[Performance] cuTN circuit2einsum slower than opt_einsum
@haidarazzam ya está trabajando en esto.
Desde el 26/9/2023.
Evaluación
Este issue todavía no se ha evaluado.
Descripción
Discussed in https://github.com/NVIDIA/cuQuantum/discussions/53
Originally posted by rht May 12, 2023
I was benchmarking cuTensorNet and opt_einsum on the QFT and QAOA circuit, and I found the former to be consistently slower than the latter.
I used the same code in https://github.com/NVIDIA/cuQuantum/discussions/23 for cuTensorNet, and for opt_einsum:
bitstring = "0" * len(qubits)
# https://optimized-einsum.readthedocs.io/en/stable/autosummary/opt_einsum.contract_path.html#opt_einsum.contract_path
expression, operands = myconverter.amplitude(bitstring=bitstring)
tic = time.time()
path, path_info = oe.contract_path(expression, *operands)
elapsed1 = time.time() - tic
print("Elapsed opt_einsum path finding", elapsed1)
tic = time.time()
output = oe.contract(expression, *operands, optimize=path)
elapsed2 = time.time() - tic
print("Elapsed opt_einsum contract", elapsed2)
Plot for QFT:
I think it has something to do with cuTensorNet's path finding being closer to the global optimum. Is there a way to tweak the hyperoptimizer to either stop early, or to have a larger error tolerance, so as to minimize the overall time?
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 502
- Forks
- 102
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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