Wat is de Azure Quantum Resource Estimator?
De Azure Quantum Resource Estimator is een opensource-hulpprogramma waarmee u de resources kunt schatten die nodig zijn om een kwantumprogramma uit te voeren op een fouttolerante kwantumcomputer.
De resource-estimator berekent het totale aantal fysieke en logische qubits, de runtime en details van de formules en waarden die voor elke schatting worden gebruikt. Met de Azure Quantum Resource Estimator kunt u qubittechnologieën, kwantumfoutcorrectieschema's en andere hardwarekenmerken vergelijken om te begrijpen hoe deze van invloed zijn op de resources die nodig zijn om een kwantumprogramma uit te voeren.
Tip
De Azure Quantum Resource Estimator is gratis en vereist geen Azure-account.
Welke functies maken de Resource Estimator uniek?
De resource-estimator is een krachtig hulpprogramma dat alle niveaus van kwantumcomputingstack omvat. De kwantumcomputingstack kan worden onderverdeeld in drie niveaus: het toepassingsniveau, het kwantumprogrammeer- of compilatieniveau en het hardware- of modelleringsniveau.
Met de resource-estimator kunt u de parameters van elk niveau aanpassen en analyseren hoe deze van invloed zijn op de totale resources die nodig zijn om een kwantumprogramma uit te voeren.
Aanpassing
De Resource Estimator heeft een uitbreidbaarheids-API om een kwantumarchitectuur te modelleren en alle veronderstellingen te wijzigen. U kunt de resource-estimator aanpassen en de kenmerken van uw kwantumsysteem opgeven.
U kunt vooraf gedefinieerde qubitparameters en QEC-schema's (Quantum Error Correction) gebruiken of unieke instellingen configureren voor een breed scala aan machinekenmerken. Zie De target parameters van de resource-estimator aanpassen voor meer informatie.
| Target Parameters | Uw systeem beschrijven |
|---|---|
| Fysiek qubitmodel | Geef bijvoorbeeld de instructieset, de meettijd van de qubit, foutpercentages of poorttijden op. |
| Kwantumfoutcorrectieschema | Geef bijvoorbeeld het aantal fysieke qubits per logische qubit, de tijd van de logische cyclus of de drempelwaarde voor foutcorrectie op. |
| Foutbudget | Geef bijvoorbeeld het foutbudget op voor het implementeren van logische qubits, T-statusdestillatie en synthese van de draaipoorten. |
| Destillatie-eenheden | Geef bijvoorbeeld het aantal T-toestanden op dat is vereist voor het distillatieproces, het aantal T-toestanden dat wordt geproduceerd als uitvoer van het distillatieproces of de kans op storing van het distillatieproces. |
| Beperkingen | Geef bijvoorbeeld het maximum aantal fysieke qubits, de maximale runtime of het maximum aantal exemplaren van T Factory op. |
Notitie
Met de resource-estimator kunt u elke kwantumarchitectuur modelleren. De startup Alice & Bob maakt bijvoorbeeld gebruik van de Resource Estimator om de architectuur te evalueren, die gebruikmaakt van cat qubits en herhalingsfoutcorrectiecode. Zie dit bericht in de Q#-blog voor meer informatie
Flexibiliteit
U kunt uw eigen code en compilatiehulpprogramma's meenemen naar de resource-estimator. De Resource Estimator ondersteunt elke taal die wordt vertaald naar QIR, bijvoorbeeld Q# en Qiskit. Zie Verschillende manieren om de resource-estimator uit te voeren.
Meerdere schattingen batchgewijs uitvoeren
Met de resource-estimator kunt u een schatting maken van de resources die nodig zijn om hetzelfde kwantumalgoritmen voor verschillende configuraties van target parameters uit te voeren en de resultaten te vergelijken. Op deze manier kunt u begrijpen hoe de qubitarchitectuur, het QEC-schema en de rest van de target parameters van invloed zijn op de totale resources.
Optimalisatie
U kunt de uitvoeringstijd van de resource-estimator verminderen door enkele schattingen in de totale kosten op te nemen. Als u bijvoorbeeld met een groot programma werkt, kunt u de kosten van subroutines berekenen en in de cache opslaan, of als u al schattingen voor een bewerking kent, kunt u deze doorgeven aan de resource-estimator.
Visualisatie van resources
U kunt de afwegingen tussen het aantal fysieke qubits en de runtime van het algoritme visualiseren met behulp van het ruimte-tijddiagram, waarmee u de optimale combinatie van {aantal qubits, runtime}-paren kunt vinden.
U kunt ook de distributie controleren van fysieke qubits die worden gebruikt voor het algoritme en de T-factory's met behulp van het ruimtediagram.
Aan de slag met de resource-estimator
De Resource Estimator maakt deel uit van de Azure Quantum Development Kit (QDK). Zie Uw eerste resourceraming uitvoeren om aan de slag te gaan.
De volgende tabel bevat verschillende gebruikersscenario's en de aanbevolen artikelen om te beginnen met de Resource-estimator.
| Gebruikersscenario | U wilt... |
|---|---|
| Ik ontwikkel QEC-codes | U kunt de resource-estimator gebruiken om uw QEC-codes aan te passen en verschillende combinaties van parameters te vergelijken. Zie Hoe u uw QEC-schema's aanpast. |
| Ik ontwikkel kwantumalgoritmen | Door de impact van verschillende configuraties van hardware- en softwareprofielen op de resourcevereisten te analyseren, krijgt u inzicht in de prestaties van uw kwantumalgoritmen onder verschillende hardware- en foutvoorwaarden. Met deze informatie kunt u uw algoritme optimaliseren voor specifieke kwantumhardware of foutpercentages. Zie Meerdere configuraties van target parameters uitvoeren. |
| Ik wil de prestaties van kwantumprogramma's verbeteren | Zie Grote programma's uitvoeren en bekende schattingen gebruiken voor meer informatie over het benutten van de kracht van de Resource Estimator. |
| Ik ben geïnteresseerd in grootschalige kwantumcomputing | U kunt de resource-estimator gebruiken om de resources van echte problemen te analyseren die naar verwachting worden opgelost door grootschalige fouttolerante kwantumcomputers. Bekijk hoe u in resourceramingen voor grootschalige kwantumcomputing kunt berekenen. |
| Ik ontwikkel kwantumveilige cryptografie | U kunt de resource-estimator gebruiken om de prestaties van verschillende versleutelingsalgoritmen, belangrijke sterke punten, qubittypen en foutpercentages te vergelijken, en hun tolerantie voor kwantumaanvallen. Zie Resourceraming en cryptografie. |
Notitie
Als er een probleem optreedt tijdens het werken met de resource-estimator, raadpleegt u de pagina Probleemoplossing.
Schatting van resources voor grootschalige kwantumcomputing
Als u kwantumalgoritmen wilt ontwikkelen voor grootschalige kwantumcomputers, raadpleegt u de zelfstudie Over het schatten van de resources van een kwantumchemieprobleem .
Deze zelfstudie vertegenwoordigt een eerste stap voor het integreren van resourceramingen van kwantumoplossingen voor problemen met elektronische structuur. Een van de belangrijkste toepassingen van geschaalde kwantumcomputers is het oplossen van kwantumchemieproblemen. De simulatie van complexe kwantummechanische systemen biedt de mogelijkheid om doorbraaks te ontsluiten op gebieden zoals koolstofopname, voedselonzekerheid en het ontwerpen van betere brandstoffen en materialen.
Een van de Hamiltonianen die in deze zelfstudie worden gebruikt, de nitrogenase_54orbital, beschrijft bijvoorbeeld het stikstofase-enzym. Als u nauwkeurig kunt simuleren hoe dit enzym op kwantumniveau werkt, kan het ons helpen om te begrijpen hoe u het op schaal kunt produceren. U kunt het zeer energie-intensieve proces vervangen dat wordt gebruikt om voldoende kunstmest te produceren om de planeet te voeden. Dit heeft het potentieel om de wereldwijde koolstofvoetafdruk te verminderen en ook om problemen met betrekking tot voedselonzekerheid in een groeiende bevolking aan te pakken.
Waarom is resourceraming belangrijk bij de ontwikkeling van kwantumcomputing?
Hoewel kwantumcomputers beloven belangrijke wetenschappelijke en commerciële problemen op te lossen, is het bereiken van commerciële levensvatbaarheid grootschalig, fouttolerante kwantumcomputers met zowel een groot aantal qubits in superpositie als fysieke fouten onder een bepaalde drempelwaarde vereist. Commerciële en wetenschappelijke levensvatbaarheid vereisen ook QEC-schema's om fouttolerantie te bereiken. QEC is zowel tijd- als ruimteintensief, waarvoor een verhoogde uitvoeringstijd nodig is voor bewerkingen op algoritme of logisch niveau, evenals aanvullende fysieke qubits voor het opslaan en berekenen van informatie.
Met behulp van de resource-estimator kunt u inzicht hebben in de impact van architectuurontwerpkeuzen en kwantumfoutcorrectieschema's. De resource-estimator helpt u te begrijpen hoeveel qubits er nodig zijn om een toepassing uit te voeren, hoe lang het duurt om uit te voeren en welke qubittechnologieën beter geschikt zijn om een specifiek probleem op te lossen. Als u deze vereisten begrijpt, kunt u kwantumoplossingen voorbereiden en verfijnen voor uitvoering op toekomstige, geschaalde kwantummachines.