O Estimador de Recursos Quânticos do Azure
O Azure Quantum Resource Estimator é uma ferramenta de estimativa de recursos que calcula e exibe os recursos necessários para um algoritmo quântico, supondo que ele seja executado em um computador quântico de grande escala tolerante a falhas.
Você pode usar o Resource Estimator para avaliar decisões arquitetônicas, comparar tecnologias de qubit e determinar os recursos necessários para executar um algoritmo quântico específico. Você pode ver o número total de qubits físicos, tempo de execução, os recursos computacionais necessários e os detalhes das fórmulas e valores usados para cada estimativa.
Nesta unidade, você aprenderá como personalizar o Azure Quantum Resource Estimator para diferentes parâmetros.
Como funciona o Azure Quantum Resource Estimator?
O Estimador de Recursos do Azure Quantum utiliza alguns parâmetros-alvo como dados de entrada. Os parâmetros de destino têm valores predefinidos para você começar facilmente, ou você pode personalizar seus valores. Os principais parâmetros-alvo são:
- Parâmetros de qubit físico: A arquitetura de qubit do computador quântico, ou seja, o tipo de qubits.
- Esquema de correção de erro quântico (QEC): o tipo de correção de erro que você deseja aplicar ao seu algoritmo quântico.
- Orçamento de erro: a taxa de erro máxima que você permite para seu algoritmo quântico.
Escolha o modelo de qubit físico
O Azure Quantum Resource Estimator tem seis modelos de qubit predefinidos. Quatro modelos têm conjuntos de instruções baseados em portões , e dois modelos têm conjuntos de instruções Majorana . Esses modelos de qubit predefinidos representam diferentes arquiteturas de qubit, como íons ou supercondutores. Os modelos de qubit cobrem uma variedade de tempos de operação e taxas de erro, para que você possa usá-los para explorar os custos de recursos necessários para aplicações quânticas práticas.
| Modelos de qubit predefinidos | Tipo de conjunto de instruções |
|---|---|
"qubit_gate_ns_e3" |
baseado em portão |
"qubit_gate_ns_e4" |
baseado em portão |
"qubit_gate_us_e3" |
baseado em portão |
"qubit_gate_us_e4" |
baseado em portão |
"qubit_maj_ns_e4" |
Majorana |
"qubit_maj_ns_e6" |
Majorana |
Para obter mais informações, consulte Parâmetros Qubit do Azure Quantum Resource Estimator.
Escolha o esquema QEC
A correção de erros quânticos (QEC) é crucial para qualquer plataforma de computação quântica alcançar computação quântica verdadeiramente escalável. O conjunto de operações que uma plataforma de computação quântica permite é limitado por restrições físicas e pode não corresponder às operações prescritas no algoritmo. Mesmo que as operações que o computador quântico oferece correspondam às operações no algoritmo, a precisão à qual o computador quântico pode executar cada operação provavelmente será limitada.
O Azure Quantum Resource Estimator fornece três esquemas QEC predefinidos: dois protocolos de código de superfície para conjuntos de instruções físicas Majorana e baseadas em porta e o protocolo de código Floquet, que pode ser usado apenas com um conjunto de instruções físicas Majorana.
| Regime QEC | Tipo de conjunto de instruções |
|---|---|
surface_code |
gate-based e Majorana |
floquet_code |
Majorana |
Para obter mais informações, consulte Esquemas de correção de erros quânticos no Azure Quantum Resource Estimator.
Escolha o orçamento de erro
O orçamento de erro total define o erro geral permitido para o algoritmo. O erro permitido é o número de vezes que o algoritmo pode falhar. O valor do orçamento de erro deve estar entre 0 e 1 e o valor padrão é 0,001. O valor padrão corresponde a 0,1% e significa que o algoritmo pode falhar uma vez em 1.000 execuções.
O orçamento de erro é altamente específico para o aplicativo. Por exemplo, se você estiver executando o algoritmo de Shor para fatoração de inteiros, um grande valor para o orçamento de erro pode ser tolerado porque você pode verificar se a saída é realmente os fatores primordiais da entrada. Por outro lado, um orçamento de erro menor pode ser necessário para um algoritmo resolver um problema com uma solução que não pode ser verificada de forma eficiente.
Para obter mais informações, consulte Orçamento de erro no Azure Quantum Resource Estimator.
Na próxima unidade, você começará a usar o Azure Quantum Resource Estimator e aprenderá como usá-lo para estimar o algoritmo do Shor.