Estimador de recursos de Azure Quantum
El estimador de recursos de Azure Quantum es una herramienta de estimación de recursos que calcula y muestra los recursos necesarios para ejecutar un algoritmo cuántico. El estimador de recursos supone que el algoritmo se ejecuta en un equipo cuántico tolerante a errores y a gran escala.
Puede usar el Estimador de recursos para evaluar decisiones arquitectónicas, comparar tecnologías de cúbits y determinar los requisitos de recursos para hardware específico. La información del estimador de recursos incluye el número total de cúbits físicos, el tiempo de ejecución del algoritmo y los recursos computacionales necesarios. El Estimador de recursos también explica las fórmulas y valores que se usan para calcular cada estimación.
En esta unidad, aprenderá a personalizar el estimador de recursos con diferentes parámetros.
¿Cómo funciona el estimador de recursos de Azure Quantum?
El estimador de recursos toma varios parámetros de destino como entrada. Los parámetros de destino tienen valores predefinidos para empezar fácilmente o puede personalizar sus valores para modificar la salida. En la tabla siguiente se describen los tres parámetros de destino principales:
| Parámetro de destino | Description |
|---|---|
| Información sobre qubit físico | El tipo de cúbit físico y la arquitectura de cúbits |
| Esquema de corrección de errores cuánticos (QEC) | Tipo de corrección de errores que se aplica al algoritmo cuántico |
| Presupuesto de errores | Tasa de errores máxima aceptable para los cálculos cuánticos |
Elección del modelo de cúbit físico
El estimador de recursos tiene seis modelos de cúbit predefinidos. Cuatro de los modelos tienen conjuntos de instrucciones basados en puertas y los otros dos modelos tienen conjuntos de instrucciones Majorana. Estos modelos de cúbit predefinidos representan diferentes arquitecturas de cúbits, como iones o superconductores. Los modelos de cúbit cubren un intervalo de tiempos de operación y tasas de error, por lo que puede compararlos para explorar los requisitos de recursos para aplicaciones cuánticas prácticas.
| Modelos de cúbit predefinidos | Tipo de conjunto de instrucciones |
|---|---|
qubit_gate_ns_e3 |
Basado en puertas |
qubit_gate_ns_e4 |
Basado en puertas |
qubit_gate_us_e3 |
Basado en puertas |
qubit_gate_us_e4 |
Basado en puertas |
qubit_maj_ns_e4 |
Majorana |
qubit_maj_ns_e6 |
Majorana |
Para obtener más información sobre los parámetros de cúbit físico, consulte Parámetros cuánticos físicos del estimador de recursos.
Elección del esquema QEC
La corrección de errores cuánticos (QEC) es fundamental para una plataforma de computación cuántica para lograr cálculos cuánticos realmente escalables. El conjunto de operaciones que permite una plataforma de computación cuántica está limitada por restricciones físicas y podría no coincidir exactamente con las operaciones que se prescriben en el algoritmo. Incluso si las operaciones que el equipo cuántico permite coinciden con las operaciones del algoritmo, el equipo cuántico no es completamente preciso para cada operación. El esquema QEC corrige estas operaciones inexactas.
El estimador de recursos proporciona dos esquemas QEC predefinidos: un protocolo de código superficial y un protocolo de código Floquet. El protocolo de código de superficie se aplica a los conjuntos de instrucciones físicas Majorana y basados en compuertas. El protocolo de código Floquet solo se aplica a los conjuntos de instrucciones físicas Majorana.
| Esquema de QEC | Tipo de conjunto de instrucciones |
|---|---|
surface_code |
Basado en puertas y Majorana |
floquet_code |
Majorana |
Para más información sobre los esquemas de QEC, consulte Esquemas de corrección de errores cuánticos en el estimador de recursos de Azure Quantum.
Elige el presupuesto de errores
El presupuesto de error total establece el error total permitido para el algoritmo. El error permitido es la proporción de veces que se permite que se produzca un error en el algoritmo. El valor del presupuesto de errores debe estar comprendido entre 0 y 1 y el valor predeterminado es 0,001. El valor predeterminado corresponde a 0,1%, lo que significa que el algoritmo puede producir un error una vez por cada 1000 ejecuciones.
El presupuesto de errores es muy específico de la aplicación. Por ejemplo, si ejecuta el algoritmo de Shor para factorizar enteros, puede tolerar un valor grande para el error porque puede comprobar fácilmente si los números de salida son los factores primos del número de entrada al final del algoritmo. Por otro lado, es posible que necesite un presupuesto de error más pequeño para un algoritmo que resuelva un problema con una solución que no se pueda comprobar de forma eficaz.
Para más información sobre los presupuestos de errores, consulte Presupuesto de errores en el Estimador de recursos de Azure Quantum.
En la unidad siguiente, se usa el Estimador de recursos para calcular los recursos necesarios para ejecutar el algoritmo de Shor.