MPS usage with NetworkState in cuQuantum python produces integer overflow

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#225 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức phù hợp với người mới
78/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Đặc tả rõ ràng
Mức độ hoạt động
Ít trao đổi
Công nghệ
python
Lĩnh vực
quantum-computing

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu tại python/cuquantum/tensornet/experimental/network_state.py, khoảng các dòng 835–840, và chạy bản tái hiện tối thiểu từ issue với n=64 và max_extent=2. Theo dõi cách các extents được kết hợp trước khi tính giá trị kỳ vọng; hoàn tất khi bản tái hiện chạy xong mà không gặp ValueError về extents âm và trả về một giá trị kỳ vọng khớp với các thư viện khác.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

I am using an MPS simulator in the Python version of cuQuantum to compute expectation values. After defining a NetworkState with a small number of qubits and a small bond dimension (max_extent), and after defining a simple NetworkOperator to measure, the code crashes with ValueError: extents must be non-negative. This crash with small number of qubits, small bond dimension, and simple observables is not expected, and the expectation value should be feasible to compute. The code producing the crash can be found here:

https://github.com/NVIDIA/cuQuantum/blob/9da0df2fbcafb56d9e1b02998a40d3f11dd402b2/python/cuquantum/tensornet/experimental/network_state.py#L835-L840

The root cause of this issue is that the bounding of the maximum extent happens after the cumulative product, allowing the cumulative product to grow without any restriction. That results on an integer overflow even when computing, for example, the expectation value of a simple Hamiltonian for a 64-node qubit system, which should be completely feasible using an MPS representation of the state.

The following minimal code gives a way of reproducing the crash. Note that it only applies an H gate to qubit 0, and the observable is a single Pauli Z on such qubit (a simple circuit and a simple observable):

import numpy as np

from cuquantum.tensornet.experimental import (
    NetworkState,
    NetworkOperator,
    MPSConfig,
)


def minimal_repro(n=100, q=0, max_extent=64):
    dtype = np.complex128

    H = np.array(
        [[1, 1],
         [1, -1]],
        dtype=dtype,
    ) / np.sqrt(2)

    Z = np.array(
        [[1, 0],
         [0, -1]],
        dtype=dtype,
    )

    state = NetworkState(
        [2] * n,
        dtype="complex128",
        config=MPSConfig(max_extent=max_extent),
    )

    try:
        state.apply_tensor_operator(
            (q,),
            H,
            unitary=True,
        )

        op = NetworkOperator([2] * n, dtype="complex128")
        op.append_product(
            1.0,
            ((q,),),
            (Z,),
        )

        value = state.compute_expectation(
            op,
            release_workspace=True,
        )

        print(f"SUCCESS: n={n}, q={q}, value={value}")

    finally:
        state.free()


if __name__ == "__main__":
    minimal_repro(n=64, q=0, max_extent=2)

The crash only happens for values of n greater or equal than 64, reinforcing the integer overflow idea (which makes the resulting number really big and negative).

I have solved this bug locally via the following code:

cap = EXACT_MPS_EXTENT_LIMIT
if max_extent is not None:
    cap = min(cap, int(max_extent))

def bounded_cumprod(extents, cap):
    values = []
    product = 1
    for extent in extents:
        product *= int(extent)
        if product > cap:
            product = cap
        values.append(product)
    return values
combined_extents_left = bounded_cumprod(self.state_mode_extents[:-1], cap)
combined_extents_right = bounded_cumprod(self.state_mode_extents[::-1], cap)[::-1][1:]

which works and returns expectation values matching other libraries

Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
503
Fork
102
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của NVIDIA/cuQuantum

Tất cả issue của NVIDIA/cuQuantum

Issue tương tự

Thêm issue về Quantum Computing

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.