이전

다음

Azure Quantum Resource Estimator

완료됨

Azure Quantum 서비스의 Azure Quantum Resource Estimator는 오류가 수정된 내결함성 양자 컴퓨터에서 실행되었다고 가정하여 양자 알고리즘에 필요한 리소스를 계산하고 표시하는 리소스 예측 도구입니다.

예측 도구를 사용하여 아키텍처 결정을 평가하고, 큐비트 기술을 비교하고, 특정 양자 알고리즘을 실행하는 데 필요한 리소스를 결정할 수 있습니다. 물리적 큐비트의 총 수, 벽시계 시간, 필요한 계산 리소스, 각 예측에 사용된 수식 및 값의 세부 정보를 볼 수 있습니다.

Azure Quantum Resource Estimator는 어떻게 작동하나요?

Azure Quantum Resource Estimator는 대상 매개 변수라고 하고 미리 정의된 값이 있는 몇 가지 입력을 사용하여 쉽게 시작할 수 있습니다. 기본 대상 매개 변수는 다음과 같습니다.

• 물리적 큐비트 모델인 qubitParams입니다.
• QEC 체계인 qecScheme입니다.
• 오류 예산인 errorBudget입니다.

또한 리소스 예측 도구는 다음과 같은 몇 가지 선택적 매개 변수를 사용합니다.

• constraints, 구성 요소 수준의 제약 조건.
• distillationUnitSpecifications, T 팩터리 증류 알고리즘을 지정합니다.

물리적 큐비트 모델

미리 정의된 6개의 큐비트 매개 변수 중에서 선택할 수 있습니다. 네 개의 매개 변수에는 게이트 기반 명령 집합이 있고 두 개의 매개 변수에는 Majorana 명령 집합이 있습니다. 이러한 미리 정의된 큐비트 매개 변수는 이온 또는 초전도체와 같이 발표된 연구 논문에 정의된 다양한 큐비트 아키텍처를 나타냅니다. 큐비트 모델은 다양한 작업 시간과 오류 속도를 포함하므로 이를 사용하여 실제 양자 애플리케이션에 필요한 리소스 비용을 탐색할 수 있습니다.

미리 정의된 큐비트 매개 변수	명령 집합 유형
"qubit_gate_ns_e3"	게이트 기반
"qubit_gate_ns_e4"	게이트 기반
"qubit_gate_us_e3"	게이트 기반
"qubit_gate_us_e4"	게이트 기반
"qubit_maj_ns_e4"	Majorana
"qubit_maj_ns_e6"	Majorana

자세한 내용은 Azure Quantum Resource Estimator의 큐비트 매개 변수를 참조하세요.

QEC 스키마

QEC(양자 오류 수정)는 모든 양자 컴퓨팅 플랫폼에서 완전히 확장성 있는 양자 계산을 달성하는 데 매우 중요합니다. 양자 컴퓨팅 플랫폼에서 허용하는 연산 집합은 물리적 제약 조건에 의해 제한되며 알고리즘에 규정된 작업과 일치하지 않을 수 있습니다. 양자 컴퓨터에서 제공하는 연산이 알고리즘의 연산과 일치하더라도 양자 컴퓨터가 각 연산을 수행할 수 있는 정확도는 제한될 수 있습니다.

Azure Quantum Resource Estimator는 게이트 기반 및 Majorana 물리적 명령 집합에 대한 두 개의 surface 코드 프로토콜과 Majorana 물리적 명령 집합에서만 사용할 수 있는 floquet 코드 프로토콜의 세 가지 미리 정의된 QEC 체계를 제공합니다.

QEC 체계	명령 집합 유형
surface_code	게이트 기반 및 마요라나
floquet_code	Majorana

자세한 내용은 Azure Quantum Resource Estimator의 QEC를 참조하세요.

오류 예산

총 오류 예산은 알고리즘에 허용된 전체 오류를 설정합니다. 허용된 오류는 알고리즘이 실패하도록 허용된 횟수입니다. 오류 예산의 값은 0에서 1 사이여야 하고 기본값은 0.001입니다. 기본값은 0.1%에 해당하며 알고리즘의 1,000회 실행 중 한 번의 실패가 허용됨을 의미합니다. 이 매개 변수는 애플리케이션별로 크게 다릅니다. 예를 들어 정수를 인수분해하기 위해 Shor 알고리즘을 실행하는 경우 출력이 실제로 입력의 소인수인지 확인할 수 있으므로 오류 예산에 대한 큰 값이 허용될 수 있습니다. 반면 효율적으로 확인될 수 없는 해를 가진 문제를 푸는 알고리즘에는 더 작은 오류 예산이 필요할 수 있습니다.

자세한 내용은 Azure Quantum Resource Estimator의 오류 예산을 참조하세요.

Azure Quantum 리소스 추정기의 결과는 무엇인가요?

Azure Quantum Resource Estimator는 대상 매개 변수 {qubitParams, qecScheme, errorBudget} 및 양자 알고리즘을 사용합니다. 이러한 유형의 계산 시나리오에서 이러한 유형의 알고리즘을 실행하는 데 필요한 논리 리소스의 사전 레이아웃 및 사후 레이아웃 추정을 계산합니다.

Resource Estimator는 알고리즘의 논리적 및 물리적 예측을 계산합니다. QEC 코드 거리를 계산하고 이 값에서 하나의 논리 큐비트를 인코딩하는 데 필요한 물리적 큐비트의 수를 계산합니다. 논리 큐비트, T 게이트, 회전 게이트, 제어 게이트, 측정값, T 팩터리 물리적 값, 총 런타임의 수 등의 값을 계산합니다.

리소스 예측 작업의 결과는 물리적 큐비트, 고장, 논리 큐비트 매개 변수, T 팩터리 매개 변수, 사전 레이아웃 논리 리소스 및 가정된 오류 예산과 같은 그룹으로 인쇄됩니다.

또한 시공간 다이어그램을 사용하여 알고리즘 및 T 팩터리에 사용되는 실제 큐비트의 분포를 검사할 수 있습니다. 공간 다이어그램은 이 두 가지의 비율을 보여줍니다. T 팩터리 복사본 수는 T 팩터리의 실제 큐비트 수에 영향을 줍니다.

계속