Narzędzie do szacowania zasobów usługi Azure Quantum
Narzędzie do szacowania zasobów usługi Azure Quantum to narzędzie do szacowania zasobów, które oblicza i wyświetla zasoby wymagane do uruchomienia algorytmu kwantowego. Narzędzie do szacowania zasobów zakłada, że algorytm jest uruchamiany na komputerze kwantowym odpornym na błędy.
Narzędzie do szacowania zasobów służy do oceniania decyzji dotyczących architektury, porównywania technologii kubitów i określania wymagań dotyczących zasobów dla określonego sprzętu. Informacje z narzędzia do szacowania zasobów obejmują łączną liczbę kubitów fizycznych, środowiska uruchomieniowego algorytmu i wymaganych zasobów obliczeniowych. Narzędzie do szacowania zasobów wyjaśnia również formuły i wartości używane do obliczania poszczególnych oszacowań.
W tej lekcji dowiesz się, jak dostosować narzędzie do szacowania zasobów przy użyciu różnych ustawień parametrów.
Jak działa narzędzie do szacowania zasobów usługi Azure Quantum?
Narzędzie do szacowania zasobów przyjmuje różne parametry docelowe jako dane wejściowe. Parametry docelowe mają wstępnie zdefiniowane wartości, aby łatwo rozpocząć pracę, lub dostosować ich wartości, aby zmodyfikować dane wyjściowe. W poniższej tabeli opisano trzy główne parametry docelowe:
| Parametr docelowy | Description |
|---|---|
| Informacje o kubitach fizycznych | Typ kubitu fizycznego oraz architektury kubitu |
| Schemat korekty błędów kwantowych (QEC) | Typ korekty błędów stosowanej do algorytmu kwantowego |
| Budżet błędu | Maksymalna akceptowalna szybkość błędów dla obliczeń kwantowych |
Wybieranie modelu kubitu fizycznego
Narzędzie do szacowania zasobów ma sześć wstępnie zdefiniowanych modeli kubitów. Cztery z modeli mają zestawy instrukcji opartych na bramie, a pozostałe dwa modele mają zestawy instrukcji Majorana. Te wstępnie zdefiniowane modele kubitów reprezentują różne architektury kubitów, takie jak jony lub nadprzewodniki. Modele kubitów obejmują szereg czasów operacji i współczynników błędów, dzięki czemu można je porównać, aby zapoznać się z wymaganiami dotyczącymi zasobów dla praktycznych aplikacji kwantowych.
| Wstępnie zdefiniowane modele kubitów | Typ zestawu instrukcji |
|---|---|
qubit_gate_ns_e3 |
Oparte na bramkach |
qubit_gate_ns_e4 |
Oparte na bramkach |
qubit_gate_us_e3 |
Oparte na bramkach |
qubit_gate_us_e4 |
Oparte na bramkach |
qubit_maj_ns_e4 |
Majorana |
qubit_maj_ns_e6 |
Majorana |
Aby uzyskać więcej informacji na temat parametrów kubitu fizycznego, zobacz Fizyczne parametry kubitu narzędzia do szacowania zasobów.
Wybieranie schematu QEC
Korekta błędów kwantowych (QEC) ma kluczowe znaczenie dla platformy obliczeń kwantowych w celu osiągnięcia naprawdę skalowalnych obliczeń kwantowych. Zestaw operacji, na które zezwala platforma obliczeń kwantowych, jest ograniczony przez ograniczenia fizyczne i może nie być dokładnie zgodny z operacjami określonymi w algorytmie. Nawet jeśli operacje, na które komputer kwantowy pozwala, odpowiadają operacjom w algorytmie, komputer kwantowy nie jest całkowicie dokładny w przypadku każdej operacji. Schemat QEC poprawia te niedokładne operacje.
Narzędzie do szacowania zasobów udostępnia dwa wstępnie zdefiniowane schematy QEC: protokół kodu powierzchni i protokół kodu Floquet. Protokół kodu powierzchniowego stosuje się do zestawów instrukcji fizycznych opartych na bramkach i Majorana. Protokół kodu Floquet ma zastosowanie tylko do zestawów instrukcji fizycznych Majorany.
| Schemat QEC | Typ zestawu instrukcji |
|---|---|
surface_code |
Bramowe i Majorana |
floquet_code |
Majorana |
Aby uzyskać więcej informacji na temat schematów QEC, zobacz Quantum error correction schemes in the Azure Quantum Resource Estimator (Schematy poprawek błędów kwantowych w narzędziu do szacowania zasobów usługi Azure Quantum).
Wybierz budżet błędu
Łączny budżet błędów określa ogólny dozwolony błąd dla algorytmu. Dozwolony błąd to proporcja czasów, w których algorytm może zakończyć się niepowodzeniem. Wartość budżetu błędu musi należeć do przedziału od 0 do 1, a wartość domyślna to 0,001. Wartość domyślna odpowiada 0,1%, co oznacza, że algorytm może zakończyć się niepowodzeniem raz na 1000 przebiegów.
Budżet błędów jest bardzo specyficzny dla aplikacji. Jeśli na przykład używasz algorytmu Shora do liczb całkowitych, możesz tolerować dużą wartość błędu, ponieważ można łatwo sprawdzić, czy liczby wyjściowe są głównymi czynnikami liczby wejściowej na końcu algorytmu. Z drugiej strony może być potrzebny mniejszy budżet błędów dla algorytmu, który rozwiązuje problem z rozwiązaniem, którego nie można skutecznie zweryfikować.
Aby uzyskać więcej informacji na temat budżetów błędów, zobacz Budżet błędów w narzędziu do szacowania zasobów usługi Azure Quantum.
W następnej lekcji użyjesz narzędzia do szacowania zasobów wymaganych do uruchomienia algorytmu Shora.