Resource Estimator を使用してパラメーターの複数の target 構成を実行する方法

  • [アーティクル]

この記事では、パラメーターの複数の target 構成を実行し、 Azure Quantum リソース推定器を使用してそれらを比較する方法について説明します。

リソース推定器を実行する方法については、「Resource Estimator を使用するさまざまな方法」を参照してください。

前提条件

リソース推定ツールを実行するには、次の前提条件が必要です。

リソース推定ツールでプログラムを実行 Q# するには、次のものが必要です。

VS Code で Python を使用する場合は、次のものが必要です。

  • 最新バージョンの Python と VS Code 用 の Jupyter 拡張機能をインストールします。

  • 最新の Azure Quantum qsharp パッケージ。

    python -m pip install --upgrade qsharp

リソース推定器にジョブを送信するには、次のものが必要です。

リソース推定器を使用したバッチ処理

Azure Quantum Resource Estimator を使用すると、同じ量子プログラムで複数のジョブを再実行しないように、複数の構成のジョブ パラメーター ( アイテムとも呼ばれます) を 1 つのジョブとして送信できます。

リソース推定ジョブは、2 種類のジョブ パラメーターから構成されます。

  • ターゲット パラメーター: 量子ビット モデル、QEC スキーム、エラー予算、コンポーネント レベルの制約、蒸留ユニット。
  • 操作引数: プログラムに渡すことができる引数 (QIR エントリ ポイントに引数が含まれている場合)。

1 つの項目は、ジョブ パラメーターの 1 つの構成で構成されます。これは、パラメーターと操作引数の target 1 つの構成です。 いくつかの項目は、ジョブ パラメーターの配列として表されます。

複数のアイテムを 1 つのジョブとして送信するシナリオの一部を次に示します。

  • すべてのアイテムで同じ操作引数を持つ複数targetのパラメーターを送信します。
  • すべてのアイテムで異なる操作引数を持つ複数targetのパラメーターを送信します。
  • 複数の結果を表形式で簡単に比較できます。
  • グラフ内の複数の結果を簡単に比較できます。

プログラムのQ#リソースを見積もる場合は、バッチ処理とも呼ばれるパラメーターの複数のtarget構成を実行できます。 でのQ#バッチ処理は、VS Code のJupyter Notebookで行うことができます。

バッチ推定を実行するには、パラメーターの一覧を関数のtargetqsharp.estimateパラメーターにparams渡します。 次の例は、パラメーターの 2 つの構成を target 1 つのジョブとして送信する方法を示しています。 最初の構成では既定targetのパラメーターが使用され、2 番目の構成では量子ビット パラメーターと QEC スキームがfloquet_code使用qubit_maj_ns_e6されます。

プログラムの同じJupyter NotebookQ#で、新しいセルを追加し、次のコードを実行します。

result_batch = qsharp.estimate("RunProgram()", params=
                [{}, # Default parameters
                {
                    "qubitParams": {
                        "name": "qubit_maj_ns_e6"
                    },
                    "qecScheme": {
                        "name": "floquet_code"
                    }
                }])
result_batch.summary_data_frame(labels=["Gate-based ns, 10⁻³", "Majorana ns, 10⁻⁶"])

クラスを使用して推定targetパラメーターの一覧をEstimatorParams作成することもできます。 次のコードは、パラメーターの 6 つの構成を 1 つのジョブとして送信する target 方法を示しています。

from qsharp.estimator import EstimatorParams, QubitParams, QECScheme

labels = ["Gate-based µs, 10⁻³", "Gate-based µs, 10⁻⁴", "Gate-based ns, 10⁻³", "Gate-based ns, 10⁻⁴", "Majorana ns, 10⁻⁴", "Majorana ns, 10⁻⁶"]

params = EstimatorParams(num_items=6)
params.error_budget = 0.333
params.items[0].qubit_params.name = QubitParams.GATE_US_E3
params.items[1].qubit_params.name = QubitParams.GATE_US_E4
params.items[2].qubit_params.name = QubitParams.GATE_NS_E3
params.items[3].qubit_params.name = QubitParams.GATE_NS_E4
params.items[4].qubit_params.name = QubitParams.MAJ_NS_E4
params.items[4].qec_scheme.name = QECScheme.FLOQUET_CODE
params.items[5].qubit_params.name = QubitParams.MAJ_NS_E6
params.items[5].qec_scheme.name = QECScheme.FLOQUET_CODE

qsharp.estimate("RunProgram()", params=params).summary_data_frame(labels=labels)

注意

リソース推定ツールの使用中に問題が発生した場合は、[トラブルシューティング] ページをチェックするか、 にお問い合わせくださいAzureQuantumInfo@microsoft.com。

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