리소스 예측 도구의 결과 데이터 이해

리소스 예측 도구의 출력 매개 변수 및 다이어그램을 해석하고 검색하는 방법을 알아봅니다. 이 문서에서는 Jupyter Notebook에서 리소스 예측 도구의 결과에 프로그래밍 방식으로 액세스하는 방법을 설명합니다. 명령 팔레트에서 Visual Studio Code 리소스 예측 도구를 실행하는 경우 다음 명령이 적용되지 않습니다.

사전 요구 사항

• Python 및 Pip가 설치된 Python 환경.

• 최신 버전의 Visual Studio Code또는 웹에서 VS Code를 엽니다.

• Azure Quantum Development Kit, Python 및 Jupyter 확장이 설치된 VS Code.

• 최신 Azure Quantum qsharp 및 qsharp-widgets 패키지.

  python -m pip install --upgrade qsharp qsharp-widgets 
  

출력 매개 변수

리소스 추정기의 출력 데이터는 콘솔에 인쇄되어 프로그래밍 방식으로 액세스할 수 있는 보고서입니다. 예를 들어 다음 코드 조각은 리소스 예측 매개 변수에 액세스하는 방법을 보여 있습니다.

result['job_params']

다음 출력 데이터는 프로그래밍 방식으로 액세스할 수 있는 가능한 항목을 구성합니다.

최상위 출력 매개 변수	데이터 형식	Description
status	문자열	작업의 상태 항상 Succeeded입니다.
job_params	사전	target 입력으로 전달되는 작업의 매개 변수입니다.
physical_counts	사전	실제 리소스 추정치입니다. 자세한 내용은 물리적 개수를 참조하세요.
physical_counts_formatted	사전	실제 리소스는 보고서 데이터에 표시하기 위해 형식이 지정된 것으로 추정됩니다. 자세한 내용은 형식이 지정된 물리적 개수를 참조하세요.
logical_qubit	사전	논리 큐비트 속성입니다. 자세한 내용은 논리 큐비트를 참조하세요.
tfactory	사전	T 팩터리 속성입니다.
logical_counts	사전	사전 레이아웃 논리 리소스는 예상합니다. 자세한 내용은 논리 개수를 참조하세요.
report_data	사전	리소스 예측 보고서에 대한 생성 데이터입니다.

물리적 개수

사전에는 physical_counts 다음 항목이 포함됩니다.

출력 매개 변수	데이터 형식	Description
physical_qubits	number	실제 큐비트의 총 수입니다.
runtime	number	알고리즘을 실행하는 총 런타임(nanoseconds)입니다.
rqops	number	QOPS(신뢰할 수 있는 양자 연산 수)입니다.
breakdown	사전	예상 분석. 자세한 내용은 물리적 개수 분석을 참조하세요.

물리적 개수 분석

의 physical_counts 사전에는 breakdown 다음 항목이 포함됩니다.

출력 매개 변수	데이터 형식	Description
algorithmic_logical_qubits	number	알고리즘을 실행하는 데 필요한 논리 큐비트는 T 팩터리에 대한 리소스를 포함하지 않습니다.
algorithmic_logical_depth	number	알고리즘을 실행하는 데 필요한 논리 주기이며 T 팩터리에 대한 리소스는 포함하지 않습니다.
logical_depth	number	T 팩터리 실행 시간이 더 빨라질 때마다 계산되는 조정된 주기 수는 알고리즘 실행입니다.
num_tstates	number	알고리즘에서 사용하는 T 상태 수입니다.
clock_frequency	number	초당 논리 주기 수입니다.
num_tfactories	number	T 팩터리 수입니다(균일한 T 팩터리 설계 가정).
num_tfactory_runs	number	모든 병렬 T 팩터리를 실행하는 빈도입니다.
physical_qubits_for_tfactories	number	모든 T 팩터리에 대한 실제 큐비트 수입니다.
physical_qubits_for_algorithm	number	알고리즘 레이아웃의 실제 큐비트 수입니다.
required_logical_qubit_error_rate	number	필요한 논리적 오류율입니다.
required_logical_tstate_error_rate	number	필요한 논리적 T 상태 오류율입니다.
num_ts_per_rotation	number	회전당 T 게이트 수입니다.
clifford_error_rate	number	큐비트 매개 변수를 기반으로 하는 클리포드 오류율입니다.

서식이 지정된 물리적 개수

사전에는 physical_counts_formatted 다음 항목이 포함됩니다.

출력 매개 변수	데이터 형식	Description
runtime	문자열	인간 친화적인 문자열인 총 런타임입니다.
rqops	문자열	메트릭 접미사로 서식이 지정된 QOPS(신뢰할 수 있는 양자 연산 수)입니다.
physical_qubits	문자열	메트릭 접미사가 있는 실제 큐비트의 총 수입니다.
algorithmic_logical_qubits	문자열	메트릭 접미사가 있는 알고리즘 논리 큐비트입니다.
algorithmic_logical_depth	문자열	메트릭 접미사가 있는 알고리즘 논리 깊이입니다.
logical_depth	문자열	메트릭 접미사를 사용하여 알고리즘 논리 깊이를 조정할 수 있습니다.
num_tstates	문자열	메트릭 접미사가 있는 T 상태 수입니다.
num_tfactories	문자열	메트릭 접미사가 있는 T 팩터리 복사본 수입니다.
num_tfactory_runs	string	메트릭 접미사가 있는 T 팩터리 실행 수입니다.
physical_qubits_for_algorithm	문자열	메트릭 접미사가 있는 알고리즘의 실제 큐비트 수입니다.
physical_qubits_for_tfactories	문자열	메트릭 접미사가 있는 T 팩터리의 실제 큐비트 수입니다.
physical_qubits_for_tfactories_percentage	문자열	모든 T 팩터리에 대한 실제 큐비트 수(백분율에서 합계)입니다.
required_logical_qubit_error_rate	문자열	잘린 필수 논리 큐비트 오류율입니다.
required_logical_tstate_error_rate	문자열	잘린 필수 T 상태 오류율입니다.
physical_qubits_per_logical_qubit	문자열	메트릭 접미사가 있는 논리 큐비트당 실제 큐비트 수입니다.
logical_cycle_time	string	논리적 큐비트의 논리적 주기 시간(인간 친화적인 문자열)입니다.
clock_frequency	string	사람이 친숙한 문자열인 초당 논리 주기 수입니다.
logical_error_rate	문자열	잘린 논리적 오류율입니다.
tfactory_physical_qubits	문자열	메트릭 접미사가 있는 T 팩터리의 실제 큐비트 수(또는 T 팩터리 없음 메시지).
tfactory_runtime	string	단일 T 팩터리의 런타임을 사람 친화적인 문자열(또는 T 팩터리 없음 메시지)입니다.
num_input_tstates	문자열	입력 T 상태(또는 T 팩터리 없음 메시지)의 수입니다.
num_units_per_round	문자열	증류 라운드당 단위 수, 문자열로 구분된 쉼표(또는 T 팩터리 없음 메시지)입니다.
unit_name_per_round	문자열	각 증류 라운드의 단위 이름, 문자열로 구분된 쉼표(또는 T 팩터리 없음 메시지)입니다.
code_distance_per_round	문자열	코드는 증류 라운드당 거리, 문자열로 구분된 쉼표(또는 T 팩터리 없음 메시지)입니다.
physical_qubits_per_round	문자열	증류 라운드당 실제 큐비트 수, 문자열로 구분된 쉼표(또는 T 팩터리 없음 메시지)입니다.
tfactory_runtime_per_round	문자열	쉼표로 구분된 인간 친화적인 문자열(또는 T 공장이 없다는 메시지)으로 표시되는 각 증류 라운드의 런타임입니다.
tstate_logical_error_rate	문자열	잘린 논리 T 상태 오류율(또는 T 팩터리 없음 메시지).
logical_counts_num_qubits	문자열	메트릭 접미사가 있는 큐비트(사전 레이아웃) 수입니다.
logical_counts_t_count	문자열	메트릭 접미사가 있는 T 게이트(사전 레이아웃) 수입니다.
logical_counts_rotation_count	문자열	메트릭 접미사가 있는 회전 게이트(사전 레이아웃) 수입니다.
logical_counts_rotation_depth	문자열	메트릭 접미사가 있는 회전 깊이(사전 레이아웃)
logical_counts_ccz_count	문자열	메트릭 접미사가 있는 CCZ 게이트(사전 레이아웃) 수입니다.
logical_counts_ccix_count	문자열	메트릭 접미사가 있는 CCiX 게이트(사전 레이아웃) 수입니다.
logical_counts_measurement_count	문자열	메트릭 접미사가 있는 단일 큐비트 측정(사전 레이아웃)의 수입니다.
error_budget	문자열	잘린 총 오류 예산.
error_budget_logical	문자열	논리적 오류에 대한 오류 예산이 잘렸습니다.
error_budget_tstates	string	결함이 있는 T 상태 증류에 대한 오류 예산이 잘렸습니다.
error_budget_rotations	string	잘못된 회전 합성에 대한 오류 예산이 잘렸습니다.
num_ts_per_rotation	string	회전당 형식이 지정된 Ts 수(없음일 수 있습니다).

논리 큐비트

사전에는 logical_qubit 다음 항목이 포함됩니다.

출력 매개 변수	데이터 형식	Description
code_distance	number	논리 큐비트의 계산된 코드 거리입니다.
physical_qubits	number	각 논리 큐비트의 실제 큐비트 수입니다.
logical_cycle_time	number	하나의 논리 작업을 실행할 시간입니다.
logical_error_rate	number	논리 큐비트의 논리적 오류 비율입니다.

논리적 개수

사전에는 logical_counts 다음 항목이 포함됩니다.

출력 매개 변수	데이터 형식	Description
num_qubits	number	미리 레이아웃된 큐비트 수입니다.
t_count	number	T 게이트의 사전 레이아웃 수입니다.
rotation_count	number	회전 게이트의 사전 레이아웃 수입니다.
rotation_depth	number	사전 레이아웃 회전 깊이.
ccz_count	number	CCZ 게이트의 사전 레이아웃 수입니다.
ccix_count	number	CCiX 게이트의 사전 레이아웃 수입니다.
measurement_count	number	단일 큐비트 측정의 사전 레이아웃 수입니다.

공간 다이어그램

전체 물리적 리소스 추정은 알고리즘 및 T 팩터리 복사본 모두에 사용되는 총 물리적 큐비트 수로 구성됩니다. 공간 다이어그램을 사용하여 이러한 둘 사이의 분포를 검사할 수 있습니다.

공간 다이어그램은 알고리즘 및 T 팩터리에 사용되는 실제 큐비트의 비율을 보여 줍니다. T 팩터리 복사본 수는 T 팩터리의 실제 큐비트 수에 영향을 줍니다.

Jupyter Notebook 패키지의 위젯을 SpaceChart 사용하여 공간 다이어그램에 qsharp-widgets 액세스할 수 있습니다.

import qsharp

from qsharp_widgets import SpaceChart
SpaceChart(result)

Pareto 프론티어 추정을 사용하여 여러 매개 변수 구성 target 을 실행하는 경우 의 특정 솔루션에 대한 공간 다이어그램을 그릴 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드는 매개 변수의 첫 번째 구성과 세 번째로 짧은 런타임에 대한 공간 다이어그램을 그리는 방법을 보여 있습니다.

SpaceChart(result[0], 2) # First (estimate index=0) run and third (point index=2) shortest runtime

시공간 다이어그램

양자 컴퓨팅에서는 실제 큐비트 수와 알고리즘의 런타임 간에 장단점이 있습니다. 알고리즘의 런타임을 줄이기 위해 가능한 한 많은 물리적 큐비트를 할당하는 것을 고려할 수 있습니다. 그러나 물리적 큐비트의 수는 양자 하드웨어에서 사용할 수 있는 물리적 큐비트의 수에 의해 제한됩니다. 런타임과 시스템 규모 간의 절충을 이해하는 것은 리소스 예측의 가장 중요한 측면 중 하나입니다.

알고리즘의 리소스를 추정할 때 시공간 다이어그램을 사용하여 실제 큐비트 수와 알고리즘의 런타임 간의 절충을 시각화할 수 있습니다.

참고

시공간 다이어그램에서 여러 최적의 조합을 보려면 예측 유형을 파레토 프론티어 추정으로 설정해야 합니다. : 자원 예측 계산 옵션을 사용하여 Q#Visual Studio Code 리소스 추정기를 실행하는 경우 Pareto 프론티어 추정은 기본적으로 사용하도록 설정됩니다.

시공간 다이어그램을 사용하면 양자 하드웨어의 제약 조건을 충족하는 {큐비트 수, 런타임} 쌍의 최적의 조합을 찾을 수 있습니다. 다이어그램은 각 {큐비트 수, 런타임} 쌍에 대한 실제 큐비트 수와 알고리즘의 런타임을 보여 줍니다.

Jupyter Notebook 시공간 다이어그램을 실행하려면 패키지의 EstimatesOverview 위젯을 qsharp-widgets 사용할 수 있습니다.

import qsharp

from qsharp_widgets import EstimatesOverview

EstimatesOverview(result, colors=["#1f77b4", "#ff7f0e"], runNames=["e4 Surface Code", "e6 Floquet Code"])

팁

예측 세부 정보를 보려면 다이어그램의 각 지점을 마우스로 가리킬 수 있습니다.

시공간 다이어그램은 동일한 알고리즘에 대한 여러 매개 변수 구성을 target 비교할 때 특히 유용합니다.

참고

리소스 예측 도구로 작업하는 동안 문제가 발생하면 문제 해결 페이지를 검사 또는 에 문의하세요AzureQuantumInfo@microsoft.com.

다음 단계

• 첫 번째 리소스 예측 실행
• 머신 특성에 대한 리소스 예측 사용자 지정
• 리소스 예측 도구를 실행하는 다양한 방법
• 리소스 예측 도구를 사용하여 대규모 프로그램 처리
• 자습서: 양자 화학 문제의 리소스 예측