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Was ist die Azure Quantum Resource Estimator?

Der Azure Quantum Resource Estimator ist ein Open-Source-Tool , mit dem Sie die Ressourcen schätzen können, die zum Ausführen eines Quantenprogramms auf einem fehlertoleranten Quantencomputer erforderlich sind.

Der Ressourcen-Estimator berechnet die Gesamtanzahl der physischen und logischen Qubits, die Laufzeit und Details der Formeln und Werte, die für jede Schätzung verwendet werden. Mit dem Azure Quantum Resource Estimator können Sie Qubit-Technologien, Quantenfehlerkorrekturschemas und andere Hardwaremerkmale vergleichen, um zu verstehen, wie sie sich auf die ressourcen auswirken, die zum Ausführen eines Quantenprogramms erforderlich sind.

Tipp

Der Azure Quantum Resource Estimator ist kostenlos und erfordert kein Azure-Konto.

Welche Features machen den Ressourcen-Estimator einzigartig?

Der Resource Estimator ist ein leistungsfähiges Tool, das alle Ebenen des Quantencomputingstapels umfasst. Der Quantum Computing-Stapel kann in drei Ebenen unterteilt werden: die Anwendungsebene, die Quantenprogrammier- oder Kompilierungsebene und die Hardware- oder Modellierungsebene.

Mit dem Ressourcen-Estimator können Sie die Parameter jeder Ebene anpassen und analysieren, wie sie sich auf die Gesamtressourcen auswirken, die zum Ausführen eines Quantenprogramms erforderlich sind.

Diagramm, das die Ebenen des Quantencomputingstapels des Resource Estimator zeigt.

Anpassung

Der Ressourcen-Estimator verfügt über eine Erweiterbarkeits-API zum Modellieren jeder Quantenarchitektur und zum Ändern aller Annahmen. Sie können den Ressourcenstimator anpassen und die Eigenschaften Ihres Quantensystems angeben.

Sie können vordefinierte Qubit-Parameter und QEC-Schemas (Quantum Error Correction) verwenden oder eindeutige Einstellungen für eine vielzahl von Maschineneigenschaften konfigurieren. Weitere Informationen finden Sie unter Anpassen der target Parameter des Ressourcenstimators.

Target-Parameter Beschreiben Ihres Systems
Physisches Qubit-Modell Geben Sie z. B. den Anweisungssatz, die Qubit-Messzeit, Fehlerraten oder Gatezeiten an.
Quantenfehlerkorrektur-Schema Geben Sie z. B. die Anzahl der physischen Qubits pro logischem Qubit, die logische Zykluszeit oder den Fehlerkorrekturschwellenwert an.
Fehlerbudget Geben Sie z. B. das Fehlerbudget an, um logische Qubits, T-Zustandsdestillation und Synthese der Drehtore zu implementieren.
Destillationseinheiten Geben Sie z. B. die Anzahl der T-Zustände an, die für den Destillationsprozess erforderlich sind, die Anzahl der T-Zustände, die als Ausgabe aus dem Destillationsprozess erzeugt werden, oder die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls des Destillationsvorgangs.
Einschränkungen Geben Sie beispielsweise die maximale Anzahl physischer Qubits, die maximale Laufzeit oder die maximale Anzahl von T Factory-Kopien an.

Hinweis

Mit dem Resource Estimator können Sie jede Quantenarchitektur modellen. So verwendet das Startprogramm Alice & Bobs beispielsweise die Ressourcen-Estimator, um ihre Architektur auszuwerten, die Cat Qubits und Wiederholungsfehlerkorrekturcode verwendet. Weitere Informationen finden Sie in diesem Beitrag im Q#-Blog

Flexibilität

Sie können Eigene Code- und Kompilierungstools in die Ressourcen-Estimator bringen. Die Ressourcenstimator unterstützt jede Sprache, die in QIR übersetzt wird, z. B. Q# und Qiskit. Weitere Informationen zum Ausführen des Ressourcenstimators finden Sie unter "Verschiedene Möglichkeiten".

Stapeln mehrerer Schätzungen

Mit dem Ressourcenschätzer können Sie die Ressourcen schätzen, die zum Ausführen des gleichen Quantenalgorithmus für verschiedene Konfigurationen von target Parametern erforderlich sind, und die Ergebnisse zu vergleichen. Auf diese Weise können Sie verstehen, wie sich die Qubit-Architektur, das QEC-Schema und die restlichen target Parameter auf die Gesamtressourcen auswirken.

Optimierung

Sie können die Ausführungszeit der Ressourcenschätzung reduzieren, indem Sie einige Schätzungen in die Gesamtkosten einbeziehen. Wenn Sie z. B. mit einem großen Programm arbeiten, können Sie die Kosten für Unterroutinen berechnen und zwischenspeichern, oder wenn Sie bereits Schätzungen für einen Vorgang kennen, können Sie sie an die Ressourcenschätzung übergeben.

Visualisierung von Ressourcen

Sie können die Kompromisse zwischen der Anzahl der physischen Qubits und der Laufzeit des Algorithmus mithilfe des Raumzeitdiagramms visualisieren, mit dem Sie die optimale Kombination von {Anzahl von Qubits, Laufzeit}-Paaren finden können.

Sie können auch die Verteilung physischer Qubits prüfen, die für den Algorithmus und die T-Fabriken mit dem Raumdiagramm verwendet werden.

Erste Schritte mit der Ressourcenschätzung

Der Resource Estimator ist Teil des Azure Quantum Development Kit (QDK). Informationen zu den ersten Schritten finden Sie unter Ausführen der ersten Ressourcenschätzung.

In der folgenden Tabelle sind unterschiedliche Benutzerszenarien und die empfohlenen Artikel aufgeführt, die mit dem Ressourcen-Estimator beginnen sollen.

Benutzerszenario Einsatzzweck
Ich entarbeite QEC-Codes Sie können den Ressourcen-Estimator verwenden, um Ihre QEC-Codes anzupassen und verschiedene Kombinationen von Parametern zu vergleichen. Erfahren Sie, wie Sie Ihre QEC-Schemas anpassen.
Ich entwickelt Quantenalgorithmen Indem Sie die Auswirkungen verschiedener Konfigurationen von Hardware- und Softwareprofilen auf die Ressourcenanforderungen analysieren, können Sie Einblicke in die Funktionsweise Ihres Quantenalgorithmus unter verschiedenen Hardware- und Fehlerbedingungen erhalten. Diese Informationen können Ihnen helfen, Ihren Algorithmus für bestimmte Quantenhardware oder Fehlerraten zu optimieren. Siehe Ausführen mehrerer Konfigurationen von target Parametern.
Ich möchte die Leistung von Quantenprogrammen verbessern Informationen zum Nutzen der Leistungsfähigkeit des Ressourcenstimators finden Sie unter Ausführen großer Programme und Verwenden bekannter Schätzungen.
Ich interessiere mich für großflächige Quantencomputing Sie können den Ressourcen-Estimator verwenden, um die Ressourcen realer Probleme zu analysieren, die von großflächigen fehlertoleranten Quantencomputern gelöst werden sollen. Erfahren Sie, wie in der Ressourcenschätzung für die großflächige Quantenberechnung.
Ich entwickelt quantensichere Kryptografie Mit dem Ressourcen-Estimator können Sie die Leistung verschiedener Verschlüsselungsalgorithmen, schlüsselstärken, Qubit-Typen und Fehlerraten und deren Resilienz gegenüber Quantenangriffen vergleichen. Siehe Ressourcenschätzung und Kryptografie.

Hinweis

Wenn beim Arbeiten mit der Ressourcenschätzung probleme auftreten, lesen Sie die Seite "Problembehandlung".

Ressourcenschätzung für großflächige Quantencomputing

Wenn Sie Quantenalgorithmen für große Quantencomputer entwickeln möchten, lesen Sie das Lernprogramm "Schätzen der Ressourcen eines Quantenchemieproblems ".

Dieses Lernprogramm stellt einen ersten Schritt dar, um die Ressourcenschätzung von Quantenlösungen in elektronische Strukturprobleme zu integrieren. Einer der wichtigsten Anwendungen skalierter Quantencomputer ist die Lösung von Quantenchemieproblemen. Die Simulation komplexer quantenmechanischer Systeme hat das Potenzial, Durchbrüche in Bereichen wie Kohlenstoffabscheidung, Lebensmittelunsicherheit und Entwicklung besserer Brennstoffe und Materialien zu entsperren.

Zum Beispiel beschreibt einer der In diesem Lernprogramm verwendeten Hamiltoner die nitrogenase_54orbital, das Stickstoffaseenzym. Wenn Sie genau simulieren könnten, wie dieses Enzym auf Quantenebene funktioniert, könnte es uns helfen, zu verstehen, wie es im Maßstab produziert wird. Sie könnten den hoch energieintensiven Prozess ersetzen, der verwendet wird, um genug Düngemittel zu produzieren, um den Planeten zu füttern. Dies hat das Potenzial, den globalen Co2-Fußabdruck zu reduzieren und auch die Bedenken hinsichtlich der Ernährungsunsicherheit in einer wachsenden Bevölkerung zu beheben.

Warum ist die Ressourcenschätzung bei der Entwicklung des Quantencomputings wichtig?

Obwohl Quantencomputer wichtige wissenschaftliche und kommerzielle Probleme lösen wollen, erfordert die Erreichung der kommerziellen Rentabilität große, fehlertolerante Quantencomputer, die sowohl eine große Anzahl von Qubits in Superposition als auch physische Fehlerraten unter einem bestimmten Schwellenwert aufweisen. Die kommerzielle und wissenschaftliche Rentabilität erfordert auch QEC-Systeme, um Fehlertoleranz zu erzielen. QEC ist zeit- und platzintensiv und erfordert eine höhere Ausführungszeit für Vorgänge auf Algorithmus- oder logischer Ebene sowie zusätzliche physische Qubits zum Speichern und Berechnen von Informationen.

Mithilfe der Ressourcenschätzung können Sie die Auswirkungen von Architekturentwurfsoptionen und Quantenfehlerkorrekturschemas verstehen. Der Ressourcen-Estimator hilft Ihnen zu verstehen, wie viele Qubits zum Ausführen einer Anwendung benötigt werden, wie lange die Ausführung dauert und welche Qubit-Technologien besser geeignet sind, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Wenn Sie diese Anforderungen verstehen, können Sie Quantenlösungen vorbereiten und verfeinern, die auf zukünftigen skalierten Quantenmaschinen ausgeführt werden.