Cross-platform hardware benchmark of style-based quantum GANs for data augmentation on superconducting and trapped-ion processors
本文提出了一项跨平台基准测试,对比了用于高能物理数据增强的固定风格化量子生成对抗网络(GAN)在 IBM 的超导处理器 ibm_torino 与 IonQ 的离子阱处理器 aria-1 上的性能表现,结果显示,尽管 IonQ 在统计质量上略胜一筹,但 IBM 的平台提供了显著更快的端到端运行时间。