Tensor Computing Interface: An Application-Oriented, Lightweight Interface for Portable High-Performance Tensor Network Applications

📄 arXiv: 2512.23917v1 📥 PDF

作者: Rong-Yang Sun, Tomonori Shirakawa, Hidehiko Kohshiro, D. N. Sheng, Seiji Yunoki

分类: quant-ph, cond-mat.str-el, cs.LG

发布日期: 2025-12-30

备注: 34 pages, 10 figures

💡 一句话要点

提出TCI：一种面向应用、轻量级的张量计算接口，提升张量网络应用的可移植性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 张量网络 张量计算接口 可移植性 高性能计算 量子科学 人工智能 Cytnx

📋 核心要点

  1. 现有张量网络框架缺乏统一接口，导致应用可移植性差，算法开发受限于特定软硬件。
  2. 论文提出TCI接口，通过抽象张量对象和核心函数，实现框架无关的高性能张量网络应用。
  3. 实验表明，基于TCI的代码可在不同平台无缝迁移，性能与原生实现相当，并开源了基于Cytnx的实现。

📝 摘要（中文）

张量网络(TNs)是量子科学和人工智能领域的核心计算工具。然而，张量计算框架之间缺乏统一的软件接口，严重限制了TN应用的可移植性，并将算法开发与特定的硬件和软件后端绑定。为了解决这一挑战，我们引入了张量计算接口(TCI)——一种面向应用、轻量级的应用程序编程接口，旨在实现框架无关、高性能的TN应用。TCI提供了一个定义良好的类型系统，抽象了张量对象，以及一组最小但富有表现力的核心函数，涵盖了基本的张量操作和张量线性代数运算。通过在代表性的张量网络应用上的数值演示，我们表明，针对TCI编写的代码可以无缝地迁移到异构硬件和软件平台，同时实现与原生框架实现相当的性能。我们进一步发布了一个基于 extit{Cytnx}的TCI开源实现，展示了它的实用性和与现有张量计算框架集成的简易性。

🔬 方法详解

问题定义：现有张量网络应用开发面临的主要问题是缺乏统一的软件接口。不同的张量计算框架（如TensorFlow、PyTorch等）使用各自独立的API，导致开发者需要针对不同的框架编写不同的代码，严重限制了张量网络应用的可移植性，增加了开发和维护成本。此外，这也使得算法研究人员难以专注于算法本身的创新，而需要花费大量精力在适配不同的底层框架上。

核心思路：论文的核心思路是设计一个抽象层，即张量计算接口（TCI），该接口定义了一套通用的张量操作和线性代数运算，使得开发者可以基于TCI编写代码，而无需关心底层具体的张量计算框架。TCI的目标是提供一个轻量级、高性能、易于使用的接口，从而实现张量网络应用在不同框架之间的无缝迁移。

技术框架：TCI的技术框架主要包括以下几个部分：1) 定义良好的类型系统，用于抽象张量对象；2) 一组最小但富有表现力的核心函数，涵盖了基本的张量操作（如张量乘法、张量转置等）和张量线性代数运算（如特征值分解、奇异值分解等）；3) 基于现有张量计算框架（如Cytnx）的TCI实现，用于将TCI接口映射到具体的底层框架。开发者通过TCI提供的接口进行编程，TCI实现负责将这些操作转换为底层框架的相应操作。

关键创新：TCI最重要的技术创新点在于其框架无关性。通过定义一个通用的张量计算接口，TCI将算法开发与底层框架解耦，使得开发者可以专注于算法本身的创新，而无需关心底层框架的细节。与现有方法相比，TCI提供了一种更加灵活、可移植、高效的张量网络应用开发方式。

关键设计：TCI的关键设计包括：1) 最小化接口：TCI只包含最核心的张量操作和线性代数运算，避免了接口的过度膨胀；2) 高性能实现：TCI的实现充分考虑了底层框架的性能特点，通过优化算法和数据结构，实现了高性能的张量计算；3) 易于集成：TCI的设计考虑了与现有张量计算框架的集成，使得开发者可以方便地将TCI集成到现有的项目中。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于TCI编写的代码可以无缝地迁移到不同的硬件和软件平台，包括CPU和GPU，以及不同的张量计算框架，如Cytnx。在代表性的张量网络应用上，基于TCI的代码实现了与原生框架实现相当的性能。例如，在矩阵乘积态(MPS)计算中，基于TCI的代码在CPU和GPU上都取得了与原生Cytnx代码相当的性能。这表明TCI在保证可移植性的同时，也能够实现高性能的张量计算。

🎯 应用场景

TCI在量子科学和人工智能领域具有广泛的应用前景。例如，它可以用于开发高性能的量子模拟器、机器学习算法和数据分析工具。通过TCI，研究人员可以更加方便地在不同的硬件和软件平台上部署和运行张量网络应用，从而加速相关领域的研究进展。此外，TCI还可以用于开发新的张量网络算法和优化技术，从而进一步提升张量网络应用的性能。

📄 摘要（原文）

Tensor networks (TNs) are a central computational tool in quantum science and artificial intelligence. However, the lack of unified software interface across tensor-computing frameworks severely limits the portability of TN applications, coupling algorithmic development to specific hardware and software back ends. To address this challenge, we introduce the Tensor Computing Interface (TCI) -- an application-oriented, lightweight application programming interface designed to enable framework-independent, high-performance TN applications. TCI provides a well-defined type system that abstracts tensor objects together with a minimal yet expressive set of core functions covering essential tensor manipulations and tensor linear-algebra operations. Through numerical demonstrations on representative tensor-network applications, we show that codes written against TCI can be migrated seamlessly across heterogeneous hardware and software platforms while achieving performance comparable to native framework implementations. We further release an open-source implementation of TCI based on \textit{Cytnx}, demonstrating its practicality and ease of integration with existing tensor-computing frameworks.