Strumento di stima delle risorse di Azure Quantum
Azure Quantum Resource Estimator è uno strumento di stima delle risorse che calcola e visualizza le risorse necessarie per eseguire un algoritmo quantistico. Lo strumento di stima delle risorse presuppone che l'algoritmo venga eseguito in un computer quantistico a tolleranza di errore e su larga scala.
È possibile usare Lo strumento di stima delle risorse per valutare le decisioni architetturali, confrontare le tecnologie qubit e determinare i requisiti delle risorse per hardware specifico. Le informazioni fornite da Resource Estimator includono il numero totale di qubit fisici, il runtime dell'algoritmo e le risorse di calcolo necessarie. Lo strumento di stima delle risorse illustra anche le formule e i valori usati per calcolare ogni stima.
In questa unità si apprenderà come personalizzare Lo strumento di stima delle risorse con impostazioni di parametri diverse.
Come funziona lo strumento di stima delle risorse di Azure Quantum?
Lo strumento di stima delle risorse accetta vari parametri di destinazione come input. I parametri di destinazione hanno valori predefiniti per iniziare facilmente oppure è possibile personalizzare i relativi valori per modificare l'output. La tabella seguente descrive i tre parametri di destinazione principali:
| Parametro di destinazione | Description |
|---|---|
| Informazioni sul qubit fisico | Tipo di qubit fisico e architettura qubit |
| Schema di correzione degli errori quantistici (QEC) | Tipo di correzione degli errori applicata all'algoritmo quantistico |
| Budget degli errori | Frequenza di errore massima accettabile per i calcoli quantistici |
Scegliere il modello qubit fisico
Il Resource Estimator ha sei modelli di qubit predefiniti. Quattro dei modelli hanno set di istruzioni basati su gate e gli altri due modelli hanno set di istruzioni Majorana. Questi modelli di qubit predefiniti rappresentano architetture qubit diverse, ad esempio ioni o superconduttori. I modelli qubit coprono un intervallo di tempi di funzionamento e percentuali di errore, in modo da poterli confrontare per esplorare i requisiti delle risorse per applicazioni quantistice pratiche.
| Modelli di qubit predefiniti | Set di istruzioni tipo |
|---|---|
qubit_gate_ns_e3 |
Basato su gate |
qubit_gate_ns_e4 |
Basato su gate |
qubit_gate_us_e3 |
Basato su gate |
qubit_gate_us_e4 |
Basato su gate |
qubit_maj_ns_e4 |
Majorana |
qubit_maj_ns_e6 |
Majorana |
Per altre informazioni sui parametri di qubit fisici, vedere Parametri Qubit fisici di Resource Estimator.
Scegliere lo schema QEC
La correzione degli errori quantistici (QEC) è fondamentale per una piattaforma di calcolo quantistico per ottenere calcoli quantistici veramente scalabili. Il set di operazioni consentite da una piattaforma di calcolo quantistico è limitato da vincoli fisici e potrebbe non corrispondere esattamente alle operazioni previste nell'algoritmo. Anche se le operazioni consentite dal computer quantistico corrispondono alle operazioni nell'algoritmo, il computer quantistico non è completamente accurato per ogni operazione. Lo schema QEC corregge queste operazioni imprecise.
Lo strumento di stima delle risorse fornisce due schemi QEC predefiniti: un protocollo di codice surface e un protocollo di codice Floquet. Il protocollo del codice di superficie si applica ai set di istruzioni fisiche basati su gate e su Majorana. Il protocollo di codice Floquet si applica solo ai set di istruzioni fisiche Majorana.
| Schema Correzione degli errori quantistici | Set di istruzioni tipo |
|---|---|
surface_code |
Basato su gate e Majorana |
floquet_code |
Majorana |
Per altre informazioni sugli schemi QEC, vedere Schemi di correzione degli errori quantistici in Azure Quantum Resource Estimator.
Scegliere il budget degli errori
Il budget totale degli errori imposta l'errore complessivo consentito per l'algoritmo. L'errore consentito è la proporzione di volte in cui l'algoritmo può avere esito negativo. Il valore del budget degli errori deve essere compreso tra 0 e 1 e il valore predefinito è 0,001. Il valore predefinito corrisponde a 0,1%, il che significa che l'algoritmo può avere esito negativo una volta per 1.000 esecuzioni.
Il budget degli errori è estremamente specifico per l'applicazione. Ad esempio, se si esegue l'algoritmo di Shor per i numeri interi a fattori, è possibile tollerare un valore elevato per l'errore perché è possibile controllare facilmente se i numeri di output sono i fattori primi del numero di input alla fine dell'algoritmo. D'altra parte, potrebbe essere necessario un budget di errore inferiore per un algoritmo che risolve un problema con una soluzione che non è possibile verificare in modo efficiente.
Per altre informazioni sui budget degli errori, vedere Budget degli errori nell'Estimatore di risorse di Azure Quantum.
Nell'unità successiva si usa Resource Estimator per stimare le risorse necessarie per eseguire l'algoritmo di Shor.