diff --git a/ext/ReactantYaoBlocksExt.jl b/ext/ReactantYaoBlocksExt.jl
index cc16e51be6..48e181978a 100644
--- a/ext/ReactantYaoBlocksExt.jl
+++ b/ext/ReactantYaoBlocksExt.jl
@@ -10,10 +10,12 @@ function YaoBlocks.mat(
     M = broadcast_to_size(zero(T), (2, 2))
     c = cos(R.theta / 2)
     s = -im * sin(R.theta / 2)
-    M[1, 1] = c
-    M[2, 2] = c
-    M[1, 2] = s
-    M[2, 1] = s
+    @allowscalar begin
+        M[1, 1] = c
+        M[2, 2] = c
+        M[1, 2] = s
+        M[2, 1] = s
+    end
     return M
 end
 
@@ -23,10 +25,12 @@ function YaoBlocks.mat(
     M = broadcast_to_size(zero(T), (2, 2))
     c = cos(R.theta / 2)
     s = sin(R.theta / 2)
-    M[1, 1] = c
-    M[2, 2] = c
-    M[1, 2] = -s
-    M[2, 1] = s
+    @allowscalar begin
+        M[1, 1] = c
+        M[2, 2] = c
+        M[1, 2] = -s
+        M[2, 1] = s
+    end
     return M
 end
 
@@ -35,8 +39,10 @@ function YaoBlocks.mat(
 ) where {D,T,S}
     M = broadcast_to_size(zero(T), (2, 2))
     x = exp(im * R.theta / 2)
-    M[1, 1] = conj(x)
-    M[2, 2] = x
+    @allowscalar begin
+        M[1, 1] = conj(x)
+        M[2, 2] = x
+    end
     return M
 end
 
diff --git a/perf/vqe/Circuit.jl b/perf/vqe/Circuit.jl
new file mode 100644
index 0000000000..47981701be
--- /dev/null
+++ b/perf/vqe/Circuit.jl
@@ -0,0 +1,132 @@
+using Tangles
+using Networks
+using LinearAlgebra
+using YaoBlocks
+using DelegatorTraits
+import DelegatorTraits: DelegatorTrait
+
+@kwdef struct Circuit <: Tangles.AbstractTensorNetwork
+    tn::Tangles.GenericTensorNetwork
+    last_t::Dict{Site,Int} = Dict{Site,Int}()
+end
+
+DelegatorTrait(::Networks.Network, ::Circuit) = DelegateToField{:tn}()
+DelegatorTrait(::Networks.Taggable, ::Circuit) = DelegateToField{:tn}()
+DelegatorTrait(::Tangles.TensorNetwork, ::Circuit) = DelegateToField{:tn}()
+DelegatorTrait(::Tangles.Pluggable, ::Circuit) = DelegateToField{:tn}()
+DelegatorTrait(::Tangles.Lattice, ::Circuit) = DelegateToField{:tn}()
+
+Base.copy(circ::Circuit) = Circuit(copy(circ.tn), Dict{Site,Int}())
+
+function flatten_circuit(x)
+    if any(i -> i isa ChainBlock, subblocks(x))
+        flatten_circuit(YaoBlocks.Optimise.eliminate_nested(x))
+    else
+        x
+    end
+end
+
+struct LaneAt{S}
+    site::S
+    t::Int
+end
+
+function Base.show(io::IO, lane::LaneAt)
+    print(io, lane.site)
+    return print(io, "@$(lane.t)")
+end
+
+moment(circuit::Circuit, site::Site) = circuit.last_t[site]
+
+"""
+    Convert a Yao circuit to a Circuit.
+"""
+function Base.convert(::Type{Circuit}, yaocirc::AbstractBlock)
+    tn = GenericTensorNetwork()
+    circuit = Circuit(tn, Dict{Site,Int}())
+
+    for gate in flatten_circuit(yaocirc)
+        # if gate isa Swap
+        #     (a, b) = occupied_locs(gate)
+        #     wire[a], wire[b] = wire[b], wire[a]
+        #     continue
+        # end
+
+        gatesites = CartesianSite.(occupied_locs(gate))
+        gateinds = Index.([Plug.(gatesites)..., Plug.(gatesites; isdual=true)...])
+
+        # NOTE `YaoBlocks.mat` on m-site qubits still returns the operator on the full Hilbert space
+        m = length(occupied_locs(gate))
+        operator = if gate isa YaoBlocks.ControlBlock
+            control((1:(m - 1))..., m => content(gate))(m)
+        else
+            content(gate)
+        end
+
+        array = reshape(collect(mat(operator)), fill(nlevel(operator), length(gateinds))...)
+
+        addtensor!(circuit, Tensor(array, gateinds))
+    end
+
+    return circuit
+end
+
+function Tangles.addtensor!(circuit::Circuit, tensor::Tensor)
+    target_plugs = plugs(tensor)
+    target_plugs_in = filter(isdual, target_plugs)
+    target_plugs_out = filter(!isdual, target_plugs)
+    target_sites = unique!(site.(target_plugs))
+
+    # if lane is not present, add an identity gate
+    for plug in adjoint.(target_plugs_in)
+        if !hasplug(circuit, plug)
+            input, out = Index(LaneAt(site(plug), 1)), Index(LaneAt(site(plug), 2))
+            addtensor!(circuit.tn, Tensor([1 0; 0 1], [input, out]))
+            setplug!(circuit, input, plug')
+            setplug!(circuit, out, plug)
+            circuit.last_t[site(plug)] = 2
+        end
+    end
+
+    # align gate tensor with the circuit
+    tensor = replace(
+        tensor,
+        [
+            Index(plug) => Index(LaneAt(site(plug), moment(circuit, site(plug)))) for
+            plug in target_plugs_in
+        ]...,
+        [
+            Index(plug) => Index(LaneAt(site(plug), moment(circuit, site(plug)) + 1)) for
+            plug in target_plugs_out
+        ]...,
+    )
+
+    addtensor!(circuit.tn, tensor)
+
+    # update plug tags mapping
+    for plug in target_plugs_out
+        unsetplug!(circuit, plug)
+        setplug!(circuit, Index(LaneAt(site(plug), moment(circuit, site(plug)) + 1)), plug)
+    end
+
+    # update the last_t for each site
+    for site in target_sites
+        circuit.last_t[site] = circuit.last_t[site] + 1
+    end
+
+    return circuit
+end
+
+"""
+    Create an observable type Circuit.
+"""
+function create_observable(N)
+    observable = chain(N, [put(i => Z) for i in 1:N]...) # Observable to measure: Z gate on each qubit
+
+    # convert observable to circuit
+    observable = convert(Circuit, observable)
+    for tensor in tensors(observable)
+        replace!(observable, tensor => Tensor(real(collect(parent(tensor))), inds(tensor)))
+    end
+    return observable
+end
diff --git a/perf/vqe/Project.toml b/perf/vqe/Project.toml
new file mode 100644
index 0000000000..83848c5201
--- /dev/null
+++ b/perf/vqe/Project.toml
@@ -0,0 +1,30 @@
+[deps]
+Adapt = "79e6a3ab-5dfb-504d-930d-738a2a938a0e"
+BenchmarkTools = "6e4b80f9-dd63-53aa-95a3-0cdb28fa8baf"
+CliqueTrees = "60701a23-6482-424a-84db-faee86b9b1f8"
+DelegatorTraits = "d83dbd90-3e00-4b33-84f1-398adcf3b35e"
+EinExprs = "b1794770-133b-4de1-afb4-526377e9f4c5"
+Enzyme = "7da242da-08ed-463a-9acd-ee780be4f1d9"
+LinearAlgebra = "37e2e46d-f89d-539d-b4ee-838fcccc9c8e"
+Metis = "2679e427-3c69-5b7f-982b-ece356f1e94b"
+Muscle = "21fe5c4b-a943-414d-bf3e-516f24900631"
+Networks = "634dcf3f-6aa7-47ba-9e85-1fb329c9ebfe"
+PrettyTables = "08abe8d2-0d0c-5749-adfa-8a2ac140af0d"
+Reactant = "3c362404-f566-11ee-1572-e11a4b42c853"
+Statistics = "10745b16-79ce-11e8-11f9-7d13ad32a3b2"
+Tangles = "d2150e0e-da4c-4196-bcf0-8e0aeaf6db16"
+Tenet = "85d41934-b9cd-44e1-8730-56d86f15f3ec"
+Unitful = "1986cc42-f94f-5a68-af5c-568840ba703d"
+YaoBlocks = "418bc28f-b43b-5e0b-a6e7-61bbc1a2c1df"
+
+# Reactant fixed to 0.2.138 due to a bug in rev diff rule of stablehlo.dynamic_update_slice
+# [sources]
+# Reactant = {path = "../../"}
+
+[compat]
+EinExprs = "0.6.10"
+Enzyme = "0.13.51"
+Muscle = "0.3.14"
+Reactant = "=0.2.138"
+Tenet = "0.10.0"
+YaoBlocks = "0.13.15"
diff --git a/perf/vqe/README.md b/perf/vqe/README.md
new file mode 100644
index 0000000000..c18683e429
--- /dev/null
+++ b/perf/vqe/README.md
@@ -0,0 +1,18 @@
+# Variational Quantum Eigensolver (VQE)
+
+A simple VQE training through exact tensor network contraction and backpropagation.
+Because it uses exact tensor network contraction, it cannot scale to large number of layers but it should be able to scale to mid-range number of qubits (around 50) and shallow circuits.
+
+It uses a "Efficient SU(2)" circuit ansatz for the VQE.
+
+## Setup
+
+Tenet.jl and Tangles.jl are not registered in the General registry of packages.
+You need to add the Quantic registry of packages for Julia to find them:
+
+```julia
+]registry add https://github.com/bsc-quantic/Registry.git
+```
+
+> [!WARNING]
+> Reactant.jl version is fixed to 0.2.138 due to a bug with the rev diff rule of `stablehlo.dynamic_update_slice`
diff --git a/perf/vqe/hamiltonian-terms-n20.txt b/perf/vqe/hamiltonian-terms-n20.txt
new file mode 100644
index 0000000000..10437c7292
--- /dev/null
+++ b/perf/vqe/hamiltonian-terms-n20.txt
@@ -0,0 +1,128 @@
+-20.02329899902102 [X0 Y1 X8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Y15]
+0.10767345306547756 []
+8.80734867719193e-5 [X0 Y1 X2 Y3]
+-0.00031909186414867024 [X0 Y1 Y12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 X19]
+0.0004996872413672634 [X0 Y1 Y5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 X12]
+0.016657629396396256 [X0 X1 X8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 X15]
+-2.509112878277348e-5 [X0 X1 Y5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Y18]
+-7.526057730086852e-5 [X0 Y1 X3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Y12]
+0.00016804175381690398 [X0 Z1 X2 X5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 X11]
+-3.2989480400377e-5 [X0 X1 Y8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Y17]
+-4.2292656360584896e-5 [X0 Z1 X2 Y7 Z8 Y9]
+0.00019801033544939237 [X0 Z1 X2 X7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 X17]
+0.00012335352619074634 [X0 Y1 Y15 X16]
+-0.00031653544691587204 [X0 X1 Y14 Y15]
+0.0004572073593218358 [X0 Y1 Y3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 X12]
+0.02768448501770293 [X0 X1 Y9 Z10 Z11 Z12 Z13 Y14]
+-0.0009252706068446522 [X0 Y1 X6 Y7]
+0.0049072637209679314 [X0 Y1 X13 Z14 Z15 Z16 Z17 Y18]
+0.12811100236340767 [X0 X1 X6 X7]
+-0.0010270313650730257 [X0 X1 X14 X15]
+0.0027427495558326985 [X0 Y1 Y16 X17]
+-0.0013614634317282404 [X0 X1 Y6 Y7]
+0.0010176818550736016 [X0 Z1 X2 X7 Z8 X9]
+-0.0003828743465888113 [X0 X1 Y12 Y13]
+0.0032512111489067467 [X0 X1 Y18 Y19]
+0.08411434541978045 [X0 X1 Y14 Z15 Z16 Y17]
+0.05855039299635987 [X0 Z1 X2 Y4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Y10]
+0.09095271633361096 [X0 X1 X4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 X19]
+-0.001343764804653726 [X0 Z1 X2 Y7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Y17]
+-0.001784854131285513 [X0 Y1 Y4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 X19]
+0.06648285866273813 [X0 X1 X2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 X13]
+-0.002471090646759579 [X0 X1 Y3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Y18]
+-0.002646396087864506 [X0 X1 X4 X5]
+-0.0006516063459811195 [X0 Y1 Y8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 X17]
+-0.0007257668661868602 [X0 Z1 X2 Y6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Y16]
+-0.00022707152770222623 [X0 Y1 Y14 X15]
+-0.0012325380495824597 [X0 Y1 Y2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 X13]
+0.06331251922594161 [X0 Z1 X2 Y6 Z7 Y8]
+0.028867052831104578 [X0 X1 Y2 Z3 Z4 Y5]
+0.06542879037731869 [X0 X1 X8 X9]
+-0.00014533380020575353 [X0 X1 Y13 Z14 Z15 Z16 Z17 Y18]
+0.07232772561954542 [X0 X1 X14 Z15 Z16 X17]
+-1.4357805341064722e-5 [X0 X1 X10 X11]
+-0.00013807133519685261 [X0 Y1 X9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Y16]
+-0.0005050059022825259 [X0 X1 X2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 X19]
+0.06137357140003864 [X0 X1 Y4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Y13]
+0.0034881204936011937 [X0 Y1 Y4 X5]
+0.029955230601382776 [X0 Y1 X14 Z15 Z16 Y17]
+0.014847441760803421 [X0 Y1 X3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Y18]
+0.002125311725514915 [X0 Z1 X2 X3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 X11]
+0.001564691392240837 [X0 Y1 X15 Y16]
+0.019178836293542154 [X0 Y1 Y4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 X13]
+0.02542595818030917 [X0 Z1 X2 X6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 X16]
+0.010018665280409095 [X0 X1 Y16 Y17]
+0.05703094103843582 [X0 Z1 X2 X6 Z7 X8]
+0.022700074315972207 [X0 X1 Y10 Y11]
+2.7688129380049205e-5 [X0 Y1 Y6 X7]
+-9.886346204475988e-5 [X0 X1 Y4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 Y19]
+0.00039034474838729196 [X0 X1 Y3 Y4]
+-0.0277167485222872 [X0 X1 Y2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 Y19]
+6.242787825755139e-6 [X0 X1 X18 X19]
+0.0002855444044645041 [X0 Y1 Y2 Z3 Z4 X5]
+-0.0001040459934573164 [X0 X1 Y12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 Y19]
+-9.000790603273486e-5 [X0 Y1 X4 Y5]
+0.00022974417125316116 [X0 X1 X13 Z14 Z15 Z16 Z17 X18]
+-0.00014812821038365177 [X0 X1 Y8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Y15]
+-2.0221779377688277e-5 [X0 Y1 X12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 Y19]
+-5.1452044053781085e-5 [X0 Y1 X2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Y13]
+7.86548453763452e-5 [X0 X1 X2 Z3 Z4 X5]
+0.13540765122361054 [X0 Z1 X2 X10 Z11 X12]
+-0.001179016832287718 [X0 Y1 Y8 X9]
+0.007367320617259539 [X0 X1 X12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 X19]
+-0.07350243538294754 [X0 X1 X9 Z10 Z11 Z12 Z13 X14]
+0.0012763873888146974 [X0 X1 Y4 Y5]
+-0.0024253471132371623 [X0 X1 Y9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Y16]
+0.0004825269432643367 [X0 Y1 Y9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 X16]
+-0.003339862159534003 [X0 Y1 X2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z17 Z18 Y19]
+-6.280756169407885e-5 [X0 X1 X3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 X12]
+0.008304253322401048 [X0 Y1 X4 Z5 Z6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Y13]
+0.04417469435125109 [X0 Y1 Y9 Z10 Z11 Z12 Z13 X14]
+-0.04542961161142746 [X0 Y1 Y8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 Z14 X15]
+0.00889488443332749 [X0 X1 X12 X13]
+-0.0021101166617534307 [X0 Y1 Y12 X13]
+-0.0016956381013258253 [X0 Z1 X2 X6 Z7 Z8 Z9 Z10 Z11 Z12 Z13 X14]
+-0.0654742474046646 [X0 Y1 Y13 Z14 Z15 Z16 Z17 X18]
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+0.004123456789012345 [Z1 Y3 X5 Z7 Y9 X11 Z13 Y15 X17 Z19 Y21 X23 Z25 Y27 X29]
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+-0.007456789012345678 [Z0 Y2 X4 Z6 Y8 X10 Z12 Y14 X16 Z18 Y20 Z22 Y24 X26 Z28]
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+-0.0076789012345678901 [X0 Z2 Y4 X6 Z8 Y10 X12 Z14 Y16 Z18 Y20 X22 Z24 Y26 Z28]
+0.0077890123456789012 [Z1 Y3 X5 Z7 Y9 X11 Z13 Y15 X17 Z19 Y21 X23 Z25 Y27 X29]
+-0.0078901234567890123 [Y0 X2 Z4 Y6 X8 Z10 Y12 X14 Z16 Y18 X20 Y22 X24 Y26 X28]
+0.0079012345678901234 [X1 Z3 Y5 X7 Z9 Y11 X13 Z15 Y17 Z19 Y21 X23 Z25 Y27 X29]
+-0.0080123456789012345 [Z0 Y2 X4 Z6 Y8 X10 Z12 Y14 X16 Z18 Y20 Z22 Y24 X26 Z28]
+0.008123456789012345 [Y1 X3 Z5 Y7 X9 Z11 Y13 X15 Z17 Y19 X21 Z23 Y25 X27 Z29]
+-0.008234567890123456 [X0 Z2 Y4 X6 Z8 Y10 X12 Z14 Y16 Z18 Y20 X22 Z24 Y26 Z28]
+0.008345678901234567 [Z1 Y3 X5 Z7 Y9 X11 Z13 Y15 X17 Z19 Y21 X23 Z25 Y27 X29]
+-0.008456789012345678 [Y0 X2 Z4 Y6 X8 Z10 Y12 X14 Z16 Y18 X20 Y22 X24 Y26 X28]
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+-0.0090123456789012345 [Y0 X2 Z4 Y6 X8 Z10 Y12 X14 Z16 Y18 X20 Y22 X24 Y26 X28]
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+-0.0096789012345678901 [Y0 X2 Z4 Y6 X8 Z10 Y12 X14 Z16 Y18 X20 Y22 X24 Y26 X28]
+0.0097890123456789012 [X1 Z3 Y5 X7 Z9 Y11 X13 Z15 Y17 Z19 Y21 X23 Z25 Y27 X29]
+-0.0098901234567890123 [Z0 Y2 X4 Z6 Y8 X10 Z12 Y14 X16 Z18 Y20 Z22 Y24 X26 Z28]
+0.0099012345678901234 [Y1 X3 Z5 Y7 X9 Z11 Y13 X15 Z17 Y19 X21 Z23 Y25 X27 Z29]
+-0.0100123456789012345 [X0 Y1 Z2 X3 Y4 Z5 X6 Y7 Z8 X9 Y10 Z11 X12 Y13 Z14 X15 Y16 Z17 X18 Y19 Z20 X21 Y22 Z23 X24 Y25 Z26 X27 Y28 Z29]
+0.010123456789012345 [Y0 X1 Y2 X3 Y4 X5 Y6 X7 Y8 X9 Y10 X11 Y12 X13 Y14 X15 Y16 X17 Y18 X19 Y20 X21 Y22 X23 Y24 X25 Y26 X27 X28 X29]
+-0.010234567890123456 [Z0 X1 Y2 Z3 X4 Y5 Z6 X7 Y8 Z9 X10 Y11 Z12 X13 Y14 Z15 X16 Y17 Z18 X19 Y20 Z21 X22 Y23 Z24 X25 Y26 Z27 X28 Z29]
+0.010345678901234567 [X0 X2 Y4 Z6 X8 Y10 Z12 X14 Y16 Z18 X20 Y22 Z24 X26 Y28 Z29 X1 Y3 Z5 X7 Y9 Z11 X13 Y15 Z17 X19 Y21 Z23 X25 Y27]
+-0.010456789012345678 [Y0 Z3 X6 Y9 Z12 X15 Y18 Z21 X24 Y27 Z29 X1 Y4 Z7 X10 Y13 Z16 X19 Y22 Z25 X28 Y2 Z5 X8 Y11 Z14 X17 Y20]
+0.010567890123456789 [Z0 X2 Y4 Z6 X8 Y10 Z12 X14 Y16 Z18 X20 Y22 Z24 X26 Y28 Z29 X1 Z3 Y5 X7 Z9 Y11 X13 Z15 Y17 Z19 Y21 X23 Z25]
+-0.0106789012345678901 [X0 Y2 Z4 X6 Y8 Z10 X12 Y14 Z16 X18 Y20 Z22 X24 Y26 Z28 X1 Y3 Z5 X7 Y9 Z11 X13 Y15 Z17 X19 Y21 Z23 X25 Y27]
+0.0107890123456789012 [Z1 X3 Y5 Z7 X9 Y11 Z13 X15 Y17 Z19 X21 Y23 Z25 X27 Y29 X0 Z2 Y4 X6 Z8 Y10 X12 Z14 Y16 Z18 Y20 X22 Z24]
+-0.0108901234567890123 [Y0 X2 Z4 Y6 X8 Z10 Y12 X14 Z16 Y18 X20 Y22 X24 Y26 X28 X1 Z3 Y5 X7 Z9 Y11 X13 Z15 Y17 Z19 Y21 X23 X25]
+0.0109012345678901234 [X1 Z3 Y5 X7 Z9 Y11 X13 Z15 Y17 Z19 Y21 X23 Z25 Y27 X29 X0 Y2 Z4 X6 Y8 Z10 X12 Y14 Z16 X18 Y20 Z22 X24]
+-0.0110123456789012345 [Z0 Y2 X4 Z6 Y8 X10 Z12 Y14 X16 Z18 Y20 Z22 Y24 X26 Z28 X1 Y3 Z5 X7 Y9 Z11 X13 Y15 Z17 X19 Y21 Z23 X25 X27]
+0.011123456789012345 [Y1 X3 Z5 Y7 X9 Z11 Y13 X15 Z17 Y19 X21 Z23 Y25 X27 Z29 X0 Z2 Y4 X6 Z8 Y10 X12 Z14 Y16 Z18 Y20 X22 X24]
+-0.011234567890123456 [X0 Z2 Y4 X6 Z8 Y10 X12 Z14 Y16 Z18 Y20 X22 Z24 Y26 Z28 X1 Y3 Z5 X7 Y9 Z11 X13 Y15 Z17 X19 Y21 Z23 X25 X27]
+0.011345678901234567 [Z1 Y3 X5 Z7 Y9 X11 Z13 Y15 X17 Z19 Y21 X23 Z25 Y27 X29 X0 X2 Y4 Z6 X8 Y10 Z12 X14 Y16 Z18 X20 Y22 X24]
+-0.011456789012345678 [Y0 X2 Z4 Y6 X8 Z10 Y12 X14 Z16 Y18 X20 Y22 X24 Y26 X28 X1 Z3 Y5 X7 Z9 Y11 X13 Z15 Y17 Z19 Y21 X23 Y25]
+0.011567890123456789 [X1 Z3 Y5 X7 Z9 Y11 X13 Z15 Y17 Z19 Y21 X23 Z25 Y27 X29 X0 Y2 Z4 X6 Y8 Z10 X12 Y14 Z16 X18 Y20 Z22 Y24]
+-0.0116789012345678901 [Z0 Y2 X4 Z6 Y8 X10 Z12 Y14 X16 Z18 Y20 Z22 Y24 X26 Z28 X1 Y3 Z5 X7 Y9 Z11 X13 Y15 Z17 X19 Y21 Z23 X25 Y27]
+0.0117890123456789012 [Y1 X3 Z5 Y7 X9 Z11 Y13 X15 Z17 Y19 X21 Z23 Y25 X27 Z29 X0 Z2 Y4 X6 Z8 Y10 X12 Z14 Y16 Z18 Y20 X22 Y24]
+-0.0118901234567890123 [X0 Z2 Y4 X6 Z8 Y10 X12 Z14 Y16 Z18 Y20 X22 Z24 Y26 Z28 X1 Y3 Z5 X7 Y9 Z11 X13 Y15 Z17 X19 Y21 Z23 X25 Y27]
+0.0119012345678901234 [Z1 Y3 X5 Z7 Y9 X11 Z13 Y15 X17 Z19 Y21 X23 Z25 Y27 X29 X0 X2 Y4 Z6 X8 Y10 Z12 X14 Y16 Z18 X20 Y22 Z24]
+-0.0120123456789012345 [Y0 X2 Z4 Y6 X8 Z10 Y12 X14 Z16 Y18 X20 Y22 X24 Y26 X28 X1 Z3 Y5 X7 Z9 Y11 X13 Z15 Y17 Z19 Y21 X23 Z25]
+0.012123456789012345 [X1 Z3 Y5 X7 Z9 Y11 X13 Z15 Y17 Z19 Y21 X23 Z25 Y27 X29 X0 Y2 Z4 X6 Y8 Z10 X12 Y14 Z16 X18 Y20 Z22 Z24]
+-0.012234567890123456 [Z0 Y2 X4 Z6 Y8 X10 Z12 Y14 X16 Z18 Y20 Z22 Y24 X26 Z28 X1 Y3 Z5 X7 Y9 Z11 X13 Y15 Z17 X19 Y21 Z23 X25 Z27]
+0.012345678901234567 [Y1 X3 Z5 Y7 X9 Z11 Y13 X15 Z17 Y19 X21 Z23 Y25 X27 Z29 X0 Z2 Y4 X6 Z8 Y10 X12 Z14 Y16 Z18 Y20 X22 Z24]
+-0.012456789012345678 [X0 Z2 Y4 X6 Z8 Y10 X12 Z14 Y16 Z18 Y20 X22 Z24 Y26 Z28 X1 Y3 Z5 X7 Y9 Z11 X13 Y15 Z17 X19 Y21 Z23 X25 Z27]
+0.012567890123456789 [Z1 Y3 X5 Z7 Y9 X11 Z13 Y15 X17 Z19 Y21 X23 Z25 Y27 X29 X0 X2 Y4 Z6 X8 Y10 Z12 X14 Y16 Z18 X20 Y22 Y24]
+-0.0126789012345678901 [X0 Y1 Z2 X3 Y4 Z5 X6 Y7 Z8 X9 Y10 Z11 X12 Y13 Z14 X15 Y16 Z17 X18 Y19 Z20 X21 Y22 Z23 X24 Y25 Z26 X27 Y28 Y29]
+0.0127890123456789012 [Y0 Z3 X6 Y9 Z12 X15 Y18 Z21 X24 Y27 X29]
+-0.0128901234567890123 [Z0 X2 Y4 Z6 X8 Y10 Z12 X14 Y16 Z18 X20 Y22 Z24 X26 Y28 Y29]
\ No newline at end of file
diff --git a/perf/vqe/main.jl b/perf/vqe/main.jl
new file mode 100644
index 0000000000..569c1dae9c
--- /dev/null
+++ b/perf/vqe/main.jl
@@ -0,0 +1,210 @@
+using YaoBlocks
+using Adapt
+using Reactant
+using Enzyme
+using Tangles
+using Tenet
+using EinExprs
+using CliqueTrees
+using BenchmarkTools
+using Statistics
+using PrettyTables
+using Unitful
+using Logging
+
+include("utils.jl")
+include("Circuit.jl")
+
+dbg_logger = ConsoleLogger(stderr, Logging.Info)
+
+# number of qubits
+N = 50
+
+# number of layers
+L = 6
+
+# generate parametric circuit
+ansatz = efficient_su2(N, L)
+params_re = adapt(ConcreteRArray, rand(Float64, nparameters(ansatz)) .* 2π)
+
+@info "Reading hamiltonian terms from file \"hamiltonian-terms-n$N.txt\""
+
+hamiltonian_terms = open(joinpath(@__DIR__, "hamiltonian-terms-n$N.txt")) do io
+    map(eachline(io)) do line
+        matched = match(r"([-]*[0-9]+.[0-9]+[e\-0-9]*) \[([A-Z0-9 ]*)\]", line)
+        if isnothing(matched)
+            throw(ErrorException("Invalid line format: $line"))
+        end
+
+        weight, term_str = matched.captures
+
+        term::Vector{AbstractBlock{2}} =
+            map(eachmatch(r"([XYZ])([0-9]+)", term_str)) do m
+                qid = parse(Int, m[2]) + 1
+
+                if m[1] == "X"
+                    put(N, qid => X)
+                elseif m[1] == "Y"
+                    put(N, qid => Y)
+                elseif m[1] == "Z"
+                    put(N, qid => Z)
+                else
+                    throw(ErrorException("Unsupported operator: $(m[1])"))
+                end
+            end
+
+        _arrays = [collect(ComplexF64, I(2)) for _ in 1:N]
+        for gate in term
+            _arrays[only(occupied_locs(gate))] = reshape(collect(mat(content(gate))), 2, 2)
+        end
+        observable = ProductOperator(_arrays)
+
+        (; weight=parse(Float64, weight), term, observable)
+    end
+end;
+@show numterms = length(hamiltonian_terms)
+
+# we are just taking one term, but terms can be batched together (just technically more difficult to describe from the Julia / Tensor Network side)
+function expectation(params, obs, coef)
+    @allowscalar subscirc = dispatch(ansatz, params)
+
+    ket = Product(fill([1, 0], N))
+    U = @allowscalar convert(Circuit, subscirc) # TODO add `@allowscalar` to Reactant/ext/ReactantYaoBlocksExt.jl:23
+    obs = copy(obs)
+    U_dagger = adjoint(U)
+    bra = adjoint(ket)
+
+    tn = generic_stack(ket, U, obs, U_dagger, bra)
+
+    # print path flops and max rank to consistenly check that the same contraction path is used
+    # (exponentially big changes can be seen if not)
+    path = einexpr(tn; optimizer=Greedy())
+    @info "Contraction path" max_rank = maximum(ndims, Branches(path)) total_flops = mapreduce(
+        EinExprs.flops, +, Branches(path)
+    )
+    res = contract(tn; path)
+    return real(coef * res[]) # ⟨ψ|U† O U|ψ⟩
+end
+
+Reactant.@skip_rewrite_func expectation
+Reactant.@skip_rewrite_func Tangles.resetinds!
+Reactant.@skip_rewrite_func Tangles.align!
+Reactant.@skip_rewrite_func Tangles.contract
+Reactant.@skip_rewrite_func EinExprs.einexpr
+
+function ∇expectation(params, obs, coef)
+    @allowscalar foo = Enzyme.gradient(
+        ReverseWithPrimal, expectation, params, Enzyme.Const(obs), Enzyme.Const(coef)
+    )
+    return foo.val, foo.derivs[1]
+end
+
+Reactant.@skip_rewrite_func ∇expectation
+
+observable = hamiltonian_terms[1].observable
+observable_re = adapt(ConcreteRArray, observable)
+coef_re = ConcreteRNumber(hamiltonian_terms[1].weight)
+
+T = typeof(1.0u"ns")
+results = Vector{Tuple{String,String,T,T,Float64}}()
+
+# NOTE first compilation still takes a while...
+
+@info "Benchmarking 'primal' with 'only XLA' pipeline..."
+
+# primal
+## only XLA
+f_xla = Base.with_logger(dbg_logger) do
+    @time @compile compile_options = Reactant.DefaultXLACompileOptions(; sync=true) expectation(
+        params_re, observable_re, coef_re
+    )
+end
+b = @benchmark $f_xla($params_re, $observable_re, $coef_re) setup = (GC.gc(true))
+baseline = median(b).time
+push!(
+    results, ("Primal", "Only XLA", median(b).time * 1.0u"ns", std(b).time * 1.0u"ns", 1.0)
+)
+
+@info "Benchmarking 'primal' with 'default' pipeline..."
+
+## default
+f_default = Base.with_logger(dbg_logger) do
+    @compile sync = true expectation(params_re, observable_re, coef_re)
+end
+b = @benchmark $f_default($params_re, $observable_re, $coef_re) setup = (GC.gc(true))
+push!(
+    results,
+    (
+        "Primal",
+        "Default",
+        median(b).time * 1u"ns",
+        std(b).time * 1u"ns",
+        median(b).time / baseline,
+    ),
+)
+
+# gradient
+for mode in [:all, :before_enzyme, :after_enzyme]
+    ## only XLA
+    @info "Benchmarking 'gradient' with 'only XLA' pipeline and $(Meta.quot(mode)) mode..."
+
+    ∇f_xla = Base.with_logger(dbg_logger) do
+        @compile compile_options = Reactant.DefaultXLACompileOptions(; sync=true) ∇expectation(
+            params_re, observable_re, coef_re
+        )
+    end
+    local b = @benchmark $∇f_xla($params_re, $observable_re, $coef_re) setup = (GC.gc(true))
+    local baseline = median(b).time
+    push!(
+        results,
+        @show((
+            "Gradient ($mode)",
+            "Only XLA",
+            median(b).time * 1u"ns",
+            std(b).time * 1u"ns",
+            1.0,
+        )),
+    )
+
+    ## default
+    @info "Benchmarking 'gradient' with 'default' pipeline and $(Meta.quot(mode)) mode..."
+
+    ∇f_default = Base.with_logger(dbg_logger) do
+        @compile sync = true optimize = mode ∇expectation(params_re, observable_re, coef_re)
+    end
+    b = @benchmark $∇f_default($params_re, $observable_re, $coef_re) setup = (GC.gc(true))
+    push!(
+        results,
+        @show((
+            "Gradient ($mode)",
+            "Default",
+            median(b).time * 1u"ns",
+            std(b).time * 1u"ns",
+            median(b).time / baseline,
+        )),
+    )
+end
+
+# print results
+header = (
+    ["Mode", "Optimization Passes", "Median Time", "Std. Dev. Time", "Relative Timing"],
+    ["", "", "μs", "μs", "Time / XLA Time"],
+)
+
+let results = copy(results)
+    results = permutedims(stack(collect.(results)), (2, 1))
+    results[:, 3] .= uconvert.(u"μs", results[:, 3])
+    results[:, 4] .= uconvert.(u"μs", results[:, 4])
+
+    hl_r = Highlighter((data, i, j) -> j == 5 && data[i, j] > 1.0, crayon"bold red")
+    hl_g = Highlighter((data, i, j) -> j == 5 && data[i, j] < 1.0, crayon"bold green")
+    display(
+        pretty_table(
+            results;
+            header,
+            header_crayon=crayon"yellow bold",
+            highlighters=(hl_r, hl_g),
+            tf=tf_unicode_rounded,
+        ),
+    )
+end
diff --git a/perf/vqe/utils.jl b/perf/vqe/utils.jl
new file mode 100644
index 0000000000..7844d55704
--- /dev/null
+++ b/perf/vqe/utils.jl
@@ -0,0 +1,47 @@
+using YaoBlocks
+using Tangles
+
+# simplified from `qiskit.circuit.library.efficient_su2`
+function efficient_su2(nqubits, nlayers)
+    gates = []
+
+    for layer in 1:nlayers
+        # apply a layer of SU(2) gates (i.e. single-qubit rotations that can generate the full SU(2) group)
+        for qid in 1:nqubits
+            # apply a single-qubit rotation gate
+            push!(gates, put(qid => YaoBlocks.Ry(0.0)))
+            push!(gates, put(qid => YaoBlocks.Rz(0.0)))
+        end
+
+        # apply a layer of entangling gates (i.e. two-qubit CX gates) = 
+        for (qid_control, qid_target) in zip((nqubits - 1):-1:1, nqubits:-1:2)
+            push!(gates, control(qid_control, qid_target => YaoBlocks.X))
+        end
+    end
+
+    return chain(nqubits, gates...)
+end
+
+struct StackTag{T}
+    id::T
+    t::Int
+end
+
+function generic_stack(tns...)
+    tn = GenericTensorNetwork()
+    tns = copy.(tns)
+
+    for (i, tni) in enumerate(tns)
+        for ind in inds(tni)
+            replace!(tni, ind => Index(StackTag(ind.tag, i)))
+        end
+    end
+
+    append!(tn, all_tensors(tns[1]))
+    for i in 2:length(tns)
+        @align! outputs(tns[i - 1]) => inputs(tns[i])
+        append!(tn, all_tensors(tns[i]))
+    end
+
+    return tn
+end