Introducción al estimador de recursos de Azure Quantum

En este artículo se presenta el estimador de recursos de Azure Quantum, una eficaz herramienta de código abierto que permite calcular los recursos necesarios para ejecutar un programa cuántico en un equipo cuántico.

¿Qué es el estimador de recursos de Azure Quantum?

El estimador de recursos de Azure Quantum es una herramienta de código abierto que permite calcular los recursos necesarios para ejecutar un algoritmo cuántico determinado en un equipo cuántico tolerante a errores.

Sugerencia

El estimador de recursos de Azure Quantum es gratuito y no requiere una cuenta de Azure.

El estimador de recursos proporciona el número total de cúbits físicos y lógicos, el tiempo de ejecución, así como detalles de las fórmulas y los valores usados para cada estimación. Esto significa que el desarrollo de algoritmos se convierte en el foco, con el objetivo de optimizar el rendimiento y reducir el costo. Con el estimador de recursos de Azure Quantum, puede comparar tecnologías de cúbits, esquemas de corrección de errores cuánticos y otras características de hardware para comprender cómo afectan a los recursos necesarios para ejecutar un programa cuántico.

Puede empezar desde esquemas conocidos y predefinidos de parámetros de cúbit y esquemas de corrección de errores cuánticos (QEC) o configurar opciones únicas en una amplia gama de características de la máquina, como tasas de error de operación, velocidades de operación y esquemas y umbrales de corrección de errores.

¿Por qué es importante la estimación de recursos en el desarrollo de la computación cuántica?

Aunque los equipos cuánticos prometen resolver problemas científicos y comerciales importantes, lograr la viabilidad comercial requerirá equipos cuánticos a gran escala y tolerantes a errores que tengan un gran número de cúbits en superposición y tasas de errores físicos por debajo de un umbral determinado. La viabilidad comercial y científica requerirá también esquemas QEC para lograr tolerancia a errores. QEC requiere tanto tiempo como esfuerzo, lo que hace que sea necesario un mayor tiempo de ejecución para las operaciones de nivel lógico o de algoritmo, así como cúbits físicos adicionales para almacenar y calcular información.

Con el estimador de recursos, puede comprender el impacto de las opciones de diseño arquitectónico y los esquemas de corrección de errores cuánticos. El estimador de recursos le ayudará a comprender cuántos cúbits se necesitan para ejecutar una aplicación, cuánto tiempo tardará en ejecutarse y qué tecnologías de cúbits son más adecuadas para resolver un problema específico. Comprender estos requisitos le permitirá preparar y refinar las soluciones cuánticas para que se ejecuten en máquinas cuánticas futuras y escaladas.

¿Qué características hacen que el estimador de recursos sea único?

El estimador de recursos es una herramienta eficaz que implica todos los niveles de pila de computación cuántica. La pila de computación cuántica se puede dividir en tres niveles: el nivel de aplicación, la programación cuántica o el nivel de compilación, y el nivel de hardware o modelado.

El estimador de recursos permite personalizar los parámetros de cada nivel y analizar cómo afectan a los recursos generales necesarios para ejecutar un programa cuántico.

Personalización

Puede adaptar el estimador de recursos y especificar las características del sistema cuántico. Puede usar los parámetros predefinidos target o personalizarlos según sus necesidades. Para obtener más información, consulte Personalización de estimaciones de recursos para las características de la máquina.

Parámetros de destino	Describir el sistema
Modelo de cúbit físico	Por ejemplo, especifique el conjunto de instrucciones, el tiempo de medición de cúbits, las tasas de error o los tiempos de puerta.
Esquema de corrección de errores cuánticos	Por ejemplo, especifique el número de cúbits físicos por cúbit lógico, el tiempo del ciclo lógico o el umbral de corrección de errores.
Presupuesto de errores	Por ejemplo, especifique el presupuesto de errores para implementar cúbits lógicos, destilación de estados T y síntesis de las puertas de rotación.
Unidades de destilación	Por ejemplo, especifique el número de estados T necesarios para el proceso de destilación, el número de estados T producidos como salida del proceso de destilación o la probabilidad de error del proceso de destilación.
Restricciones	Por ejemplo, especifique el número máximo de cúbits físicos, el tiempo de ejecución máximo o el número máximo de copias de fábrica de T.

Flexibilidad

Puede traer su propio código y herramientas de compilación al Estimador de recursos. El estimador de recursos admite cualquier idioma que se traduzca a QIR, por ejemplo, Q# y Qiskit. Consulte Diferentes formas de ejecutar el estimador de recursos.

Procesamiento por lotes de varias estimaciones

El estimador de recursos permite calcular los recursos necesarios para ejecutar el mismo algoritmo cuántico para diferentes configuraciones de target parámetros y comparar los resultados. De este modo, puede comprender cómo la arquitectura de cúbits, el esquema QEC y el resto de los target parámetros afectan a los recursos generales.

Optimization

Puede reducir el tiempo de ejecución del estimador de recursos mediante la incorporación de algunas estimaciones en el costo total. Por ejemplo, si trabaja con un programa grande, puede calcular y almacenar en caché el costo de las subrutinas, o si ya conoce las estimaciones de una operación , puede pasarlas al estimador de recursos.

Visualización de recursos

Puede visualizar los inconvenientes entre el número de cúbits físicos y el tiempo de ejecución del algoritmo mediante el diagrama de tiempo espaciado, lo que le permite encontrar la combinación óptima de {número de cúbits, tiempo de ejecución}.

También puede inspeccionar la distribución de cúbits físicos usados para el algoritmo y las factorías de T mediante el diagrama de espacio.

Introducción al estimador de recursos

El estimador de recursos forma parte del Kit de desarrollo de Azure Quantum (QDK moderno). Para empezar, consulte Ejecución de la primera estimación de recursos.

En la tabla siguiente se muestran diferentes escenarios de usuario y los artículos recomendados para empezar con el estimador de recursos.

Escenario de usuario	Desea
Estoy desarrollando códigos QEC	Puede usar el estimador de recursos para personalizar los códigos QEC y comparar diferentes combinaciones de parámetros. Consulte Personalización de los esquemas QEC.
Estoy desarrollando algoritmos cuánticos	Mediante el análisis del impacto de diferentes configuraciones de perfiles de hardware y software en los requisitos de recursos, puede obtener información sobre cómo el algoritmo cuántico puede funcionar en diferentes condiciones de hardware y error. Esta información puede ayudarle a optimizar el algoritmo para determinadas tasas de errores o hardware cuántico. Consulte Ejecución de varias configuraciones de target parámetros.
Quiero mejorar el rendimiento de los programas cuánticos	Para obtener información sobre cómo aprovechar la eficacia del estimador de recursos, consulte Ejecución de programas de gran tamaño y Uso de estimaciones conocidas.
Me interesa la computación cuántica a gran escala	Puede usar el estimador de recursos para analizar los recursos de los problemas reales que se espera que resuelvan los equipos cuánticos tolerantes a errores a gran escala. Consulte cómo en Estimación de recursos para la computación cuántica a gran escala.
Estoy desarrollando criptografía segura para quantum	Puede usar el estimador de recursos para comparar el rendimiento de diferentes algoritmos de cifrado, fortalezas clave, tipos de cúbits y tasas de error, y su resistencia a los ataques cuánticos. Consulte Estimación y criptografía de recursos.

Nota

Si tiene algún problema mientras trabaja con el estimador de recursos, consulte la página Solución de problemas.

Estimación de recursos para la computación cuántica a gran escala

Si desea desarrollar algoritmos cuánticos para equipos cuánticos a gran escala, consulte el tutorial Estimación de los recursos de un problema de química cuántica .

Este tutorial representa un primer paso para integrar la estimación de recursos de soluciones cuánticas en problemas de estructura electrónica. Una de las aplicaciones más importantes de los equipos cuánticos escalados es resolver problemas de química cuántica. La simulación de sistemas mecánicos cuánticos complejos tiene la posibilidad de desbloquear avances en áreas como la captura de carbono, la inseguridad alimentaria y el diseño de mejores combustibles y materiales.

Por ejemplo, uno de los hamiltonianos usados en este tutorial, el nitrogenase_54orbital, describe la enzima nitrógenoasa. Si podría simular con precisión cómo funciona esta enzima en un nivel cuántico, podría ayudarnos a comprender cómo producirla a escala. Podría reemplazar el proceso muy intensivo de energía que se utiliza para producir suficiente fertilizante para alimentar el planeta. Esto tiene la posibilidad de reducir la huella de carbono mundial y también ayudar a abordar las preocupaciones relativas a la inseguridad alimentaria en una población creciente.