Die Azure Quantum-Ressourcenschätzung
Der Azure Quantum Resource Estimator ist ein Tool zur Ressourcenschätzung, das die zum Ausführen eines Quantenalgorithmus erforderlichen Ressourcen berechnet und anzeigt. Der Ressourcen-Estimator geht davon aus, dass der Algorithmus auf einem fehlertoleranten, großflächigen Quantencomputer ausgeführt wird.
Sie können den Ressourcen-Estimator verwenden, um Architekturentscheidungen zu bewerten, Qubit-Technologien zu vergleichen und die Ressourcenanforderungen für bestimmte Hardware zu bestimmen. Informationen aus dem Ressourcen-Estimator umfassen die Gesamtzahl der physischen Qubits, die Algorithmuslaufzeit und die erforderlichen Rechenressourcen. Der Ressourcenschätzer erläutert auch die Formeln und Werte, die zum Berechnen der einzelnen Schätzungen verwendet werden.
In dieser Einheit erfahren Sie, wie Sie den Resource Estimator mit verschiedenen Parametereinstellungen anpassen.
Funktionsweise der Azure Quantum-Ressourcenschätzung
Der Ressourcen-Estimator verwendet verschiedene Zielparameter als Eingabe. Die Zielparameter haben vordefinierte Werte, die es Ihnen leicht machen, zu beginnen, oder Sie können deren Werte anpassen, um die Ausgabe zu modifizieren. In der folgenden Tabelle werden die wichtigsten drei Zielparameter beschrieben:
| Target-Parameter | Description |
|---|---|
| Physische Qubit-Informationen | Die Art des physischen Qubits und der Qubit-Architektur |
| Quantenfehlerkorrektur-Schema (QEC) | Die Art der Fehlerkorrektur, die Sie auf Ihren Quantenalgorithmus anwenden |
| Fehlerbudget | Die maximale akzeptable Fehlerrate für Ihre Quantenberechnungen |
Auswählen des physischen Qubit-Modells
Der Ressourcen-Estimator verfügt über sechs vordefinierte Qubit-Modelle. Vier der Modelle verfügen über Gate-basierte Anweisungssätze, und die anderen beiden Modelle verfügen über Majorana-Anweisungssätze. Diese vordefinierten Qubit-Modelle stellen unterschiedliche Qubit-Architekturen dar, z. B. Ionen oder Superkonduktoren. Die Qubit-Modelle decken eine Reihe von Betriebszeiten und Fehlerraten ab, damit Sie sie vergleichen können, um die Ressourcenanforderungen für praktische Quantenanwendungen zu untersuchen.
| Vordefinierte Qubitmodelle | Anweisungssatztyp |
|---|---|
qubit_gate_ns_e3 |
Gate-basiert |
qubit_gate_ns_e4 |
Gate-basiert |
qubit_gate_us_e3 |
Gate-basiert |
qubit_gate_us_e4 |
Gate-basiert |
qubit_maj_ns_e4 |
Majorana |
qubit_maj_ns_e6 |
Majorana |
Weitere Informationen zu physischen Qubit-Parametern finden Sie unter physische Qubit-Parameter des Ressourcen-Estimators.
Auswählen des QEC-Schemas
Die Quantenfehlerkorrektur (Quantum Error Correction, QEC) ist entscheidend für eine Quantencomputingplattform, um wirklich skalierbare Quantenberechnungen zu erzielen. Der Satz von Vorgängen, die eine Quantencomputerplattform zulässt, ist durch physische Einschränkungen begrenzt und stimmt möglicherweise nicht genau mit den Vorgängen überein, die Sie im Algorithmus verschreiben. Auch wenn die Vorgänge, die der Quantencomputer zulässt, den Vorgängen im Algorithmus entsprechen, ist der Quantencomputer für jeden Vorgang nicht vollständig genau. Das QEC-Schema korrigiert diese ungenauen Vorgänge.
Der Resource Estimator stellt zwei vordefinierte QEC-Schemas bereit: ein Oberflächencodeprotokoll und ein Floquet-Codeprotokoll. Das Oberflächencodeprotokoll gilt für gate-basierte und Majorana-physikalische Instruktionssätze. Floquet-Codeprotokoll gilt nur für Majorana-Instruktionssätze.
| QEC-Schema | Anweisungssatztyp |
|---|---|
surface_code |
Gate-basiert und Majorana |
floquet_code |
Majorana |
Weitere Informationen zu QEC-Schemata finden Sie unter Quantenfehlerkorrektur-Schemata im Azure Quantum Resource Estimator.
Wählen Sie das Fehlerbudget
Das Gesamtfehlerbudget legt die Anzahl der insgesamt zulässigen Fehler für den Algorithmus fest. Der zulässige Fehler ist der Anteil der Zeiten, in denen der Algorithmus fehlschlagen darf. Der Wert des Fehlerbudgets muss zwischen 0 und 1 liegen, und der Standardwert ist 0,001. Der Standardwert entspricht 0,1%, was bedeutet, dass der Algorithmus einmal pro 1.000 Ausführung fehlschlagen darf.
Das Fehlerbudget ist für die Anwendung sehr spezifisch. Wenn Sie z. B. den Algorithmus von Shor ausführen, um ganze Zahlen zu berechnen, können Sie einen großen Wert für den Fehler tolerieren, da Sie ganz einfach überprüfen können, ob die Ausgabenummern die hauptfaktoren der Eingabenummer am Ende des Algorithmus sind. Andererseits benötigen Sie möglicherweise ein kleineres Fehlerbudget für einen Algorithmus, der ein Problem mit einer Lösung löst, die Sie nicht effizient überprüfen können.
Weitere Informationen zu Fehlerbudgets finden Sie unter "Fehlerbudget" im Azure Quantum Resource Estimator.
In der nächsten Einheit verwenden Sie den Ressourcenvoranschlager, um die zum Ausführen des Shor-Algorithmus erforderlichen Ressourcen zu schätzen.