Azure Quantum リソース推定器

Azure Quantum リソース推定ツールは、量子アルゴリズムの実行に必要なリソースを計算して表示するリソース推定ツールです。 Resource Estimator は、アルゴリズムがフォールト トレラントで大規模な量子コンピューター上で実行されていることを前提としています。

Resource Estimator を使用して、アーキテクチャの決定を評価し、量子ビット テクノロジを比較し、特定のハードウェアのリソース要件を決定できます。 Resource Estimator からの情報には、物理量子ビットの合計数、アルゴリズム ランタイム、および必要な計算リソースが含まれます。 リソース推定ツールでは、各見積もりの計算に使用される数式と値についても説明します。

このユニットでは、さまざまなパラメーター設定を使用してリソース推定器をカスタマイズする方法について説明します。

Azure Quantum リソース推定器はどのようなしくみですか?

Resource Estimator は、さまざまなターゲット パラメーターを入力として受け取ります。 ターゲット パラメーターには、簡単に開始できるように定義済みの値が用意されています。または、それらの値をカスタマイズして出力を変更することもできます。 次の表では、主な 3 つのターゲット パラメーターについて説明します。

物理量子ビット モデルを選択する

Resource Estimator には、定義済みの 6 つの量子ビット モデルがあります。 4 つのモデルにはゲートベースの命令セットがあり、他の 2 つのモデルには Majorana 命令セットがあります。 これらの定義済みの量子ビット モデルは、イオンや超伝導体など、さまざまな量子ビット アーキテクチャを表します。 量子ビット モデルは、さまざまな操作時間とエラー 率をカバーするため、それらを比較して、実際の量子アプリケーションのリソース要件を調べることができます。

物理量子ビット パラメーターの詳細については、 リソース推定器の物理量子ビット パラメーターを参照してください。

QEC スキームを選択する

量子エラー修正 (QEC) は、量子コンピューティング プラットフォームが真にスケーラブルな量子計算を実現するために不可欠です。 量子コンピューティング プラットフォームで許可される一連の操作は物理的な制約によって制限され、アルゴリズムで指定した操作と完全には一致しない可能性があります。 量子コンピューターが許可する操作がアルゴリズム内の操作と一致する場合でも、量子コンピューターはすべての操作に対して完全に正確であるとは言えません。 QEC スキームは、これらの不正確な操作を修正します。

Resource Estimator には、サーフェス コード プロトコルとフローケ コード プロトコルという 2 つの定義済みの QEC スキームが用意されています。 サーフェス コード プロトコルは、ゲート ベースの物理命令セットと Majorana 物理命令セットに適用されます。 Floquet コード プロトコルは、Majorana 物理命令セットにのみ適用されます。

QEC スキームの詳細については、 Azure Quantum リソース推定器の量子エラー修正スキームに関するページを参照してください。

エラー予算を選択する

合計エラー予算により、アルゴリズムの全体的な許容エラーが設定されます。 許容されるエラーは、アルゴリズムが失敗できる時間の割合です。 エラー予算の値は 0 から 1 である必要があり、既定値は 0.001 です。 既定値は 0.1%に対応しています。これは、アルゴリズムが 1,000 回の実行ごとに 1 回失敗することを許可することを意味します。

エラーの予算は、アプリケーションに非常に固有です。 たとえば、整数を考慮するために Shor のアルゴリズムを実行している場合、エラーの大きな値を許容できます。これは、出力番号がアルゴリズムの最後の入力番号の素因数であるかどうかを簡単に確認できるためです。 一方、効率的に検証できないソリューションの問題を解決するアルゴリズムでは、より小さなエラー予算が必要になる場合があります。

エラー予算の詳細については、 Azure Quantum リソース推定器のエラー予算に関するページを参照してください。

次のユニットでは、リソース推定器を使用して、Shor のアルゴリズムを実行するために必要なリソースを見積もいます。