하이브리드 양자 컴퓨팅

하이브리드 양자 컴퓨팅 은 클래식 컴퓨터와 양자 컴퓨터가 함께 작동하여 문제를 해결하는 프로세스와 아키텍처를 나타냅니다. 클래식 컴퓨터는 양자 게이트를 정의하고, 양자 컴퓨터의 구성을 제어하고, 작업을 제출하고, 양자 컴퓨터에서 결과를 처리하는 데 항상 양자 컴퓨팅에 사용되어 왔습니다. 최신 세대의 하이브리드 양자 컴퓨팅 아키텍처를 Azure Quantum, 통합 하이브리드에서 사용할 수 있으므로 클래식 및 양자 지침을 함께 혼합하여 양자 컴퓨터 프로그래밍을 시작할 수 있습니다.

하이브리드 양자 컴퓨팅 아키텍처

양자 기술이 발전하고 발전함에 따라 클래식 및 양자 프로세스는 점점 더 통합됩니다. Microsoft는 각 아키텍처와 해당 이점을 이해하기 위한 정확한 분류를 개발했습니다.

아키텍처	Description
일괄 처리 양자 컴퓨팅	로컬 클라이언트는 회로를 정의하고 결과를 클라이언트에 반환하는 QPU(양자 처리 장치)에 작업으로 제출합니다. 그러나 여러 회로를 하나의 작업으로 일괄 처리하면 작업 제출 간의 대기 시간이 없어 여러 작업을 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 일괄 처리 양자 컴퓨팅을 활용할 수 있는 문제의 예로는 Shor 알고리즘과 간단한 양자 위상 추정이 있습니다.
대화형 양자 컴퓨팅(세션)	이 모델에서 클라이언트 컴퓨팅 리소스는 클라우드로 이동되어 대기 시간이 짧아지고 다른 매개 변수를 사용하여 양자 회로를 반복적으로 실행합니다. 작업은 논리적으로 하나의 세션으로 그룹화되고 비 세션 작업보다 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 세션은 큐 시간이 짧고 실행 시간이 길어지는 문제를 허용하지만 큐비트 상태는 각 반복 간에 유지되지 않습니다. 이 방법을 사용할 수 있는 문제의 예는 (VQE) 및 Quantum Approximate Optimization Algorithms (QAOA)입니다 Variational Quantum Eigensolvers .
통합 양자 컴퓨팅	통합 양자 컴퓨팅을 사용하면 클래식 및 양자 아키텍처가 긴밀하게 결합되어 물리적 큐비트가 일관된 동안 클래식 계산을 수행할 수 있습니다. 큐비트 수명 및 오류 수정에 의해 제한되지만 양자 프로그램은 회로에서 멀리 이동할 수 있습니다. 이제 프로그램은 일반적인 프로그래밍 구문을 사용하여 중간 회로 측정을 수행하고, 큐비트를 최적화 및 재사용하고, QPU에 실시간으로 적응할 수 있습니다. 이 모델을 활용할 수 있는 시나리오의 예로는 적응 단계 예측 및 기계 학습이 있습니다.
분산 양자 컴퓨팅	이 아키텍처에서 클래식 계산은 논리 큐비트와 함께 작동합니다. 논리 큐비트에서 제공하는 긴 일관성 시간을 사용하면 다른 유형의 클라우드 리소스에서 복잡하고 분산된 계산을 수행할 수 있습니다. 많은 수의 큐비트로 구성된 QPU와 함께 이 아키텍처를 사용하여 상업적 애플리케이션에 도움이 될 수 있는 완전한 촉매 반응 평가와 탄소 포획 및 신약 발견을 포함하여 인류가 직면한 가장 어려운 문제와 같은 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다.