या पांच तकनीकों के अनुक्रमों के लिए अपने परीक्षणों का विस्तार किया, तो उन्होंने पाया कि अंतःक्रियाएं और भी जटिल हो गईं। तकनीकों के एक जोड़े के लिए सबसे अच्छा क्रम हमेशा तब बना नहीं रहता जब एक तीसरी तकनीक जोड़ी जाती है। कभी-कभी, एक तकनीक जिसे दो-चरणीय प्रक्रिया के प्रारंभ में रखा जाना चाहिए था, तीसरे चरण के परिचय के साथ बीच में ले जाने की आवश्यकता होती है। यह इंगित करता है कि इन नियमों के बीच का संबंध केवल कारण और प्रभाव की एक सरल श्रृंखला नहीं है, बल्कि अंतःक्रियाओं का एक जाल है जहाँ एक नियम की उपस्थिति अन्य व्यवहारों को बदल देती है।

अपने निष्कर्षों के आधार पर, लेखकों ने इन अनुकूलन नियमों को लागू करने के लिए एक नया अनुशंसित क्रम प्रस्तावित किया। उनका सुझाया गया क्रम उन गेट्स को हटाने से शुरू होता है जिनका लगभग कोई प्रभाव नहीं है, फिर शेष चरणों को पुनर्व्यवस्थित करता है ताकि अधिक सरलीकरण की अनुमति मिल सके, उसके बाद पैटर्न मिलान और विपरीत ऑपरेशनों का उन्मूलन होता है। यह अनुशंसित क्रम वर्तमान में मानक क्वांटम कंपाइलर में उपयोग किए जाने वाले डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स से भिन्न है। जब उन्होंने इस नए क्रम का परीक्षण मानक क्रम के विरुद्ध किया, तो पाया कि केवल अनुकूलन चरणों वाले एक नियंत्रित वातावरण में, अंतर न्यूनतम था। हालाँकि, जब पूर्ण कंपाइलेशन प्रक्रिया को शामिल किया गया, तो नया क्रम कई मामलों में थोड़ा बेहतर प्रदर्शन करता है, विशेष रूप से चरणों की कुल संख्या को कम करने के मामले में।

अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि हर स्थिति के लिए एक ही "परफेक्ट" क्रम नहीं है। सबसे अच्छा अनुक्रम उस विशिष्ट सर्किट पर निर्भर करता है जिसे चलाया जा रहा है, उस सर्किट का आकार, और सबसे महत्वपूर्ण बात, लक्षित हार्डवेयर का नेटिव गेट सेट। शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि जबकि उनका काम एक मजबूत आधार और एक बेहतर डिफ़ॉल्ट शुरुआती बिंदु प्रदान करता है, किसी भी दिए गए क्वांटम प्रोग्राम के लिए इष्टतम पथ संभवतः अद्वितीय होता है। उनका कार्य केवल नियमों की एक निश्चित सूची लागू करने से हटकर उनके बीच के गतिशील संबंधों को समझने की ओर स्थानांतरित होता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि क्वांटम प्रोग्राम हार्डवेयर को छूने से पहले ही यथासंभव कुशल और त्रुटि-प्रतिरोधी हों।