Оценка ресурсов Azure Quantum
Оценка квантовых ресурсов Azure — это средство оценки ресурсов, которое вычисляет и отображает ресурсы, необходимые для квантового алгоритма, при условии, что он выполняется на отказоустойчивом, крупномасштабном квантовом компьютере.
Вы можете использовать средство оценки ресурсов для оценки архитектурных решений, сравнения технологий кубита и определения ресурсов, необходимых для выполнения определенного квантового алгоритма. Вы можете увидеть общее количество физических кубитов, время выполнения, необходимые вычислительные ресурсы, а также подробные сведения о формулах и значениях, используемых для каждой оценки.
В этом уроке вы узнаете, как настроить оценщик ресурсов Azure Quantum для различных параметров.
Как работает оценка ресурсов Azure Quantum?
Оценщик ресурсов Azure Quantum принимает некоторые целевые параметры в качестве входных данных. Целевые параметры имеют предопределенные значения, чтобы вы могли легко начать работу, или вы можете настроить их значения. Основными целевыми параметрами являются:
- Физические параметры кубита: архитектура кубита квантового компьютера, то есть тип кубитов.
- Схема исправления квантовых ошибок (QEC): тип исправления ошибок, который требуется применить к квантовому алгоритму.
- Бюджет ошибок: максимальная частота ошибок, которую можно разрешить для квантового алгоритма.
Выбор физической модели кубита
Оценка ресурсов Azure Quantum содержит шесть предопределенных моделей кубитов. Четыре из моделей имеют наборы инструкций на основе шлюза, а две модели имеют наборы инструкций Majorana. Эти предопределенные модели кубитов представляют различные архитектуры кубитов, такие как ионы или сверхпроводники. Модели кубитов охватывают диапазон времени операций и частоту ошибок, поэтому их можно использовать для изучения необходимых затрат на ресурсы для практических квантовых приложений.
| Предопределенные модели кубитов | Тип набора инструкций |
|---|---|
"qubit_gate_ns_e3" |
на основе шлюза |
"qubit_gate_ns_e4" |
на основе шлюза |
"qubit_gate_us_e3" |
на основе шлюза |
"qubit_gate_us_e4" |
на основе шлюза |
"qubit_maj_ns_e4" |
Майорана |
"qubit_maj_ns_e6" |
Майорана |
Дополнительные сведения см. в разделе "Параметры Кубита" средства оценки ресурсов Azure Quantum.
Выбор схемы QEC
Исправление квантовых ошибок (QEC) имеет решающее значение для любой платформы квантовых вычислений для достижения действительно масштабируемых квантовых вычислений. Набор операций, разрешающий платформу квантовых вычислений, ограничен физическими ограничениями и может не соответствовать операциям, указанным в алгоритме. Даже если операции, предлагаемые квантовым компьютером, соответствуют операциям в алгоритме, точность выполнения каждой операции, скорее всего, будет ограничена.
Оценка ресурсов Azure Quantum Предоставляет три предопределенные схемы QEC: два протокола кода на основе шлюзов и физических инструкций Majorana, а также протокол кода Floquet, который можно использовать только с набором физических инструкций Majorana.
| Схема QEC | Тип набора инструкций |
|---|---|
surface_code |
шлюз и Майорана |
floquet_code |
Майорана |
Дополнительные сведения см . в схемах исправления квантовых ошибок в средстве оценки ресурсов Azure Quantum.
Выбор бюджета ошибок
Общий бюджет ошибок задает общую разрешенную ошибку для алгоритма. Разрешенная ошибка — это количество раз, когда алгоритм может завершиться ошибкой. Значение бюджета ошибки должно быть от 0 до 1, а значение по умолчанию — 0,001. Значение по умолчанию соответствует 0,1 процентам и означает, что алгоритм может завершиться ошибкой один раз в 1000 выполнений.
Бюджет ошибок очень зависит от приложения. Например, если вы используете алгоритм Shor для факторинга целых чисел, большое значение бюджета ошибок может быть разрешено, так как вы можете проверить, что выходные данные действительно являются основными факторами входных данных. С другой стороны, для решения проблемы с решением, которое невозможно эффективно проверить, может потребоваться меньший бюджет ошибок.
Дополнительные сведения см. в разделе "Бюджет ошибок" в средстве оценки ресурсов Azure Quantum.
В следующем уроке вы получите начало работы с оценщиком ресурсов Azure Quantum и узнаете, как использовать его для оценки алгоритма Shor.