基于cpu+gpu异构集群的量子计算仿真方法的研究

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1、中图分类号：TP338.6论文编号：102871616-S018学科分类号：081200硕士学位论文基于CPU+GPU异构集群的量子计算仿真方法的研究研究生姓名张珮学科、专业计算机科学与技术研究方向高性能计算指导教师袁家斌教授南京航空航天大学研究生院计算机科学与技术学院二О一六年一月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofComputerScienceandTechnologyAResearchofQua

2、ntumComputerSimulationBasedonCPU+GPUHybridArchitectureClusterAThesisinMasterofComputerScienceandTechnologyByPeiZhangAdvisedbyProf.JiabinYuanSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringJanuary,2016承诺书本人声明所呈交的硕±学位论文是本人在导

3、师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空舶天大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇骗学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：张屯日期？；３ｙ南京航空航天大学硕士学位论文摘要作为物理、数学、计算机科学和工程学的新

4、兴交叉前沿学科，量子计算在理论研究方面获得很大关注。相比于经典计算机，量子计算机的优势在于其能在更短的时间内解决某些非线性问题。然而，现有技术仅能构建较小量子比特规模的量子计算机，且仅少数的已知量子算法能显著减少时间复杂度。因此，量子计算仿真技术是开展量子计算理论研究和量子计算机物理实现的重要手段。本课题采用量子线路计算模型，运用CPU+GPU异构集群技术，搭建量子计算仿真平台，开展量子计算仿真方法的研究，为构建可模拟多比特量子计算的超级计算机提供理论研究基础。研究内容如下：1.设计CPU+GPU异构集群

5、架构进行量子计算仿真，构建多比特位量子计算仿真平台；2.针对异构集群架构和仿真算法特点，优化节点间数据传输和节点内CPU与多GPU间的数据传输；3.针对GPU内多级存储架构，构造缓存提升GPU内数据传输带宽，提升仿真性能；4.采用QFT算法仿真对量子计算仿真系统进行性能评估。通过上述研究，从架构设计、仿真优化和系统性能评估等方面为大规模量子线路仿真提供综合化理论支撑和系统可行性验证。关键词：量子计算仿真，GPU高性能计算，GPU集群，异构架构i基于CPU+GPU异构集群的量子计算仿真方法的研究ABSTRA

6、CTQuantumcomputingisafrontierinterdisciplineofphysics,mathematics,computerscience,andengineering.Comparedtoclassicalcomputers,quantumcomputershaveadvantagesinsolvingsomenonlinearproblems.Generally,quantumcomputerscansolvesomedifficultnonlinearproblemsinaf

7、fordabletime,likeNPproblems.However,presenttechnologystillcannotreachrealquantumcomputerswithhighqubitcomputingability,eitherfewexistingquantumalgorithmscanreducetimecomplexitysignificantly.Toimprovequantumtheoryandquantumcomputingprocessorhardwareimpleme

8、ntation,quantumcomputersimulationisanimportantalternativeoption.Thisthesisisaquantumcomputersimulationstudyfocusonthemodelofquantumcomputerbasedonquantumcircuit,andCPU+GPUhybridarchitecturetechnology,tohelpbuildquan