Поделиться через

Отправка канала с помощью Qiskit в Azure Quantum

  • Статья

Узнайте, как отправить квантовый канал Qiskit с помощью azure-quantumPython пакета. Каналы Qiskit можно отправить в Azure Quantum с помощью записной книжки Azure Quantum, которая имеет встроенный azure-quantumPython пакет или на локальном компьютере. Вы также можете протестировать каналы с помощью локального разреженного симулятора.

Дополнительные сведения см. в разделе Квантовые цепи.

Необходимые компоненты

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

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 import Workspace 
from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.visualization import plot_histogram
from azure.quantum.qiskit import AzureQuantumProvider

Подключение к службе Azure Quantum

Чтобы подключиться к службе Azure Quantum, вам потребуется 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.

    Снимок экрана: Visual Studio Code, показывающий, как развернуть область обзора рабочей области Quantum.

Добавьте новую ячейку в записную книжку и используйте сведения об учетной записи для создания Workspace и AzureQuantumProvider подключения объектов 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")
    )

provider = AzureQuantumProvider(workspace)

Вывод списка всех серверных компонентов

Теперь можно распечатать все серверные компоненты квантовых вычислений, доступные в рабочей области.

print("This workspace's targets:")
for backend in provider.backends():
    print("- " + backend.name())

This workspace's targets:
- ionq.qpu
- ionq.qpu.aria-1
- ionq.simulator
- microsoft.estimator
- quantinuum.hqs-lt-s1
- quantinuum.hqs-lt-s1-apival
- quantinuum.hqs-lt-s2
- quantinuum.hqs-lt-s2-apival
- quantinuum.hqs-lt-s1-sim
- quantinuum.hqs-lt-s2-sim
- quantinuum.qpu.h1-1
- quantinuum.sim.h1-1sc
- quantinuum.sim.h1-1e
- rigetti.sim.qvm

Выполнение простой цепи

Сначала создайте простую цепь Qiskit для выполнения.

# Create a Quantum Circuit acting on the q register
circuit = QuantumCircuit(3, 3)
circuit.name = "Qiskit Sample - 3-qubit GHZ circuit"
circuit.h(0)
circuit.cx(0, 1)
circuit.cx(1, 2)
circuit.measure([0,1,2], [0, 1, 2])

# Print out the circuit
circuit.draw()

     ┌───┐          ┌─┐      
q_0: ┤ H ├──■───────┤M├──────
     └───┘┌─┴─┐     └╥┘┌─┐   
q_1: ─────┤ X ├──■───╫─┤M├───
          └───┘┌─┴─┐ ║ └╥┘┌─┐
q_2: ──────────┤ X ├─╫──╫─┤M├
               └───┘ ║  ║ └╥┘
c: 3/════════════════╩══╩══╩═
                     0  1  2

Выберите программу target для запуска

Запуск в симуляторе IonQ

Прежде чем работать на реальном оборудовании, давайте протестируем канал в симуляторе. Используется get_backend для создания Backend объекта для подключения к серверной части симулятора IonQ:

simulator_backend = provider.get_backend("ionq.simulator")

Серверная часть IonQ поддерживает шлюзы из определенного набора шлюзов, которые компилируются для оптимального выполнения на оборудовании. Если канал содержит шлюзы, которые не указаны в этом списке, необходимо транспилировать в поддерживаемую gateset функцию, предоставляемую transpile Qiskit:

from qiskit import transpile
circuit = transpile(circuit, simulator_backend)

Функция транспиля возвращает новый объект канала, в котором шлюзы разложены в шлюзы, поддерживаемые на указанной серверной части.

Теперь можно запустить программу через службу Azure Quantum и получить результат. Следующая ячейка отправляет задание, которое запускает цепь со 100 снимками:

job = simulator_backend.run(circuit, shots=8)
job_id = job.id()
print("Job id", job_id)

Job id 00000000-0000-0000-0000-000000000000

Чтобы дождаться завершения задания и вернуть результаты, выполните:

result = job.result()
print(result)

Result(backend_name='ionq.simulator', backend_version='1', qobj_id='Qiskit Sample - 3-qubit GHZ circuit', job_id='00000000-0000-0000-0000-000000000000', success=True, results=[ExperimentResult(shots=8, success=True, meas_level=2, data=ExperimentResultData(counts={'000': 4, '111': 4}, memory=['000', '000', '000', '000', '111', '111', '111', '111'], probabilities={'000': 0.5, '111': 0.5}), header=QobjExperimentHeader(name='Qiskit Sample - 3-qubit GHZ circuit', num_qubits=3, metadata={}), status=JobStatus.DONE, name='Qiskit Sample - 3-qubit GHZ circuit')], date=None, status=None, header=None, error_data=None)

Так как результатом будет собственный объект пакета Qiskit, можно использовать result.get_counts и plot_histogram Qiskit для визуализации результатов. Чтобы гарантировать представление всех возможных меток в виде последовательности битов, добавьте их в counts.

counts = {format(n, "03b"): 0 for n in range(8)}
counts.update(result.get_counts(circuit))
print(counts)
plot_histogram(counts)

{'000': 4, '001': 0, '010': 0, '011': 0, '100': 0, '101': 0, '110': 0, '111': 4}

Результат цепи Qiskit в симуляторе IonQ

Вы также можете использовать функцию get_memory() для отображения отдельных данных снимка из задания.

result.get_memory(circuit)

['000', '000', '000', '000', '111', '111', '111', '111']

Примечание.

При отправке задания с нечетным числом снимков IonQ targetsрезультаты будут округляться до следующего четного числа. Например, если указать 9 снимков, результаты будут отображать данные для 8 выстрелов.

Оценка стоимости задания

Перед выполнением задания на ЦП необходимо оценить, сколько стоит выполнить.

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

Чтобы подключиться к реальному оборудованию ( QPU ), просто укажите имя target"ionq.qpu.aria-1" get_backend метода:

qpu_backend = provider.get_backend("ionq.qpu.aria-1")

Отправьте канал для запуска в Azure Quantum, получите результаты и запустите plot_histogram , чтобы отобразить результаты.

Примечание.

Время, необходимое для выполнения цепи на QPU, может отличаться в зависимости от времени в текущей очереди.

# Submit the circuit to run on Azure Quantum
job = qpu_backend.run(circuit, shots=100)
job_id = job.id()
print("Job id", job_id)

# Get the job results (this method waits for the Job to complete):
result = job.result()
print(result)
counts = {format(n, "03b"): 0 for n in range(8)}
counts.update(result.get_counts(circuit))
print(counts)
plot_histogram(counts)

Job id 00000000-0000-0000-0000-000000000000
Job Status: job has successfully run
Result(backend_name='ionq.qpu.aria-1', backend_version='1', qobj_id='Qiskit Sample - 3-qubit GHZ circuit', job_id='00000000-0000-0000-0000-000000000000', success=True, results=[ExperimentResult(shots=1024, success=True, meas_level=2, data=ExperimentResultData(counts={'0': 505, '1': 6, '2': 1, '3': 1, '4': 1, '5': 10, '6': 11, '7': 488}, probabilities={'0': 0.4932, '1': 0.0059, '2': 0.001, '3': 0.001, '4': 0.001, '5': 0.0098, '6': 0.0117, '7': 0.4766}), header=QobjExperimentHeader(name='Qiskit Sample - 3-qubit GHZ circuit', num_qubits='3', qiskit='True'))])
{'000': 505, '001': 6, '010': 1, '011': 1, '100': 1, '101': 10, '110': 11, '111': 488}

Результат цепи Qiskit на QPU IonQ

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())

Необходимые компоненты

Создание записной книжки в рабочей области

  1. Войдите на портал Azure и выберите рабочую область, созданную на предыдущем шаге.
  2. В левой колонке выберите Записные книжки.
  3. Щелкните Мои записные книжки и щелкните Добавить новую.
  4. Введите имя файла, например Qiskit.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 несколько дополнительных модулей.

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

from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.visualization import plot_histogram
from azure.quantum.qiskit import AzureQuantumProvider

Подключение к службе Azure Quantum

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

provider = AzureQuantumProvider(workspace)

Настройка простой цепи

В новой ячейке создайте объект circuit. В этом примере используется простой квантовый генератор случайных битов. Добавьте следующий код для определения и отображения цепи:

# Create a Quantum Circuit acting on the q register
circuit = QuantumCircuit(3, 3)
circuit.name = "Qiskit Sample - 3-qubit GHZ circuit"
circuit.h(0)
circuit.cx(0, 1)
circuit.cx(1, 2)
circuit.measure([0, 1, 2], [0, 1, 2])

# Print out the circuit
circuit.draw()

     ┌───┐          ┌─┐      
q_0: ┤ H ├──■───────┤M├──────
     └───┘┌─┴─┐     └╥┘┌─┐   
q_1: ─────┤ X ├──■───╫─┤M├───
          └───┘┌─┴─┐ ║ └╥┘┌─┐
q_2: ──────────┤ X ├─╫──╫─┤M├
               └───┘ ║  ║ └╥┘
c: 3/════════════════╩══╩══╩═
                     0  1  2

Список всех targets

Теперь вы можете отобразить все квантовые вычисления targetsили серверные серверы, доступные в рабочей области. Добавьте новую ячейку и выполните следующую строку:

print("This workspace's targets:")
for backend in provider.backends():
    print("- " + backend.name())

This workspace's targets:
- ionq.simulator
- ionq.qpu.aria-1
- microsoft.estimator
- quantinuum.qpu.h1-1
- quantinuum.sim.h1-1sc
- quantinuum.sim.h1-1e
- rigetti.sim.qvm

Выберите программу target для запуска

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

Добавьте новую ячейку и создайте объект для представления квантового симулятора targetIonQ:

# Get IonQ quantum simulator target:
simulator_backend = provider.get_backend("ionq.simulator")

Запуск в симуляторе IonQ

Чтобы запустить канал на симуляторе, добавьте следующий код. В этом примере используется run метод отправки target задания, а затем отслеживается состояние задания.

# Submit the circuit to run on Azure Quantum
job = simulator_backend.run(circuit, shots=8)
job_id = job.id()
print("Job id", job_id)

После успешного выполнения задания получите результаты задания и отобразите их:

# Get the job results:
result = job.result()
print(result)

Result(backend_name='ionq.simulator', backend_version='1', qobj_id='Qiskit Sample - 3-qubit GHZ circuit', job_id='00000000-0000-0000-0000-000000000000', success=True, results=[ExperimentResult(shots=8, success=True, meas_level=2, data=ExperimentResultData(counts={'000': 4, '111': 4}, memory=['000', '000', '000', '000', '111', '111', '111', '111'], probabilities={'000': 0.5, '111': 0.5}), header=QobjExperimentHeader(name='Qiskit Sample - 3-qubit GHZ circuit', num_qubits=3, metadata={}), status=JobStatus.DONE, name='Qiskit Sample - 3-qubit GHZ circuit')], date=None, status=None, header=None, error_data=None)

Так как типом result будет собственный объект пакета Qiskit, можно использовать result.get_counts и plot_histogram Qiskit для визуализации результатов. Чтобы гарантировать представление всех возможных меток в виде последовательности битов, добавьте их в counts.

counts = {format(n, "03b"): 0 for n in range(8)}
counts.update(result.get_counts(circuit))
print(counts)
plot_histogram(counts)

{'000': 4, '001': 0, '010': 0, '011': 0, '100': 0, '101': 0, '110': 0, '111': 4}

Результат цепи Qiskit в симуляторе IonQ

Вы также можете использовать функцию get_memory() для отображения отдельных данных снимка из задания.

result.get_memory(circuit)

['000', '000', '000', '000', '111', '111', '111', '111']

Примечание.

При отправке задания с нечетным числом снимков IonQ targetsрезультаты будут округляться до следующего четного числа. Например, если указать 9 снимков, результаты будут отображать данные для 8 выстрелов.

Оценка стоимости задания

Перед выполнением задания на фактическом квантовом оборудовании или квантовой единице обработки (QPU) необходимо оценить, сколько стоит выполнить.

Актуальные сведения о ценах можно узнать на странице цен IonQ или найдите свою рабочую область и посмотрите в колонке Поставщики для рабочей области.

Выполнение на QPU IonQ

После успешного запуска задания на симуляторе IonQ и оценки стоимости QPU время запуска канала на оборудовании.

Примечание.

Время, необходимое для выполнения цепи на QPU, отличается в зависимости от времени в текущей очереди. Среднее время target очереди можно просмотреть, выбрав колонку "Поставщики " рабочей области.

Используйте тот же метод run и операции, которые вы ранее применяли для проверяющего элемента управления API, чтобы отправить и отобразить задание:

# Submit the circuit to run on Azure Quantum
job = qpu_backend.run(circuit, shots=100)
job_id = job.id()
print("Job id", job_id)

По завершении задания получите результаты задания, как и раньше, и отобразите их на диаграмме:

result = job.result()
print(result)
counts = {format(n, "03b"): 0 for n in range(8)}
counts.update(result.get_counts(circuit))
print(counts)
plot_histogram(counts)

Job id 910b5ac8-98cd-11ec-b3ba-00155d5528cf
Job Status: job has successfully run
Result(backend_name='ionq.simulator', backend_version='1', qobj_id='Qiskit Sample - 3-qubit GHZ circuit', job_id='Job id 54e8c740-98d9-11ec-b382-00155d957f5d', success=True, results=[ExperimentResult(shots=1024, success=True, meas_level=2, data=ExperimentResultData(counts={'0': 505, '1': 6, '2': 1, '3': 1, '4': 1, '5': 10, '6': 11, '7': 488}, probabilities={'0': 0.4932, '1': 0.0059, '2': 0.001, '3': 0.001, '4': 0.001, '5': 0.0098, '6': 0.0117, '7': 0.4766}), header=QobjExperimentHeader(name='Qiskit Sample - 3-qubit GHZ circuit', num_qubits='3', qiskit='True'))])
{'000': 505, '001': 6, '010': 1, '011': 1, '100': 1, '101': 10, '110': 11, '111': 488}

Результат цепи Qiskit на QPU IonQ

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())

Необходимые компоненты

Дополнительные сведения об установке см. в разделе "Установка пакета средств разработки Quantum" в VS Code.

  • Среда сPython установленной Python программой Pip.

  • VS Code с установленным пакетом средств разработки Azure Quantum и Python расширениями.

  • Пакет Azure Quantum qsharpPython с тегами qiskit и widget тегами.

    python pip install "qsharp[qiskit,widgets]>=1.9"

    Внимание

    Убедитесь, что у вас установлена последняя версия Qiskit. Дополнительные сведения см. в статье об обновлении пакета Azure-QuantumPython.

Запуск базового канала

В VS Code откройте новый Python файл для определения и запуска базового канала с помощью встроенного разреженного симулятора в пакете Qsharp.

# load the required imports 
from qiskit.circuit.random import random_circuit
from qsharp.interop.qiskit import QSharpBackend

# define and display the circuit
circuit = random_circuit(2, 2, measure=True)
print(circuit)

# run the circuit using the built-in sparse simulator
backend = QSharpBackend()
job = backend.run(circuit)
counts = job.result().get_counts()

print(counts)

Чтобы запустить программу, щелкните значок "Выполнить" в правом верхнем углу и выберите "Выполнить Python файл". Выходные данные отображаются в новом окне терминала.

                  ┌─────────────────────────┐┌─┐
q_0: ─■───────────┤0                        ├┤M├───
      │P(0.79983) │  (XX-YY)(1.9337,1.7385) │└╥┘┌─┐
q_1: ─■───────────┤1                        ├─╫─┤M├
                  └─────────────────────────┘ ║ └╥┘
c: 2/═════════════════════════════════════════╩══╩═
                                              0  1
{'11': 680, '00': 344}

Следующие шаги