빠른 시작: 첫 번째 리소스 예상 실행
Azure Quantum 리소스 추정기를 사용하여 Q# 프로그램의 리소스를 예측하는 방법을 알아봅니다. 이 문서에서는 로컬 리소스 예측 도구를 사용하여 Q# 프로그램의 리소스를 예측합니다.
참고
Microsoft Quantum Development Kit(클래식 QDK)는 2024년 6월 30일 이후에 더 이상 지원되지 않습니다. 기존 QDK 개발자인 경우 새로운 Azure Quantum Development Kit(최신 QDK) 로 전환하여 양자 솔루션을 계속 개발하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 Q# 코드를 최신 QDK로 마이그레이션을 참조하세요.
사전 요구 사항
- 최신 버전의 Visual Studio Code 또는 웹에서 VS Code를 엽니다.
- Azure Quantum 개발 키트 확장의 최신 버전입니다. 설치 세부 정보는 VS Code에 최신 QDK 설치를 참조하세요.
팁
로컬 리소스 예측 도구를 실행하기 위해 Azure 계정이 필요하지 않습니다.
Q# 샘플 프로그램 로드
- VS Code에서 파일 > 새 파일을 선택하고 파일을 RandomNum.qs로 저장합니다.
- RandomNum.qs를 열고 를 입력
sample
한 다음, 임의 비트 샘플을 선택하고 파일을 저장합니다.
리소스 예측 도구 실행
리소스 예측 도구는 6개의 미리 정의된 큐비트 매개 변수를 제공하며, 그 중 4개에는 게이트 기반 명령 집합이 있고 2개에는 Majorana 명령 집합이 있습니다. 또한 두 개의 양자 오류 수정 코드인surface_code
및 floquet_code
를 제공합니다.
이 예제에서는 큐비트 매개 변수 및 양자 오류 수정 코드를 사용하여 qubit_gate_us_e3
Resource Estimator를 surface_code
실행합니다. 자세한 내용은 리소스 예측 도구의 대상 매개 변수 를 참조하세요.
- 보기 -> 명령 팔레트를 선택하거나 Ctrl+Shift+P를 누르고 Q#: 자원 예측 계산 옵션을 표시할 "리소스"를 입력합니다. 리소스 예측 도구 창을 열려면 이 옵션을 선택합니다.
- 하나 이상의 Qubit 매개 변수 + 오류 수정 코드 형식을 선택하여 리소스를 예측할 수 있습니다. 이 예제에서는 qubit_gate_us_e3 선택하고 확인을 클릭합니다.
- 오류 예산을 지정하거나 기본값 0.001을 적용합니다. 이 예제에서는 기본값을 그대로 두고 Enter 키를 누릅니 다.
- Enter 키를 눌러 파일 이름(이 경우 RandomNum)에 따라 기본 결과 이름을 적용합니다.
결과 보기
리소스 예측 도구는 동일한 알고리즘에 대한 여러 추정치를 제공하며, 각 알고리즘은 큐비트 수와 런타임 간의 절충을 보여 줍니다. 런타임과 시스템 규모 간의 장단점 이해는 리소스 예측의 더 중요한 측면 중 하나입니다.
리소스 예측 결과는 Q# 예측 창에 표시됩니다.
결과 탭에는 리소스 추정에 대한 요약이 표시됩니다. 첫 번째 행 옆에 있는 아이콘을 클릭하여 표시할 열을 선택합니다. 실행 이름, 예측 형식, 큐비트 유형, qec 체계, 오류 예산, 논리 큐비트, 논리적 깊이, 코드 거리, T 상태, T 팩터리, T 팩터리 분수, 런타임, rQOPS 및 물리적 큐비트 중에서 선택할 수 있습니다.
결과 테이블의 예상 형식 열에서 알고리즘에 대한 {큐비트 수, 런타임}의 최적 조합 수를 확인할 수 있습니다. 이러한 조합은 시공간 다이어그램에서 볼 수 있습니다.
참고
구성에서 둘 이상의 큐비트 매개 변수 및 오류 수정 코드를 선택하면 결과가 결과 탭의 다른 행에 표시됩니다. 테이블에서 결과를 클릭하면 해당 공간 다이어그램과 보고서 데이터가 표시됩니다.
시공간 다이어그램은 실제 큐비트 수와 알고리즘의 런타임 간의 절충을 보여 줍니다. 이 경우 리소스 예측 도구는 수천 가지 가능한 조합 중 1 가지 최적의 조합을 찾습니다. 각 {큐비트 수, 런타임} 지점을 마우스로 가리키면 해당 시점에서 리소스 예측의 세부 정보를 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 시공간 다이어그램을 참조하세요.
참고
공간 다이어그램과 해당 지점에 해당하는 리소스 예측의 세부 정보를 보려면 {수의 큐비트, 런타임} 쌍인 시공간 다이어그램의 한 지점을 클릭 해야 합니다.
공간 다이어그램 탭에는 알고리즘 및 T 팩터리에 사용되는 실제 큐비트의 분포가 표시됩니다. 이 예제에서는 알고리즘이 T 팩터리 복사본을 사용하지 않으므로 알고리즘 큐비트와 총 큐비트는 동일합니다. 자세한 내용은 시공간 다이어그램을 참조하세요.
마지막으로 리소스 예측 탭에는 리소스 예측 도구에 대한 출력 데이터의 전체 목록이 표시됩니다. 더 많은 정보가 있는 그룹을 축소해 비용 세부 정보를 검사할 수 있습니다. 예를 들어 논리 큐비트 매개 변수 그룹을 축소합니다. 자세한 내용은 리소스 예측 도구에 대한 리소스 예측 도구의 보고서 데이터를 참조하세요.
논리 큐비트 매개 변수 값 QEC 체계 surface_code 코드 거리 5 물리적 큐비트 50 논리적 주기 시간 밀리시크 3개 논리적 큐비트 오류율 3.00E-5 교차 프리팩터 0.03 오류 수정 임계값 0.01 논리적 주기 시간 수식 (4 * twoQubitGateTime
+ 2 *oneQubitMeasurementTime
) *codeDistance
실제 큐비트 수식 2 * codeDistance
*codeDistance
팁
자세한 행 표시를 클릭하여 보고서 데이터의 각 출력에 대한 설명을 표시합니다.
Resource Estimator의 전체 기능은 이 빠른 시작의 scope. 자세한 내용은 다른 SDK 및 IDE와 함께 리소스 추정기 사용을 참조하세요.
참고
리소스 예측 도구를 사용하는 동안 문제가 발생하면 문제 해결 페이지를 검사 또는 에 문의하세요AzureQuantumInfo@microsoft.com.
다음 단계
피드백
https://aka.ms/ContentUserFeedback을 참조하세요.
출시 예정: 2024년 내내 콘텐츠 피드백 메커니즘인 GitHub 문제를 단계적으로 폐지하고 새로운 피드백 시스템으로 바꿀 예정입니다. 자세한 내용은다음에 대한 사용자 의견 제출 및 보기