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Como enviar circuitos formatados específicos para o Azure Quantum

Saiba como usar o azure-quantumPython pacote para enviar circuitos em formatos específicos para o serviço Azure Quantum. Este artigo mostra como enviar circuitos nos seguintes formatos:

Para obter mais informações, consulte Circuitos quânticos.

Nota

O Microsoft Quantum Development Kit (Classic QDK) não será mais suportado após 30 de junho de 2024. Se você for um desenvolvedor QDK existente, recomendamos que faça a transição para o novo Kit de Desenvolvimento Quântico do Azure (QDK Moderno) para continuar desenvolvendo soluções quânticas. Para obter mais informações, consulte Migrar seu código Q# para o QDK moderno.

Pré-requisitos

Para executar seus circuitos em um Bloco de Anotações no portal do Azure, você precisa:

  • Uma conta do Azure com uma subscrição ativa. Se não tiver uma conta do Azure, registe-se gratuitamente e inscreva-se numa subscrição pré-paga.
  • Um espaço de trabalho do Azure Quantum. Para obter mais informações, consulte Criar um espaço de trabalho do Azure Quantum.

Para desenvolver e executar seus circuitos no Visual Studio Code, você também precisa:

  • Um Python ambiente com Python e Pip instalado.

  • VS Code com o Azure Quantum Development Kit Pythone as extensões Jupyter instaladas.

  • O Azure Quantum qsharp, azure-quantume ipykernel pacotes.

    python -m pip install --upgrade qsharp azure-quantum ipykernel
    

Criar um novo Jupyter Notebook

Você pode criar um bloco de anotações no VS Code ou diretamente no portal do Azure Quantum.

  1. Faça logon no portal do Azure e selecione o espaço de trabalho na etapa anterior.
  2. Na folha esquerda, selecione Blocos de Notas.
  3. Clique em Meus Blocos de Anotações e clique em Adicionar Novo.
  4. Em Tipo de kernel, selecione IPython.
  5. Digite um nome para o arquivo e clique em Criar arquivo.

Quando o novo Bloco de Anotações é aberto, ele cria automaticamente o código para a primeira célula, com base nas informações da assinatura e do espaço de trabalho.

from azure.quantum import Workspace
workspace = Workspace ( 
    resource_id = "", # Your resource_id 
    location = ""  # Your workspace location (for example, "westus") 
)

Enviar circuitos formatados em QIR

Quantum Intermediate Representation (QIR) é uma representação intermediária que serve como uma interface comum entre linguagens/frameworks de programação quântica e targetplataformas de computação quântica. Para obter mais informações, consulte Representação intermediária quântica.

  1. Crie o circuito QIR. Por exemplo, o código a seguir cria um circuito de emaranhamento simples.

    QIR_routine = """%Result = type opaque
    %Qubit = type opaque
    
    define void @ENTRYPOINT__main() #0 {
      call void @__quantum__qis__h__body(%Qubit* inttoptr (i64 0 to %Qubit*))
      call void @__quantum__qis__cx__body(%Qubit* inttoptr (i64 0 to %Qubit*), %Qubit* inttoptr (i64 1 to %Qubit*))
      call void @__quantum__qis__h__body(%Qubit* inttoptr (i64 2 to %Qubit*))
      call void @__quantum__qis__cz__body(%Qubit* inttoptr (i64 2 to %Qubit*), %Qubit* inttoptr (i64 0 to %Qubit*))
      call void @__quantum__qis__h__body(%Qubit* inttoptr (i64 2 to %Qubit*))
      call void @__quantum__qis__h__body(%Qubit* inttoptr (i64 3 to %Qubit*))
      call void @__quantum__qis__cz__body(%Qubit* inttoptr (i64 3 to %Qubit*), %Qubit* inttoptr (i64 1 to %Qubit*))
      call void @__quantum__qis__h__body(%Qubit* inttoptr (i64 3 to %Qubit*))
      call void @__quantum__qis__mz__body(%Qubit* inttoptr (i64 2 to %Qubit*), %Result* inttoptr (i64 0 to %Result*)) #1
      call void @__quantum__qis__mz__body(%Qubit* inttoptr (i64 3 to %Qubit*), %Result* inttoptr (i64 1 to %Result*)) #1
      call void @__quantum__rt__tuple_record_output(i64 2, i8* null)
      call void @__quantum__rt__result_record_output(%Result* inttoptr (i64 0 to %Result*), i8* null)
      call void @__quantum__rt__result_record_output(%Result* inttoptr (i64 1 to %Result*), i8* null)
      ret void
    }
    
    declare void @__quantum__qis__ccx__body(%Qubit*, %Qubit*, %Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__cx__body(%Qubit*, %Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__cy__body(%Qubit*, %Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__cz__body(%Qubit*, %Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__rx__body(double, %Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__rxx__body(double, %Qubit*, %Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__ry__body(double, %Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__ryy__body(double, %Qubit*, %Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__rz__body(double, %Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__rzz__body(double, %Qubit*, %Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__h__body(%Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__s__body(%Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__s__adj(%Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__t__body(%Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__t__adj(%Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__x__body(%Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__y__body(%Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__z__body(%Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__swap__body(%Qubit*, %Qubit*)
    declare void @__quantum__qis__mz__body(%Qubit*, %Result* writeonly) #1
    declare void @__quantum__rt__result_record_output(%Result*, i8*)
    declare void @__quantum__rt__array_record_output(i64, i8*)
    declare void @__quantum__rt__tuple_record_output(i64, i8*)
    
    attributes #0 = { "entry_point" "output_labeling_schema" "qir_profiles"="base_profile" "required_num_qubits"="4" "required_num_results"="2" }
    attributes #1 = { "irreversible" }
    
    ; module flags
    
    !llvm.module.flags = !{!0, !1, !2, !3}
    
    !0 = !{i32 1, !"qir_major_version", i32 1}
    !1 = !{i32 7, !"qir_minor_version", i32 0}
    !2 = !{i32 1, !"dynamic_qubit_management", i1 false}
    !3 = !{i32 1, !"dynamic_result_management", i1 false}
    """
    
  2. Crie uma submit_qir_job função auxiliar para submeter o circuito QIR a um target. Observe que os formatos de dados de entrada e saída são especificados como qir.v1 e microsoft.quantum-results.v1, respectivamente.

    # Submit the job with proper input and output data formats
    def submit_qir_job(target, input, name, count=100):
        job = target.submit(
            input_data=input, 
            input_data_format="qir.v1",
            output_data_format="microsoft.quantum-results.v1",
            name=name,
            input_params = {
                "entryPoint": "ENTRYPOINT__main",
                "arguments": [],
                "count": count
                }
        )
    
        print(f"Queued job: {job.id}")
        job.wait_until_completed()
        print(f"Job completed with state: {job.details.status}")
        #if job.details.status == "Succeeded":
        result = job.get_results()
    
        return result
    
  3. Selecione um target e envie o circuito QIR para o Azure Quantum. Por exemplo, para submeter o circuito QIR ao simulador targetIonQ:

    target = workspace.get_targets(name="ionq.simulator") 
    result = submit_qir_job(target, QIR_routine, "QIR routine")
    result
    
    {'Histogram': ['(0, 0)', 0.5, '(1, 1)', 0.5]}
    

Enviar um circuito com um formato específico do provedor para o Azure Quantum

Além das linguagens QIR, como Q# ou Qiskit, você pode enviar circuitos quânticos em formatos específicos do provedor para o Azure Quantum. Cada provedor tem seu próprio formato para representar circuitos quânticos.

Enviar um circuito para IonQ usando o formato JSON

  1. Crie um circuito quântico usando o formato JSON independente de linguagem suportado pelo IonQtargets, conforme descrito na documentação da API IonQ. Por exemplo, o exemplo a seguir cria uma superposição entre três qubits:

    circuit = {
        "qubits": 3,
        "circuit": [
            {
            "gate": "h",
            "target": 0
            },
            {
            "gate": "cnot",
            "control": 0,
            "target": 1
            },
            {
            "gate": "cnot",
            "control": 0,
            "target": 2
            },
        ]
    }
    
  2. Submeta o circuito ao IonQ target. O exemplo a seguir usa o simulador IonQ, que retorna um Job objeto.

    target = workspace.get_targets(name="ionq.simulator")
    job = target.submit(circuit)
    
  3. Aguarde até que o trabalho seja concluído e, em seguida, obtenha os resultados.

    results = job.get_results()
    print(results)
    
    .....
    {'duration': 8240356, 'histogram': {'0': 0.5, '7': 0.5}}
    
  4. Em seguida, você pode visualizar os resultados usando Matplotlib.

    import pylab as pl
    pl.rcParams["font.size"] = 16
    hist = {format(n, "03b"): 0 for n in range(8)}
    hist.update({format(int(k), "03b"): v for k, v in results["histogram"].items()})
    pl.bar(hist.keys(), hist.values())
    pl.ylabel("Probabilities")
    

    Saída de trabalho IonQ

  5. Antes de executar um trabalho na QPU, você pode estimar quanto custará para ser executado. Para estimar o custo de execução de um trabalho na QPU, você pode usar o estimate_cost método:

    target = workspace.get_targets(name="ionq.qpu")
    cost = target.estimate_cost(circuit, shots=500)
    
    print(f"Estimated cost: {cost.estimated_total}")
    

    Isto imprime o custo estimado em dólares americanos.

    Nota

    Para obter os detalhes de preços mais atuais, consulte Preços IonQ ou encontre seu espaço de trabalho e veja as opções de preços na guia "Provedor" do seu espaço de trabalho via: aka.ms/aq/myworkspaces.

Enviar um circuito para PASQAL usando o SDK do Pulser

Para enviar um circuito para o PASQAL, você pode usar o SDK do Pulser para criar sequências de pulso e enviá-las para o PASQAL target.

Instalar o SDK do Pulser

Pulser é uma estrutura para compor, simular e executar sequências de pulso para dispositivos quânticos de átomos neutros. Ele foi projetado pela PASQAL como uma passagem para submeter experimentos quânticos aos seus processadores quânticos. Para obter mais informações, consulte a documentação do Pulser.

Para enviar as sequências de pulso, primeiro instale os pacotes SDK do Pulser:

try:
    import pulser
except ImportError:
    !pip -q install pulser
    !pip -q install pulser-core

Criar um registo quântico

  1. Primeiro, carregue as importações necessárias:

    import numpy as np
    import pulser
    from pprint import pprint
    from pulser import Pulse, Sequence, Register
    
  2. A QPU de PASQAL é feita de átomos neutros presos em posições bem definidas em uma rede. Para definir seus registros quânticos, você cria uma matriz de qubits em uma rede. Por exemplo, o código a seguir cria uma rede quadrada 4x4 de qubits:

    L = 4
    square = np.array([[i, j] for i in range(L) for j in range(L)], dtype=float)
    square -= np.mean(square, axis=0)
    square *= 5
    
    qubits = dict(enumerate(square))
    reg = Register(qubits)
    reg.draw()
    

    Lote de uma rede quadrada 4x4 com 16 qubits.

Escrever uma sequência de pulsos

Os átomos neutros são controlados com pulsos de laser. O SDK do Pulser permite criar sequências de pulso para aplicar ao registro quântico.

  1. Primeiro, você precisa configurar uma sequência de pulsos e declarar os canais que serão usados para controlar os átomos. Por exemplo, o código a seguir declara dois canais: ch0 e ch1.

    from pulser.devices import Chadoq2
    
    seq = Sequence(reg, Chadoq2)
    
    seq.declare_channel("ch0", "raman_local")
    print("Available channels after declaring 'ch0':")
    pprint(seq.available_channels)
    
    seq.declare_channel("ch1", "rydberg_local", initial_target=4)
    print("\nAvailable channels after declaring 'ch1':")
    pprint(seq.available_channels)
    

    Algumas coisas a considerar:

    • A Sequence em Pulser é uma série de operações que devem ser executadas em um registro quântico.
    • O código configura uma sequência de operações a serem executadas em um AnalogDevice dispositivo. AnalogDevice é um dispositivo predefinido em Pulser que representa um computador quântico equivalente a Fresnel1.
  2. Crie uma sequência de pulsos. Para fazer isso, você cria e adiciona pulsos aos canais que você declarou. Por exemplo, o código a seguir cria um pulso simples e o adiciona ao canal ch0e, em seguida, cria um pulso complexo e o adiciona ao canal ch1.

    seq.target(1, "ch0") # Target qubit 1 with channel "ch0"
    simple_pulse = Pulse.ConstantPulse(200, 2, -10, 0)
    seq.add(simple_pulse, "ch0") # Add the pulse to channel "ch0"
    seq.delay(100, "ch1")
    from pulser.waveforms import RampWaveform, BlackmanWaveform
    
    duration = 1000
    # Create a Blackman waveform with a duration of 1000 ns and an area of pi/2 rad
    amp_wf = BlackmanWaveform(duration, np.pi / 2)  
    # Create a ramp waveform with a duration of 1000 ns and a linear sweep from -20 to 20 rad/µs
    detuning_wf = RampWaveform(duration, -20, 20) 
    
    # Create a pulse with the amplitude waveform amp_wf, the detuning waveform detuning_wf, and a phase of 0 rad.
    complex_pulse = Pulse(amp_wf, detuning_wf, phase=0) 
    complex_pulse.draw()
    seq.add(complex_pulse, "ch1") # Add the pulse to channel "ch1"
    

A imagem mostra o pulso simples e complexo.

Enredo do pulso simples e complexo.

Converter a sequência em uma cadeia de caracteres JSON

Para enviar as sequências de pulso, você precisa converter os objetos Pulser em uma cadeia de caracteres JSON que pode ser usada como dados de entrada.

import json

# Convert the sequence to a JSON string
def prepare_input_data(seq):
    input_data = {}
    input_data["sequence_builder"] = json.loads(seq.to_abstract_repr())
    to_send = json.dumps(input_data)
    #print(json.dumps(input_data, indent=4, sort_keys=True))
    return to_send

Submeter a sequência de pulsos ao PASQAL target

  1. Primeiro, você precisa definir os formatos de dados de entrada e saída adequados. Por exemplo, o código a seguir define o formato de dados de entrada como pasqal.pulser.v1 e o formato de dados de saída como pasqal.pulser-results.v1.

    # Submit the job with proper input and output data formats
    def submit_job(target, seq):
        job = target.submit(
            input_data=prepare_input_data(seq), # Take the JSON string previously defined as input data
            input_data_format="pasqal.pulser.v1", 
            output_data_format="pasqal.pulser-results.v1",
            name="PASQAL sequence",
            shots=100 # Number of shots
        )
    
        print(f"Queued job: {job.id}")
        job.wait_until_completed()
        print(f"Job completed with state: {job.details.status}")
        result = job.get_results()
    
        return result
    

    Nota

    O tempo necessário para executar um circuito na QPU depende dos tempos de fila atuais. Você pode exibir o tempo médio de fila para um target selecionando a folha Provedores do seu espaço de trabalho.

  2. Submeta o programa ao PASQAL. Por exemplo, você pode enviar o programa para PASQAL Emu-TN target.

    target = workspace.get_targets(name="pasqal.sim.emu-tn")
    submit_job(target, seq)
    
    {'0000000000000000': 59,
     '0000100000000000': 39,
     '0100000000000000': 1,
     '0100100000000000': 1}
    

Envie um circuito para a Quantinuum usando o OpenQASM

  1. Crie um circuito quântico na representação OpenQASM. Por exemplo, o exemplo a seguir cria um circuito de Teletransporte:

    circuit = """OPENQASM 2.0;
    include "qelib1.inc";
    qreg q[3];
    creg c0[3];
    h q[0];
    cx q[0], q[1];
    cx q[1], q[2];
    measure q[0] -> c0[0];
    measure q[1] -> c0[1];
    measure q[2] -> c0[2];
    """
    

    Opcionalmente, você pode carregar o circuito de um arquivo:

    with open("my_teleport.qasm", "r") as f:
        circuit = f.read()
    
  2. Submeta o circuito ao Quantinuum target. O exemplo a seguir usa o validador de API Quantinuum, que retorna um Job objeto.

    target = workspace.get_targets(name="quantinuum.sim.h1-1sc")
    job = target.submit(circuit, shots=500)
    
  3. Aguarde até que o trabalho seja concluído e, em seguida, obtenha os resultados.

    results = job.get_results()
    print(results)
    
    ........
    {'c0': ['000',
    '000',
    '000',
    '000',
    '000',
    '000',
    '000',
    ...
    ]}
    
  4. Em seguida, você pode visualizar os resultados usando Matplotlib.

    import pylab as pl
    pl.hist(results["c0"])
    pl.ylabel("Counts")
    pl.xlabel("Bitstring")
    

    Produção de trabalho quantinuum

    Olhando para o histograma, você pode notar que o gerador de números aleatórios retornou 0 todas as vezes, o que não é muito aleatório. Isso ocorre porque, embora o validador de API garanta que seu código será executado com êxito no hardware Quantinuum, ele também retorna 0 para cada medição quântica. Para um verdadeiro gerador de números aleatórios, você precisa executar seu circuito em hardware quântico.

  5. Antes de executar um trabalho na QPU, você pode estimar quanto custará para ser executado. Para estimar o custo de execução de um trabalho na QPU, você pode usar o estimate_cost método.

    target = workspace.get_targets(name="quantinuum.qpu.h1-1")
    cost = target.estimate_cost(circuit, shots=500)
    
    print(f"Estimated cost: {cost.estimated_total}")
    

    Isso imprime o custo estimado em Créditos Quânticos do Sistema H (HQCs).

    Nota

    Para executar uma estimativa de custo em relação a um Quantinuum target, você deve primeiro recarregar o pacote azure-quantumPython com o parâmetro [qiskit] e garantir que você tenha a versão mais recente do Qiskit. Para obter mais informações, consulte Atualizar o pacote azure-quantumPython.

    Nota

    Para obter os detalhes de preços mais atuais, consulte Preços do Azure Quantum ou encontre seu espaço de trabalho e exiba as opções de preços na guia "Provedor" do seu espaço de trabalho via: aka.ms/aq/myworkspaces.

Envie um circuito para Rigetti usando Quil

A maneira mais fácil de enviar trabalhos Quil é usando o pacote pyquil-for-azure-quantum , pois ele permite que você use as ferramentas e a documentação da biblioteca pyQuil . Sem esse pacote, o pyQuil pode ser usado para construir programas Quil, mas não para enviá-los ao Azure Quantum.

Você também pode construir programas Quil manualmente e enviá-los usando o azure-quantum pacote diretamente.

  1. Primeiro, carregue as importações necessárias.

    from pyquil.gates import CNOT, MEASURE, H
    from pyquil.quil import Program
    from pyquil.quilbase import Declare
    from pyquil_for_azure_quantum import get_qpu, get_qvm
    
  2. Use a get_qvm função ou get_qpu para obter uma conexão com a QVM ou QPU.

    qc = get_qvm()  # For simulation
    # qc = get_qpu("Ankaa-2") for submitting to a QPU
    
  3. Crie um programa Quil. Qualquer programa Quil válido é aceito, mas a leitura deve ser nomeada.ro

    program = Program(
        Declare("ro", "BIT", 2),
        H(0),
        CNOT(0, 1),
        MEASURE(0, ("ro", 0)),
        MEASURE(1, ("ro", 1)),
    ).wrap_in_numshots_loop(5)
    
    # Optionally pass to_native_gates=False to .compile() to skip the compilation stage
    
    result = qc.run(qc.compile(program))
    data_per_shot = result.readout_data["ro"]
    
  4. Aqui, data_per_shot é uma numpy matriz, para que você possa usar numpy métodos.

    assert data_per_shot.shape == (5, 2)
    ro_data_first_shot = data_per_shot[0]
    assert ro_data_first_shot[0] == 1 or ro_data_first_shot[0] == 0
    
  5. Imprima todos os dados.

    print("Data from 'ro' register:")
    for i, shot in enumerate(data_per_shot):
        print(f"Shot {i}: {shot}")
    

Importante

Atualmente, não há suporte para o envio de vários circuitos em um único trabalho. Como solução alternativa, você pode chamar o método para enviar cada circuito de forma assíncrona backend.run e, em seguida, buscar os resultados de cada trabalho. Por exemplo:

jobs = []
for circuit in circuits:
    jobs.append(backend.run(circuit, shots=N))

results = []
for job in jobs:
    results.append(job.result())