Como enviar um circuito com o Cirq para o Azure Quantum

Saiba como enviar um circuito quântico Cirq usando o azure-quantumPython pacote. Você pode enviar circuitos do Cirq para o Azure Quantum usando o QDK (Azure Quantum Development Kit) e o Jupyter Notebook no Visual Studio Code (VS Code) do computador local.

Para mais informações, consulte Circuitos quânticos.

Pré-requisitos

Para obter detalhes da instalação, consulte Configurar a extensão do QDK.

Um espaço de trabalho do Azure Quantum em sua assinatura do Azure. Para criar um espaço de trabalho, consulte Criar um espaço de trabalho no Azure Quantum.
Um ambiente Python com Python e Pip instalado.
O VS Code com as extensões Kit de Desenvolvimento do Azure Quantum, Python e Jupyter instaladas.
O pacote Azure Quantum azure-quantum com o cirq extra, e os pacotes qdk e ipykernel.
```
python -m pip install --upgrade "azure-quantum[cirq]" qdk ipykernel 
```
Observação

Se o kernel Python do Jupyter ipykernel não for detectado, o VS Code solicitará que você o instale.

Criar um novo Jupyter Notebook

No VS Code, abra o menu Exibir e escolha Paleta de Comandos.
Insira e selecione Criar: Novo Jupyter Notebook.
O VS Code detecta e exibe a versão do Python e do ambiente virtual Python que foram selecionados para o notebook. Se você tiver vários Python ambientes, talvez seja necessário selecionar um kernel usando o seletor de kernel no canto superior direito. Se nenhum ambiente foi detectado, consulte Jupyter Notebooks no VS Code para obter informações de configuração.

Carregar as importações necessárias

Na primeira célula do seu notebook, execute o seguinte código para carregar as importações necessárias:

import azure.quantum
from azure.quantum.cirq import AzureQuantumService

Conectar ao serviço do Azure Quantum

Para se conectar ao serviço do Azure Quantum, seu programa precisará da ID do recurso e do local do workspace do Azure Quantum.

Faça login em sua conta do Azure, https://portal.azure.com,
Selecione seu workspace do Azure Quantum e navegue até Visão geral.
Copie os parâmetros nos campos.

Adicione uma nova célula e use as informações da sua conta para criar os objetos Workspace e AzureQuantumService para se conectar ao workspace do Azure Quantum.

workspace = Workspace(  
    resource_id = "", # Add the resourceID of your workspace
    location = "" # Add the location of your workspace (for example "westus")
    )

service = AzureQuantumService(workspace)

Listar todos os targets

Use o método targets()para listar todos os targets em sua área de trabalho que podem executar seu circuito, incluindo o tempo atual de fila e a disponibilidade.

Observação

Todos os targets em seu espaço de trabalho podem não estar listados - apenas aqueles targets que podem aceitar um circuito Cirq ou OpenQASM serão listados aqui.

print(service.targets())

[<Target name="quantinuum.qpu.h2-1", avg. queue time=0 s, Degraded>,
<Target name="quantinuum.sim.h2-1sc", avg. queue time=1 s, Available>,
<Target name="quantinuum.sim.h2-1e", avg. queue time=40 s, Available>,
<Target name="ionq.simulator", avg. queue time=3 s, Available>,
<Target name="ionq.qpu.aria-1", avg. queue time=1136774 s, Available>]

Crie um circuito simples

Em seguida, crie um circuito Cirq simples para executar. Esse circuito usa a raiz quadrada da porta X, nativa do sistema de hardware do IonQ.

import cirq

q0, q1 = cirq.LineQubit.range(2)
circuit = cirq.Circuit(
    cirq.X(q0)**0.5,             # Square root of X
    cirq.CX(q0, q1),              # CNOT
    cirq.measure(q0, q1, key='b') # Measure both qubits
)
print(circuit)

0: ───X^0.5───@───M────────
              │   │
1: ───────────X───M────────

Selecione um target para executar seu programa

IonQ
Quantinuum

Executar no simulador do IonQ

Agora você pode executar o programa por meio do serviço do Azure Quantum e obter o resultado. A célula a seguir envia um trabalho (para o simulador do IonQ padrão) que executa o circuito com 100 disparos, aguarda até que o trabalho seja concluído e retorna os resultados.

result = service.run(program=circuit, repetitions=100, target="ionq.simulator")

Será retornado um objeto cirq.Result.

print(result)

    b=1001100101100001000011011101000011010100010111100011001000100100010000001110010010101110110000011010, 1001100101100001000011011101000011010100010111100011001000100100010000001110010010101110110000011010

Estimar o custo do trabalho

Antes de executar um trabalho na QPU, você deve estimar quanto custará para executá-lo.

Para obter os detalhes de preços mais atuais, consulte Preços do IonQ ou localize seu workspace e exiba as opções de preço na guia "Provedor" do workspace por meio de: aka.ms/aq/myworkspaces.

Executar na QPU do IonQ

O trabalho anterior foi executado no simulador padrão, "ionq.simulator". No entanto, você também pode executá-lo no processador de hardware do IonQ – uma QPU (Unidade de Processador Quântico). Para executar na QPU do IonQ, forneça "ionq.qpu.aria-1" como o argumento target:

result = service.run(
    program=circuit,
    repetitions=100,
    target="ionq.qpu.aria-1",
    timeout_seconds=500 # Set timeout to accommodate queue time on QPU
)

Será retornado novamente um objeto cirq.Result.

print(result)

b=0101011011011111100001011101101011011110100010000000011110111000100100110110101100110001001111101111, 0101011011011111100001011101101011011110100010000000011110111000100100110110101100110001001111101111

Modelo assíncrono usando trabalhos

Para circuitos de execução longa, pode ser útil executá-los de forma assíncrona. O método service.create_job retorna um objeto Job, que você pode usar para obter os resultados depois que o trabalho for executado com êxito.

job = service.create_job(
    program=circuit,
    repetitions=100,
    target="ionq.simulator"
)

Para verificar o status do trabalho, use job.status():

print(job.status())

'completed'

Para aguardar a conclusão do trabalho e obter os resultados, use a chamada de bloqueio job.results():

result = job.results()
print(result)

00: 0.5
11: 0.5

Observe que isso não retorna um objeto cirq.Result. Em vez disso, ela retorna um objeto de resultado específico do simulador do IonQ e usa probabilidades de estado em vez de dados de disparo.

type(result)

cirq_ionq.results.SimulatorResult

Para converter isso em um objeto cirq.Result, use result.to_cirq_result():

print(result.to_cirq_result())

b=1110101111111110111000011101011111001100010000001011011101001111001111001101100111010000001100011100, 1110101111111110111000011101011111001100010000001011011101001111001111001101100111010000001100011100

Executar no simulador Quantinuum

Agora você pode executar o programa por meio do serviço do Azure Quantum e obter o resultado. A célula a seguir envia um trabalho que executa o circuito com 100 disparos, aguarda até que o trabalho seja concluído e retorna os resultados.

result = service.run(program=circuit, repetitions=100, target="quantinuum.sim.h2-1sc")

Será retornado um objeto cirq.Result.

print(result)

    b=0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

Você pode plotar os resultados em um histograma:

import pylab as pl

pl.hist(result.data)
pl.ylabel("Counts")
pl.xlabel("Result")

Observando o histograma, você pode notar que o gerador de número aleatório retornou 0 todas as vezes, o que não é muito aleatório. Isso acontece, pois enquanto o validador de API garante que o código será executado com êxito no hardware Quantinuum, ele também retorna 0 para cada medida quântica. Para um gerador de número aleatório verdadeiro, você precisa executar o circuito no hardware quântico.

Estimar o custo do trabalho

Antes de executar um trabalho na QPU, você deve estimar quanto custará para executá-lo.

Para obter os detalhes de preços mais atuais, consulte Preços do Azure Quantum ou localize seu workspace e exiba as opções de preços na guia "Provedor" do workspace por meio de: aka.ms/aq/myworkspaces.

Fluxo de trabalho assíncrono usando trabalhos

job = service.create_job(
    program=circuit,
    repetitions=100,
    target="quantinuum.sim.h2-1sc"
)

Para verificar o status do trabalho, use job.status():

print(job.status())

'Waiting'

Para aguardar a conclusão do trabalho e obter os resultados, use a chamada de bloqueio job.results():

result = job.results()
print(result)

    {'m_b': ['00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00', '00']}

Observe que isso não retorna um objeto cirq.Result. Em vez disso, ele retorna um dicionário de resultados de medição de cadeia de bits indexados por chave de medição.

Importante

Atualmente, não há suporte para o envio de vários circuitos em apenas um trabalho. Como solução alternativa, você pode chamar o método backend.run para enviar cada circuito de modo assíncrono e buscar os resultados de cada trabalho. Por exemplo:

jobs = []
for circuit in circuits:
    jobs.append(backend.run(circuit, shots=N))

results = []
for job in jobs:
    results.append(job.result())

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Last updated on 2025-10-17

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Como enviar um circuito com o Cirq para o Azure Quantum

Pré-requisitos

Criar um novo Jupyter Notebook

Carregar as importações necessárias

Conectar ao serviço do Azure Quantum

Listar todos os targets

Crie um circuito simples

Selecione um target para executar seu programa

Executar no simulador do IonQ

Estimar o custo do trabalho

Executar na QPU do IonQ

Modelo assíncrono usando trabalhos

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