“2023年国际并行处理会议”（International Conference on Parallel Processing）将于2023年8月21日至24日在美国犹他州盐湖城召开。ICPP是计算机体系结构、并行与分布计算、存储系统领域的顶级会议之一，CCF分类为B类，Core分类为A类，H5指数为22，录取率为28.8%(88/305)。
在本次会议中，并行处理研究所(PPI)的一篇论文被录用。论文信息如下：Chenyang Jiao, Weihua Zhang, Li Shen. Communication Optimizations for State-vector Quantum Simulator on CPU+GPU Clusters. Proceedings of the 52th International Conference on Parallel Processing. (ICPP 2023)
量子模拟器对于量子计算研究和设计至关重要，基于State Vector的全状态模拟方式可以完整的表达量子的信息，是应用最广泛的模拟方式之一。然而由于量子纠缠等特性，在模拟过程中需要使用量子比特指数级的存储空间以存储完整的量子态，极大的限制了量子模拟的速度和可模拟的量子比特数。
为了提升模拟的性能和可模拟的比特数上限，分布式硬件是量子模拟的主要环境。传统的分布式模拟算法中采用门不感知的全数据通信方案（如图1），这种方式不仅引入了极大的通信开销，同时也造成了巨大的内存占用开销，从而限制了可模拟的量子比特上限。
为了减少分布式状态矢量量子电路模拟器的数据通信开销，论文设计并实现了一种门感知的按需通信量子模拟框架（图2）。论文首先提出了一种基于门融合的量子电路划分方案，该方案将可融合的门序列融合成量子门子电路进行划分，从而避免了不必要的通信。同时通过分析不同子电路间的数据关系，在运行时通过按需数据通信方式降低通信开销。
与原始的设计相比，该设计可以实现3.0x-15.6倍的加速。此外，它可以模拟从原始的34量子位量子系统扩展至支持37量子位的量子系统。