中国科大计算机学院下一代移动计算与数据创新实验室(LINKE)张昱副教授带领2016级本科生邓皓巍和李权熹，开展线路级量子程序的量子比特映射研究，提出了适用于嘈杂中型量子(Noisy Intermediate-Scale Quantum, NISQ)时代不同体系量子计算机、考虑量子门执行时间差异的量子比特映射方法CODAR，以最小化程序运行时间。与先进的SABRE方法[ASPLOS 2019]相比，CODAR在保持程序抗噪能力的同时对量子程序平均有1.22的加速比；在本源量子含噪虚拟机上的测试结果表明，在dephasing噪声模型下使用CODAR产生的量子线路相比SABRE产生的在计算保真度（抗噪能力）上有显著优势。
该成果以“CODAR : A Contextual Duration-Aware Qubit Mapping for Various NISQ Devices”为题被2020年7月20-24日线上举办的第57届国际系统设计自动化旗舰会议DAC（Design Automation Conference）接受并发表。DAC会议是以电子设计自动化（EDA）和嵌入式系统及软件（ESS）为主题的国际公认的最顶尖学术会议，是中国计算机学会推荐的A类会议。
研究者聚焦于为NISQ时代不同体系量子计算机解决量子比特映射问题。通过收集主流的超导、离子阱、中性原子三种物理体系的量子计算运行时参数，提出并定义了量子抽象机maQAM；引入cycle作为刻画量子门执行时间的基本单位，提出了以最大化并行执行、最小化程序运行时间为目标的启发式量子比特重映射方法CODAR。在对线路级量子程序进行量子比特重映射时，在满足量子体系约束下挖掘运行时间更短的调度，研究者提出量子比特锁和对易性检测机制来增强CODAR对量子程序上下文以及门持续时间差异的感知能力，提升调度效率。研究者用71个量子程序分别在IBM Q16 Melbourne、Enfield 6 X6、IBM Q20 Tokyo、Google Q54 Sycamore四种量子体系结构上进行了评估，CODAR产生的量子线路的加权深度分别是SABRE的1.212、1.241、1.214和1.258倍。研究者在本源量子含噪虚拟机上的测试结果表明CODAR在dephasing噪声模型下有较高的计算保真度。
DAC 2020审稿人指出该工作最突出的优点是概念的新颖性和性能改进（“novelity of the concept and performance improvement”）。该工作的部分内容曾于2020年1月在国际首届面向量子计算的程序语言研讨会报告，得到美、英、巴西等量子编译团队和公司的关注。
该工作得到了国家基金委、安徽省的资助。在量子体系调研与含噪量子虚拟机评测方面，分别得到中国科学院武汉物理与数学研究所、本源量子的支持。
论文预印本链接：https://arxiv.org/abs/2002.10915
CODAR源码链接：https://github.com/S4Plus/Q-CODAR