セッションの概要

[アーティクル]
10/24/2024

セッションは、複数の量子コンピューティングジョブをグループ化できるハイブリッド量子コンピューティングの主要な機能です。

この記事では、ハイブリッド量子コンピューティングでのセッションのアーキテクチャと、新しいセッションを作成する方法について説明します。

前提条件

セッションを作成するには、次の前提条件が必要です。

アクティブなサブスクリプションが含まれる Azure アカウント。 Azure アカウントをお持ちでない場合は、無料で登録し、従って支払うサブスクリプションにサインアップしてください。
Azure Quantum ワークスペース。詳細については、「Azure Quantum ワークスペースを作成する」を参照してください。
Python と Pip がインストールされた Python 環境。
Azure Quantum azure-quantum パッケージ。 Qiskit または Cirq を使用する場合は、[qiskit] タグまたは [cirq] タグを使用して azure-quantum パッケージをインストールする必要があります。
```
pip install --upgrade azure-quantum[qiskit] 
```

セッションとは

セッションは、1 つの targetに送信された 1 つ以上のジョブの論理グループです。各セッションには、そのセッション内の各ジョブに一意の ID がアタッチされています。

セッションでは、クライアントコンピューティングリソースがクラウドに移動され、待機時間が短くなり、さまざまなパラメーターで量子回線の実行を繰り返す機能が得られる場合があります。ジョブは論理的に 1 つのセッションにグループ化でき、そのセッション内のジョブはセッション以外のジョブよりも優先順位を付けることができます。量子ビットの状態はジョブ間で保持されませんが、セッションを使用すると、ジョブのキュー時間が短くなり、実行時間が長くなります。

セッションを使用すると、量子ジョブ間で従来のコードを実行する機能を使用して、複数の量子コンピューティングジョブを整理できます。複雑なアルゴリズムを実行して、個々の量子コンピューティングジョブをより適切に整理して追跡できるようになります。

セッションでジョブを組み合わせる必要がある主要なユーザーシナリオは、 パラメーター化 量子アルゴリズムです。このアルゴリズムでは、1 つの量子コンピューティングジョブの出力によって次の量子コンピューティングジョブのパラメーターが通知されます。この種類のアルゴリズムの最も一般的な例は、 Variational Quantum Eigensolvers (VQE) と Quantum Approximate Optimization Algorithms (QAOA) です。

サポートされるハードウェア

セッションは、 すべて 量子コンピューティングハードウェアプロバイダーでサポートされます。場合によっては、セッション内で送信されたジョブが、その targetのキューに優先順位が付けられます。詳細については、「 Target 動作」を参照してください。

セッションを作成する方法

セッションを作成するには、次の手順に従います。

この例では、Visual Studio Code で Jupyter Notebook を使用してインラインコード Q# セッションを作成する方法を示します。隣接するQ# プログラムを呼び出す Python プログラムを使用してセッションを作成することもできます。

Note

インラインコードを実行している場合でも、セッションは Python で管理 Q# 。

VS Code で、[表示] > [コマンドパレット] を選択して、[作成: 新しい Jupyter Notebook] を選択します。
右上の VS Code は、Python のバージョンと、ノートブック用に選択された仮想 Python 環境を検出して表示します。複数の Python 環境がある場合は、右上のカーネルピッカーを使用してカーネルを選択する必要があります。環境が検出されなかった場合は、VS Code の Jupyter Notebooks のセットアップ情報を参照してください。

ノートブックの最初のセルで、

import azure.quantum

workspace = azure.quantum.Workspace(
    resource_id = "", # add your resource ID
    location = "", # add your location, for example "westus"
)

[ + Code をクリックしてノートブックに新しいセルを追加し、Python SDK qsharp インポートします。
```
import qsharp
```
任意の quantum target を選択します。この例では、targetとして IonQ シミュレーターを使用しています。
```
target = workspace.get_targets("ionq.simulator")
```
Base、Adaptive_RI、またはUnrestrictedtarget プロファイルの構成を選択します。
```
qsharp.init(target_profile=qsharp.TargetProfile.Base) # or qsharp.TargetProfile.Adaptive_RI, qsharp.TargetProfile.Unrestricted
```
Note

Adaptive_RItarget プロファイルジョブは現在、Quantinuum targetsでサポートされています。詳細については、「 Integrated ハイブリッド量子コンピューティングを参照してください。

Q# プログラムを記述します。たとえば、次の Q# プログラムはランダムビットを生成します。入力引数の使用方法を示すために、このプログラムでは、整数、 n、および角度の配列 ( angle) を入力として受け取ります。

%%qsharp
import Std.Measurement.*;
import Std.Arrays.*;

operation GenerateRandomBits(n: Int, angle: Double[]) : Result[] {
   use qubits = Qubit[n]; // n parameter as the size of the qubit array
   for q in qubits {
       H(q);
   }
   R(PauliZ, angle[0], qubits[0]); // arrays as entry-points parameters
   R(PauliZ, angle[1], qubits[1]);
   let results = MeasureEachZ(qubits);
   ResetAll(qubits);
   return results;
}

次に、セッションを作成します。たとえば、GenerateRandomBit操作を 3 回実行し、target.submitを使用してtarget データを使用してQ#操作を送信し、コードを 3 回繰り返すとします。実際のシナリオでは、同じコードではなく別のプログラムを送信できます。
```
angle = [0.0, 0.0]
with target.open_session(name="Q# session of three jobs") as session:
    target.submit(input_data=qsharp.compile(f"GenerateRandomBits(2, {angle})"), name="Job 1", shots=100) # First job submission
    angle[0] += 1
    target.submit(input_data=qsharp.compile(f"GenerateRandomBits(2, {angle})"), name="Job 2", shots=100) # Second job submission
    angle[1] += 1
    target.submit(input_data=qsharp.compile(f"GenerateRandomBits(2, {angle})"), name="Job 3", shots=100) # Third job submission

session_jobs = session.list_jobs()
[session_job.details.name for session_job in session_jobs]
```
重要

引数をパラメーターとしてジョブに渡すと、qsharp.compileを呼び出すときにQ#式に書式設定されます。つまり、引数を Q# オブジェクトとして書式設定する必要があります。この例では、Python の配列は既に [item0, item1, ...] として出力されているため、入力引数は Q# の書式設定と一致します。他の Python データ構造では、互換性のある方法で Q# に挿入された文字列値を取得するために、より多くの処理が必要になる場合があります。
セッションを作成したら、 workspace.list_session_jobs を使用して、セッション内のすべてのジョブの一覧を取得できます。詳細については、「セッションを管理する方法を参照してください。

まず、 azure-quantum と qiskitから追加のモジュールをインポートする必要があります。次に、Quantum ワークスペース情報を使用して provider オブジェクトを作成します。

from qiskit import QuantumCircuit
from azure.quantum import Workspace
from azure.quantum.qiskit import AzureQuantumProvider

workspace = Workspace(
            resource_id = "", # add your resource ID
            location = "") # add your location

provider = AzureQuantumProvider(workspace)

量子回路を記述します。たとえば、次の回路ではランダムビットが生成されます。

circuit = QuantumCircuit(2, 2)
circuit.name = "GenerateRandomBit"
circuit.h(0)
circuit.cx(0,1)
circuit.measure([0,1], [0,1])
circuit.draw()

次に、任意の quantum target を使用してバックエンドインスタンスを作成します。この例では、 IonQ シミュレーターを targetとして設定します。
```
backend = provider.get_backend("ionq.simulator")
```

次に、セッションを作成します。量子回路を 3 回実行し、 backend.run を使用して Qiskit 回線を送信し、コードを 3 回繰り返すとします。実際のシナリオでは、同じコードではなく別のプログラムを送信できます。 workspace.list_session_jobsを使用して、セッション内のすべてのジョブの一覧を取得できます。詳細については、「セッションを管理する方法を参照してください。

with backend.open_session(name="Qiskit Session") as session:
    job1 = backend.run(circuit=circuit, shots=100, job_name="Job 1") # First job submission
    job1.wait_for_final_state()
    job2 = backend.run(circuit=circuit, shots=100, job_name="Job 2") # Second job submission
    job2.wait_for_final_state()
    job3 = backend.run(circuit=circuit, shots=100, job_name="Job 3") # Third job submission
    job3.wait_for_final_state()

session_jobs = session.list_jobs()
[session_job.details.name for session_job in session_jobs]

まず、量子回路を記述します。たとえば、次の回路ではランダムビットが生成されます。

import cirq

q0 = cirq.LineQubit(0)
q1 = cirq.LineQubit(1)
circuit = cirq.Circuit(
    cirq.H(q0),  # H gate
    cirq.CNOT(q0, q1),
    cirq.measure(q0, key='q0'),
    cirq.measure(q1, key='q1')
)
print(circuit)

次に、Quantum ワークスペース情報を使用して service オブジェクトを作成します。

from azure.quantum.cirq import AzureQuantumService

service = AzureQuantumService(
            resource_id = "", # add your resource ID
            location = "") # add your location

任意の quantum target を選択します。この例では、targetとして IonQ シミュレーターを使用しています。

Note

Cirq 回線では、IonQ または Quantinuum targetsのみを使用できます。
```
target = service.get_target("ionq.simulator")
```
次に、セッションを作成します。たとえば、量子回路を 3 回実行して、 target.submit を使用して Cirq 回線を送信し、コードを 3 回繰り返すとします。実際のシナリオでは、同じコードではなく別のプログラムを送信できます。 workspace.list_session_jobsを使用して、セッション内のすべてのジョブの一覧を取得できます。詳細については、「セッションを管理する方法を参照してください。
```
with target.open_session(name="Cirq Session") as session:
    target.submit(program=circuit, name="Job 1", repetitions=100) # First job submission
    target.submit(program=circuit, name="Job 2", repetitions=100) # Second job submission
    target.submit(program=circuit, name="Job 3", repetitions=100) # Third job submission

session_jobs = session.list_jobs()
[session_job.details.name for session_job in session_jobs]
```

Target の動作

各量子ハードウェアプロバイダーは、セッション内のジョブの優先順位付けを最適に管理するために独自のヒューリスティックを定義します。

Quantinuum

セッション内のジョブを Quantinuum targetに送信することを選択した場合、セッションは、互いに 1 分以内にジョブをキューに入れた場合に限り、ハードウェアへの排他的アクセス権を持ちます。その後、ジョブが受け入れられ、標準のキューと優先順位付けロジックで処理されます。

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セッションとは

サポートされるハードウェア

セッションを作成する方法

Target の動作

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