Efficient LLM-Generated Shuttling Compilers for Complex Trapped-Ion Architectures
作者: Fabian Kreppel, Reza Salkhordeh, Ferdinand Schmidt-Kaler, André Brinkmann
分类: quant-ph, cs.AI, cs.ET
发布日期: 2026-07-27
备注: 56 pages, 6 figures, 7 tables
💡 一句话要点
提出高效的LLM生成编译器以优化复杂的捕获离子架构
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 量子计算 捕获离子 编译器优化 大型语言模型 调度时间 算法工程 量子电路
📋 核心要点
- 现有的捕获离子量子计算机编译器在处理复杂架构时效率低下，导致调度时间过长。
- 本文提出使用大型语言模型生成和优化捕获编译器的完整代码，显著提高编译效率。
- 实验结果显示，LLM生成的编译器在多个量子电路基准测试中，调度时间减少了最高76%。
📝 摘要（中文）
捕获离子量子计算机依赖于编译器将输入算法转化为离子量子位在特定架构中的移动序列。本文首次研究了使用大型语言模型Claude Opus 4.7生成并迭代优化捕获编译器的完整Python代码。我们从线性分段陷阱的编译器开始，扩展到具有交叉口的陷阱，并最终实现对广泛连接陷阱图的高效编译。与手工编写的编译器相比，LLM生成的编译器在量子电路的基准测试中显示出显著的性能提升，减少了多达76%的调度时间。我们的研究表明，未经过修改的前沿LLM能够在没有额外手动算法工程的情况下生成有效且竞争力的编译器，从而将新架构的开发时间从几个月缩短到几天。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决捕获离子量子计算机中编译器在复杂架构下效率低下的问题。现有方法在处理具有交叉口和广泛连接的陷阱图时，调度时间过长，影响了量子计算的效率。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）Claude Opus 4.7生成捕获编译器的Python代码，并通过迭代优化来提高编译效率。通过这种方式，编译器能够快速适应不同的架构需求。
技术框架：整体架构包括三个主要阶段：首先是为线性分段陷阱生成编译器，其次扩展到具有交叉口的陷阱，最后实现对广泛连接陷阱图的编译。每个阶段的编译器都基于前一个阶段的代码进行优化。
关键创新：最重要的技术创新在于首次将LLM应用于捕获离子编译器的生成，且无需额外的手动算法工程。这一方法显著缩短了开发时间，并提高了编译器的性能。
关键设计：在设计过程中，关键参数包括调度时间的优化策略和量子电路的基准测试选择。模型的训练和优化过程确保生成的代码在功能上是正确的，并且在性能上具有竞争力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLM生成的编译器在调度时间上相比手工编写的编译器有显著提升，线性分段陷阱的调度时间减少了最高76%，而具有交叉口的陷阱减少了最高39%。在更广泛的连接架构中，调度时间的变化也显示出显著的优化潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括量子计算机的编译器开发、量子算法的优化以及新型量子计算架构的设计。通过提高编译效率，能够加速量子计算的实际应用，推动量子技术的商业化进程。
📄 摘要（原文）
Trapped-ion quantum computers rely on shuttling compilers, which cast an input algorithm into a sequence of ion-qubit movements within a given architecture. We present the first study in which a single frontier large language model (LLM), Claude Opus 4.7, generates and iteratively refines the full Python code of shuttling compilers from written specifications. We start with a compiler for (i) a linear segmented trap, extend it to (ii) a trap with junctions, and finally achieve efficient compilation for (iii) a broad class of connected trap graphs. The compilers for the more general cases are seeded with code from the previous ones. We benchmark the LLM-generated compilers against state-of-the-art hand-crafted ones using a common suite of quantum circuits. The number of shuttling timesteps is reduced by up to 76% for (i) and up to 39% for (ii). For the broad case (iii) of freely connected architectures, we find large variations in the required number of shuttling timesteps, depending on the connectivity. A densely connected, junction-rich architecture yields an order-of-magnitude reduction in shuttling timesteps compared to a corridor-like one. Repeating the complete generation and evaluation with a second frontier LLM, Claude Fable 5, reproduces these findings, with the Fable 5 compilers surpassing the hand-crafted ones more often on the largest circuits. Our results show that an unmodified frontier LLM can produce working, correct, and competitive shuttling compilers without additional manual algorithmic engineering, thus reducing the development time for new architectures from several months to a few days.