Отправка канала с помощью Cirq в Azure Quantum

Узнайте, как отправить квантовый канал Cirq с помощью azure-quantumPython пакета. Каналы Cirq можно отправлять в Azure Quantum с помощью записной книжки Azure Quantum, встроенной azure-quantumPython пакета или локального компьютера.

Дополнительные сведения см. в разделе Квантовые цепи.

Необходимые компоненты

Дополнительные сведения об установке см. в разделе "Установка QDK" в VS Code.

• Рабочая область Azure Quantum по подписке Azure. Сведения о создании рабочей области см. в статье Создание рабочей области Azure Quantum.

• Среда сPython установленной Python программой Pip.

• VS Code с установленными расширениями Jupyter для Azure Quantum Development KitPython и Jupyter.

• Пакет Azure Quantum azure-quantum с тегом [cirq] и qsharp пакетами ipykernel .

  python -m pip install --upgrade azure-quantum[cirq] qsharp ipykernel 
  

  Примечание.

  Если ядро ipykernel Jupyter Python не обнаружено, VS Code предложит установить его.

Создание новой записной книжки Jupyter Notebook

1. В VS Code выберите палитру команд view > и нажмите кнопку Create: New Jupyter Notebook.
2. В правом верхнем углу VS Code обнаружит и отобразит версию виртуальной Python Python среды, выбранной для записной книжки. Если у вас несколько Python сред, может потребоваться выбрать ядро с помощью средства выбора ядра в правом верхнем углу. Если среда не обнаружена, сведения о настройке см . в записных книжках Jupyter Notebook в VS Code .

Загрузка необходимых объектов импорта

В первой ячейке записной книжки выполните следующий код, чтобы загрузить необходимые импорты:

import azure.quantum
from azure.quantum.cirq import AzureQuantumService

Подключение к службе Azure Quantum

Для подключения к службе Azure Quantum программе потребуются идентификатор ресурса и расположение рабочей области Azure Quantum.

1. Вход в учетную запись Azure, https://portal.azure.com

2. Выберите рабочую область Azure Quantum и перейдите к обзору.

3. Скопируйте параметры в полях.

   

Добавьте новую ячейку и используйте сведения об учетной записи для создания и создания Workspace объектов AzureQuantumService для подключения к рабочей области Azure Quantum.

workspace = Workspace(  
    resource_id = "", # Add the resourceID of your workspace
    location = "" # Add the location of your workspace (for example "westus")
    )

service = AzureQuantumService(workspace)

Список всех targets

targets()Используйте метод для перечисления всех targets рабочих областей, которые могут запускать канал, включая текущее время очереди и доступность.

Примечание.

targets Список всех в рабочей области может быть не указан. Здесь будут перечислены только targets те, которые могут принимать канал Cirq или OpenQASM.

print(service.targets())

[<Target name="quantinuum.qpu.h1-1", avg. queue time=0 s, Degraded>,
<Target name="quantinuum.sim.h1-1sc", avg. queue time=1 s, Available>,
<Target name="quantinuum.sim.h1-1e", avg. queue time=40 s, Available>,
<Target name="ionq.simulator", avg. queue time=3 s, Available>,
<Target name="ionq.qpu.aria-1", avg. queue time=1136774 s, Available>]

Создание простого канала

Затем создайте простую цепь Cirq для выполнения. Эта цепь использует квадратный корень из гейта X, встроенного в аппаратную систему IonQ.

import cirq

q0, q1 = cirq.LineQubit.range(2)
circuit = cirq.Circuit(
    cirq.X(q0)**0.5,             # Square root of X
    cirq.CX(q0, q1),              # CNOT
    cirq.measure(q0, q1, key='b') # Measure both qubits
)
print(circuit)

0: ───X^0.5───@───M────────
              │   │
1: ───────────X───M────────

Выберите программу target для запуска

IonQ

Запуск в симуляторе IonQ

Теперь можно запустить программу через службу Azure Quantum и получить результат. Следующая ячейка отправляет задание (на симулятор IonQ по умолчанию), которое запускает цепь со 100 снимками, ждет завершения задания и возвращает результаты.

result = service.run(program=circuit, repetitions=100, target="ionq.simulator")

Возвращается объект cirq.Result.

print(result)

    b=1001100101100001000011011101000011010100010111100011001000100100010000001110010010101110110000011010, 1001100101100001000011011101000011010100010111100011001000100100010000001110010010101110110000011010

Оценка стоимости задания

Перед выполнением задания на ЦП необходимо оценить, сколько будет стоить выполнение.

Актуальные сведения о ценах см. в статье Цены на IonQ, или найдите рабочую область и просмотрите параметры ценообразования на вкладке "Поставщик" с помощью команды: aka.ms/aq/myworkspaces.

Выполнение на QPU IonQ

Предыдущее задание выполнялось в симуляторе по умолчанию "ionq.simulator". Однако его также можно запустить на аппаратном процессоре IonQ (единице квантового процессора (QPU)). Для выполнения на QPU IonQ укажите "ionq.qpu.aria-1" в качестве аргумента target:

result = service.run(
    program=circuit,
    repetitions=100,
    target="ionq.qpu.aria-1",
    timeout_seconds=500 # Set timeout to accommodate queue time on QPU
)

Снова возвращается объект cirq.Result.

print(result)

b=0101011011011111100001011101101011011110100010000000011110111000100100110110101100110001001111101111, 0101011011011111100001011101101011011110100010000000011110111000100100110110101100110001001111101111

Асинхронная модель, использующая задания

Длительные цепи можно выполнять асинхронно. Метод service.create_job возвращает объект Job, который можно использовать для получения результатов после успешного выполнения задания.

job = service.create_job(
    program=circuit,
    repetitions=100,
    target="ionq.simulator"
)

Чтобы проверить состояние задания, используйте job.status():

print(job.status())

'completed'

Чтобы дождаться завершения задания, а затем получить результаты, используйте блокирующий вызов job.results():

result = job.results()
print(result)

00: 0.5
11: 0.5

Обратите внимание, что объект cirq.Result при этом не возвращается. Вместо этого возвращается результирующий объект, относящийся к симулятору IonQ; при этом вместо данных снимков используются вероятности состояния.

type(result)

cirq_ionq.results.SimulatorResult

Чтобы преобразовать его в объект cirq.Result, используйте result.to_cirq_result():

print(result.to_cirq_result())

b=1110101111111110111000011101011111001100010000001011011101001111001111001101100111010000001100011100, 1110101111111110111000011101011111001100010000001011011101001111001111001101100111010000001100011100

Quantinuum

Запуск в симуляторе Quantinuum

Теперь можно запустить программу через службу Azure Quantum и получить результат. Следующая ячейка отправляет задание, которое запускает цепь со 100 снимками, ждет завершения задания и возвращает результаты.

result = service.run(program=circuit, repetitions=100, target="quantinuum.sim.h1-1sc")

Возвращается объект cirq.Result.

print(result)

    b=0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

Результаты можно представить в виде гистограммы:

import pylab as pl

pl.hist(result.data)
pl.ylabel("Counts")
pl.xlabel("Result")

На гистограмме показано, что генератор случайных чисел возвращает 0 каждый раз, что не является случайным результатом. Это связано с тем, что валидатор API гарантирует возможность успешно выполнить код оборудовании Quantinuum, но возвращает 0 для всех квантовых измерений. Для генератора по-настоящему случайных чисел необходимо запустить цепь на квантовом оборудовании.

Оценка стоимости задания

Перед выполнением задания на ЦП необходимо оценить, сколько будет стоить выполнение.

Дополнительные сведения о ценах см. в разделе "Цены на Azure Quantum" или найдите рабочую область и просмотрите параметры ценообразования на вкладке "Поставщик" рабочей области с помощью aka.ms/aq/myworkspaces.

Асинхронный рабочий процесс, использующий задания

Длительные цепи можно выполнять асинхронно. Метод service.create_job возвращает объект Job, который можно использовать для получения результатов после успешного выполнения задания.

job = service.create_job(
    program=circuit,
    repetitions=100,
    target="quantinuum.sim.h1-1sc"
)

Чтобы проверить состояние задания, используйте job.status():

print(job.status())

'Waiting'

Чтобы дождаться завершения задания, а затем получить результаты, используйте блокирующий вызов job.results():

result = job.results()
print(result)

    {'m_b': ['00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00']}

Обратите внимание, что объект cirq.Result при этом не возвращается. Вместо этого он возвращает словарь результатов битового измерения, индексированных ключом измерения.

Необходимые компоненты

• Учетная запись Azure с активной подпиской. Если у вас нет учетной записи Azure, зарегистрируйтесь бесплатно и зарегистрируйтесь для подписки с оплатой по мере использования.
• Рабочая область Azure Quantum. Дополнительные сведения см. в статье Создание рабочей области Azure Quantum.

Создание записной книжки в рабочей области

1. Войдите на портал Azure и выберите рабочую область, которую вы назначили на предыдущем шаге.
2. В левой колонке выберите Записные книжки.
3. Щелкните Мои записные книжки и щелкните Добавить новую.
4. Введите имя файла, например Cirq.ipynb, и щелкните Создать файл.

При открытии новой записной книжки он автоматически создает код для первой ячейки на основе сведений о подписке и рабочей области.

from azure.quantum import Workspace
workspace = Workspace ( 
  resource_id = "", # Add your resource_id 
  location = ""  # Add your workspace location (for example, "westus") 
)

Примечание.

Если не указано иное, следует выполнять ячейки в порядке их создания, чтобы избежать проблем компиляции.

Щелкните треугольный значок воспроизведения слева от ячейки, чтобы выполнить размещенный в ней код.

Загрузка необходимых объектов импорта

Сначала необходимо импортировать дополнительный модуль.

Щелкните + Код, чтобы добавить новую ячейку, а затем добавьте и выполните следующий код:

from azure.quantum.cirq import AzureQuantumService

Подключение к службе Azure Quantum

Затем создайте объект с помощью workspace объекта из предыдущей AzureQuantumService ячейки для подключения к рабочей области Azure Quantum. Добавьте новую ячейку со следующим кодом:

provider = AzureQuantumService(workspace)

Настройка простой цепи

Затем создайте простую цепь Cirq для выполнения. Эта цепь использует квадратный корень из гейта X, встроенного в аппаратную систему IonQ.

import cirq

q0, q1 = cirq.LineQubit.range(2)
circuit = cirq.Circuit(
    cirq.X(q0)**0.5,             # Square root of X
    cirq.CX(q0, q1),              # CNOT
    cirq.measure(q0, q1, key='b') # Measure both qubits
)
print(circuit)

0: ───X^0.5───@───M────────
              │   │
1: ───────────X───M────────

Список всех targets

targets()Используйте метод для перечисления всех targets рабочих областей, которые могут запускать канал, включая текущее время очереди и доступность.

Примечание.

targets Список всех в рабочей области может быть не указан. Здесь будут перечислены только targets те, которые могут принимать канал Cirq или OpenQASM.

print("This workspace's targets:")
for target in service.targets():
     print(target)

This workspace's targets:
<Target name="quantinuum.qpu.h1-1", avg. queue time=0 s, Degraded>
<Target name="quantinuum.sim.h1-1sc", avg. queue time=1 s, Available>
<Target name="quantinuum.sim.h1-1e", avg. queue time=40 s, Available>
<Target name="ionq.simulator", avg. queue time=3 s, Available>
<Target name="ionq.qpu.aria-1", avg. queue time=1136774 s, Available>

Примечание.

Полный target список может отличаться для рабочей области.

Выберите программу target для запуска

IonQ

Запуск в симуляторе IonQ

Для проверки цепи перед запуском на реальном квантовом оборудовании можно применить симулятор IonQ ionq.simulator.

Следующая ячейка отправляет задание, которое запускает цепь со 100 снимками, ждет завершения задания и возвращает результаты.

result = service.run(
    program=circuit,
    repetitions=100,
    target="ionq.simulator"
)

Возвращается объект cirq.Result.

print(result)

    b=1001100101100001000011011101000011010100010111100011001000100100010000001110010010101110110000011010, 1001100101100001000011011101000011010100010111100011001000100100010000001110010010101110110000011010

Результаты можно представить в виде гистограммы:

import pylab as pl

pl.hist(result.data)
pl.ylabel("Counts")
pl.xlabel("Result")

Оценка стоимости задания

Перед выполнением задания на фактическом квантовом оборудовании или единице квантовой обработки (QPU) необходимо оценить, сколько будет стоить выполнение.

Актуальные сведения о ценах можно узнать на странице цен IonQ или в колонке Поставщики для рабочей области. Чтобы просмотреть текущее состояние и потребление кредитов, перейдите в раздел Кредиты и квоты.

Выполнение на QPU IonQ

Предыдущее задание выполнялось в симуляторе по умолчанию ionq.simulator. Однако его также можно запустить на аппаратном процессоре IonQ (единице квантового процессора (QPU)). Для выполнения на QPU IonQ укажите ionq.qpu.aria-1 в качестве аргумента target:

result = service.run(
    program=circuit,
    repetitions=100,
    target="ionq.qpu.aria-1",
    timeout_seconds=500 # Set timeout to accommodate queue time on QPU
)

Примечание.

Требуемое время для выполнения цепи на QPU может оказаться разным в зависимости от текущего времени в очереди. Среднее время target очереди можно просмотреть, выбрав колонку "Поставщики " рабочей области.

Снова возвращается объект cirq.Result.

print(result)

    b=1001100101100001000011011101000011010100010111100011001000100100010000001110010010101110110000011010, 1001100101100001000011011101000011010100010111100011001000100100010000001110010010101110110000011010

Асинхронная модель, использующая задания

Длительные цепи можно выполнять асинхронно. Метод service.create_job возвращает объект Job, который можно использовать для получения результатов после успешного выполнения задания.

job = service.create_job(
    program=circuit,
    repetitions=100,
    target="ionq.simulator"
)

Чтобы проверить состояние задания, используйте job.status():

print(job.status())

'completed'

Чтобы дождаться завершения задания, а затем получить результаты, используйте блокирующий вызов job.results():

result = job.results()
print(result)

00: 0.5
11: 0.5

Примечание.

Функция job.results() не возвращает объект cirq.Result. Вместо этого возвращается результирующий объект, относящийся к симулятору IonQ; при этом вместо данных снимков используются вероятности состояния.

type(result)

cirq_ionq.results.SimulatorResult

Чтобы преобразовать его в объект cirq.Result, используйте result.to_cirq_result():

print(result.to_cirq_result())

b=1110101111111110111000011101011111001100010000001011011101001111001111001101100111010000001100011100, 1110101111111110111000011101011111001100010000001011011101001111001111001101100111010000001100011100

Quantinuum

Запуск в проверяющий элемент API

Для проверки цепи перед запуском на реальном квантовом оборудовании можно применить валидатор API Quantinuum quantinuum.sim.h1-1sc.

Добавьте следующую ячейку, которая отправляет задание для запуска канала с 100 выстрелами или повторениями, ожидает завершения задания и возвращает результаты:

result = service.run(
    program=circuit,
    repetitions=100,
    target="quantinuum.sim.h1-1sc"
)

Возвращается объект cirq.Result.

print(result)

    b=0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

Результаты можно представить в виде гистограммы:

import pylab as pl

pl.hist(result.data)
pl.ylabel("Counts")
pl.xlabel("Result")

На гистограмме показано, что генератор случайных чисел возвращает 0 каждый раз, что не является случайным результатом. Это связано с тем, что валидатор API гарантирует возможность успешно выполнить код оборудовании Quantinuum, но возвращает 0 для всех квантовых измерений. Для генератора по-настоящему случайных чисел необходимо запустить цепь на квантовом оборудовании.

Оценка стоимости задания

Перед выполнением задания на фактическом квантовом оборудовании или единице квантовой обработки (QPU) необходимо оценить, сколько будет стоить выполнение.

Последние сведения о ценах см. в разделе "Цены на Azure Quantum" или просмотр вариантов ценообразования в колонке "Поставщики " рабочей области. Чтобы просмотреть текущее состояние и потребление кредитов, перейдите в раздел Кредиты и квоты.

Выполнение на QPU Quantinuum

После успешного выполнения в валидаторе API и получения оценки стоимости QPU переходите к выполнению цепи на реальном оборудовании.

Примечание.

Требуемое время для выполнения цепи на QPU может оказаться разным в зависимости от текущего времени в очереди. Среднее время target очереди можно просмотреть, выбрав колонку "Поставщики " рабочей области.

Используйте тот же метод run и операции, которые вы ранее применяли для валидатора API, чтобы отправить задание и отобразить результаты:

result = service.run(
    program=circuit,
    repetitions=100,
    target="quantinuum.qpu.h1-1"
)

pl.hist(result.data)
pl.ylabel("Counts")
pl.xlabel("Result")

Теперь можно увидеть, что результаты приблизительно равномерно распределены между 0 и 1.

Асинхронный рабочий процесс, использующий задания

Длительные цепи можно выполнять асинхронно. Метод service.create_job возвращает объект Job, который можно использовать для получения результатов после успешного выполнения задания.

job = service.create_job(
    program=circuit,
    repetitions=100,
    target="quantinuum.qpu.h1-1"
)

Чтобы проверить состояние задания, используйте job.status():

print(job.status())

'Waiting'

Чтобы дождаться завершения задания, а затем получить результаты, используйте блокирующий вызов job.results():

result = job.results()
print(result)

{'m_b': ['11', '11', '00', '11', '00', '00', '00', '00', '11', '00', '00', '11', '00', '00', '00', '00', '11', '11', '11', '00', '11', '00', '00', '11', '11', '11', '11', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '11', '11', '00', '11', '00', '11', '11', '00', '00', '00', '11', '11', '00', '00', '11', '11', '11', '00', '00', '11', '11', '11', '11', '00', '00', '11', '11', '00', '11', '11', '00', '00', '00', '11', '11', '11', '11', '11', '00', '00', '11', '00', '11', '11', '11', '11', '00', '11', '00', '00', '00', '01', '11', '11', '00', '00', '11', '11', '11', '11', '00', '00', '00', '11', '00', '11', '00']}

Примечание.

Функция job.results() не возвращает объект cirq.Result. Вместо этого возвращается словарь результатов измерения в виде последовательности битов, индексированных ключом измерения.

Внимание

Отправка нескольких цепей в одном задании в настоящее время не поддерживается. В качестве обходного решения можно вызвать метод backend.run для асинхронной отправки каждой цепи, а затем получить результаты каждого задания. Например:

jobs = []
for circuit in circuits:
    jobs.append(backend.run(circuit, shots=N))

results = []
for job in jobs:
    results.append(job.result())

Связанный контент

• Краткое руководство. Отправка канала с Qiskit в Azure Quantum.
• Краткое руководство. Отправка канала с форматом, определенным поставщиком, в Azure Quantum.