O Avaliador de Recursos do Azure Quantum
O Avaliador de Recursos do Azure Quantum é uma ferramenta de estimativa de recursos que computa e exibe os recursos necessários para executar um algoritmo quântico. O Avaliador de Recursos pressupõe que o algoritmo seja executado em um computador quântico tolerante a falhas e em grande escala.
Você pode usar o Avaliador de Recursos para avaliar decisões de arquitetura, comparar tecnologias de qubit e determinar os requisitos de recursos para hardware específico. As informações do Avaliador de Recursos incluem o número total de qubits físicos, o runtime do algoritmo e os recursos computacionais necessários. O Avaliador de Recursos também explica as fórmulas e os valores usados para calcular cada estimativa.
Nesta unidade, você aprenderá a personalizar o Avaliador de Recursos com configurações de parâmetros diferentes.
Como o Avaliador de Recursos do Azure Quantum funciona?
O Avaliador de Recursos usa vários parâmetros de destino como entrada. Os parâmetros de destino têm valores predefinidos para começar facilmente ou você pode personalizar seus valores para modificar a saída. A tabela a seguir descreve os três principais parâmetros de destino:
| Parâmetro de destino | Description |
|---|---|
| Informações sobre qubits físicos | O tipo de qubit físico e a arquitetura de qubit |
| Esquema de correção de erro quântico (QEC) | O tipo de correção de erro que você aplica ao algoritmo quântico |
| Orçamento de erro | A taxa de erro máxima aceitável para seus cálculos quânticos |
Escolha o modelo de qubit físico
O Avaliador de Recursos tem seis modelos de qubit predefinidos. Quatro dos modelos têm conjuntos de instruções baseadas em portas, e os outros dois modelos têm conjuntos de instruções Majorana. Esses modelos de qubit predefinidos representam arquiteturas de qubit diferentes, como íons ou supercondutores. Os modelos de qubit abrangem uma variedade de tempos de operação e taxas de erro, para que você possa compará-los para explorar os requisitos de recursos para aplicativos quânticos práticos.
| Modelos de qubit predefinidos | Tipo de conjunto de instruções |
|---|---|
qubit_gate_ns_e3 |
Baseado em portas |
qubit_gate_ns_e4 |
Baseado em portas |
qubit_gate_us_e3 |
Baseado em portas |
qubit_gate_us_e4 |
Baseado em portas |
qubit_maj_ns_e4 |
Majorana |
qubit_maj_ns_e6 |
Majorana |
Para obter mais informações sobre parâmetros de qubit físico, consulte parâmetros do Qubit Físico do Avaliador de Recursos.
Escolha o esquema QEC
A CORREÇÃO de erros quânticos (QEC) é crucial para que uma plataforma de computação quântica alcance a computação quântica verdadeiramente escalonável. O conjunto de operações que uma plataforma de computação quântica permite é limitado por restrições físicas e pode não corresponder exatamente às operações que você prescreve no algoritmo. Mesmo que as operações que o computador quântico permita correspondam às operações no algoritmo, o computador quântico não será completamente preciso para cada operação. O esquema QEC corrige essas operações imprecisas.
O Avaliador de Recursos fornece dois esquemas de QEC predefinidos: um protocolo de código surface e um protocolo de código Floquet. O protocolo de código de superfície se aplica a conjuntos de instruções físicas baseadas em portas e Majorana. O protocolo de código Floquet aplica-se somente aos conjuntos de instruções físicas de Majorana.
| Esquema de QEC | Tipo de conjunto de instruções |
|---|---|
surface_code |
Baseado em portas e Majorana |
floquet_code |
Majorana |
Para obter mais informações sobre esquemas QEC, consulte os esquemas de correção de erros do Quantum no Avaliador de Recursos do Azure Quantum.
Escolha o orçamento de erros
O orçamento de erro total define o total de erros permitidos para o algoritmo. O erro permitido é a proporção de vezes que o algoritmo tem permissão para falhar. O valor do orçamento de erro deve estar entre 0 e 1 e o valor padrão é 0,001. O valor padrão corresponde a 0,1%, o que significa que o algoritmo tem permissão para falhar uma vez por 1.000 execuções.
O orçamento de erros é altamente específico para o aplicativo. Por exemplo, se você estiver executando o algoritmo de Shor para fatorar inteiros, poderá tolerar um valor grande para o erro porque você pode verificar facilmente se os números de saída são os principais fatores do número de entrada no final do algoritmo. Por outro lado, talvez você precise de um orçamento de erro menor para um algoritmo que resolva um problema com uma solução que você não pode verificar com eficiência.
Para obter mais informações sobre orçamentos de erros, consulte o orçamento de erro no Avaliador de Recursos do Azure Quantum.
Na próxima unidade, você usará o Avaliador de Recursos para estimar os recursos necessários para executar o algoritmo do Shor.