Die Azure Quantum-Ressourcenschätzung

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Azure Quantum Resource Estimator im Azure Quantum-Dienst ist ein Tool zur Ressourcenschätzung, das die Ressourcen berechnet und Ressourcen anzeigt, die für einen Quantenalgorithmus erforderlich sind, vorausgesetzt, dass dieser auf einem fehlertoleranten Quantencomputer mit Fehlerkorrektur ausgeführt wird.

Sie können Resource Estimator verwenden, um Architekturentscheidungen zu bewerten, Qubittechnologien zu vergleichen und die Ressourcen zu ermitteln, die Sie zum Ausführen eines bestimmten Quantenalgorithmus benötigen. Sie können die Gesamtanzahl der physischen Qubits, die Zeit, die erforderlichen Rechenressourcen und Details von Formeln und Werten ermitteln, die für jede Schätzung verwendet werden.

Funktionsweise der Azure Quantum-Ressourcenschätzung

Azure Quantum Resource Estimator verwendet einige als Zielparameter bezeichnete Eingaben mit vordefinierten Werten, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern. Die wichtigsten Zielparameter sind:

  • qubitParams: Physisches Qubitmodell
  • qecScheme: Ein QEC-Schema
  • errorBudget: Ein Fehlerbudget

Resource Estimator akzeptiert zudem einige optionale Parameter:

  • constraints: Die Einschränkungen auf Komponentenebene
  • distillationUnitSpecifications: Zum Angeben von Destillationsalgorithmen für T-Factorys

Physische Qubitmodelle

Sie können aus sechs vordefinierten Qubitparametern wählen. Vier der Parameter verfügen über gatebasierte Anweisungssätze, und zwei Parameter verfügen über Majorana-Anweisungssätze. Diese vordefinierten Qubitparameter stellen unterschiedliche Qubitarchitekturen wie Ionen oder Supraleiter dar, die in veröffentlichten Forschungsartikeln definiert sind. Die Qubitmodelle decken eine Reihe von Betriebszeiten und Fehlerraten ab, sodass Sie sie verwenden können, um die für praktische Quantenanwendungen erforderlichen Ressourcenkosten zu untersuchen.

Vordefinierte Qubitparameter Anweisungssatztyp
"qubit_gate_ns_e3" gatterbasiert
"qubit_gate_ns_e4" gatterbasiert
"qubit_gate_us_e3" gatterbasiert
"qubit_gate_us_e4" gatterbasiert
"qubit_maj_ns_e4" Majorana
"qubit_maj_ns_e6" Majorana

Weitere Informationen finden Sie unter Qubitparameter bei der Azure Quantum-Ressourcenschätzung.

QEC-Schemas

Die Quantenfehlerkorrektur (Quantum Error Correction, QEC) ist für jede Quantencomputingplattform von entscheidender Bedeutung, um wirklich skalierbare Quantenberechnungen zu ermöglichen. Für die von einer Quantencomputingplattform zugelassenen Vorgänge gelten physische Einschränkungen. Außerdem entsprechen sie möglicherweise nicht den im Algorithmus vorgeschriebenen Vorgängen. Selbst wenn die vom Quantencomputer angebotenen Vorgänge mit den Vorgängen im Algorithmus übereinstimmen, ist die Genauigkeit, mit der dieser Quantencomputer die einzelnen Vorgänge ausführen kann, wahrscheinlich begrenzt.

Der Azure Quantum Resource Estimator stellt drei vordefinierte QEC-Schemas bereit: zwei Oberflächencodeprotokolle für gatterbasierte und physische Majorana-Anweisungssätze und das Floquet-Codeprotokoll, das nur mit einem physischen Majorana-Anweisungssatz verwendet werden kann.

QEC-Schema Anweisungssatztyp
surface_code Gatebasiert und Majorana
floquet_code Majorana

Weitere Informationen finden Sie unter Schemas zur Quantenfehlerkorrektur in Azure Quantum Resource Estimator.

Fehlerbudget

Das Gesamtfehlerbudget legt die Anzahl der insgesamt zulässigen Fehler für den Algorithmus fest. Der Anzahl der zulässigen Fehler entspricht der Häufigkeit, mit der es bei einem Algorithmus zu Fehler kommen darf. Der Wert des Fehlerbudgets muss zwischen 0 und 1 liegen, und der Standardwert ist 0,001. Der Standardwert entspricht 0,1 Prozent und bedeutet, dass der Algorithmus in 1.000 Ausführungen einmal fehlschlagen darf. Dieser Parameter ist sehr spezifisch für die Anwendung. Wenn Sie beispielsweise den Shor-Algorithmus zur Faktorisierung ganzer Zahlen ausführen, ist ein großer Wert für das Fehlerbudget möglich, da Sie überprüfen können, ob die Ausgabe tatsächlich die Primfaktoren der Eingabe sind. Andererseits kann ein kleineres Fehlerbudget für einen Algorithmus erforderlich sein, der ein Problem mit einer Lösung löst, das nicht so einfach überprüft werden kann.

Weitere Informationen finden Sie unter Fehlerbudget bei der Azure Quantum-Ressourcenschätzung.

Was ist das Ergebnis von Azure Quantum Resource Estimator?

Azure Quantum Resource Estimator verwendet die Zielparameter {qubitParams, qecScheme, errorBudget} und einen Quantenalgorithmus. Er erstellt eine Schätzung der logischen Ressourcen vor und nach dem Layout, die zum Ausführen dieses Algorithmustyps in diesem Berechnungsszenariotyp erforderlich sind.

Der Resource Estimator berechnet die logische und physische Schätzung für den Algorithmus. Er berechnet den QEC-Codeabstand und aus diesem Wert die Anzahl der physischen Qubits, die zum Codieren eines logischen Qubits erforderlich sind. Der Resource Estimator berechnet unter anderem die Anzahl der logischen Qubits, T-Gatter, Rotationsgatter, Kontrollgatter, Messungen, physische T-Factorywerte und die Gesamtausführungszeit.

Das Ergebnis des Ressourcenschätzungsauftrags wird in Gruppen ausgegeben: physische Qubits, Aufschlüsselung, logische Qubitparameter, T-Factoryparameter, logische Ressourcen vor dem Layout und angenommenes Fehlerbudget.

Sie können außerdem die Verteilung physischer Qubits prüfen, die mithilfe der Raum-Zeit-Diagramme für den Algorithmus und die T-Factoryparamenter verwendet werden. Das Raumdiagramm stellt ihren Anteil dar. Beachten Sie, dass die Anzahl der Kopien von T-Factoryparametern zur Anzahl der physischen Qubits für T-Factoryparameter beiträgt.