Estimateur de ressources Azure Quantum
L’estimateur de ressources Azure Quantum dans le service Azure Quantum est un outil d’estimation des ressources qui calcule et affiche les ressources requises pour un algorithme quantique, à condition qu’il soit exécuté sur un ordinateur quantique à tolérance de panne et correction d’erreur.
Vous pouvez utiliser l’estimateur pour évaluer des décisions architecturales, comparer des technologies de qubit, et déterminer les ressources dont vous avez besoin pour exécuter un algorithme quantique spécifique. Vous pouvez voir le nombre total de qubits physiques, le temps horloge, les ressources de calcul requises ainsi que les détails des formules et des valeurs utilisées pour chaque estimation.
Comment fonctionne l’estimateur de ressources Azure Quantum ?
L’estimateur de ressources Azure Quantum prend des entrées appelées paramètres cibles, qui ont des valeurs prédéfinies pour vous aider à bien démarrer. Les paramètres cibles principaux sont les suivants :
qubitParams: modèle de qubit physique.qecScheme: schéma QEC.errorBudget: budget d’erreur.
L’estimateur de ressources prend également des paramètres facultatifs :
constraints: contraintes au niveau du composant.distillationUnitSpecifications: pour spécifier les algorithmes de distillation des fabriques T.
Modèles de qubit physique
Vous pouvez choisir parmi six paramètres de qubit prédéfinis. Quatre des paramètres ont des jeux d’instructions basés sur des portes, et deux ont des jeux d’instructions Majorana. Ces paramètres de qubit prédéfinis représentent différentes architectures de qubit, comme les ions ou les supraconducteurs, définies dans des articles de recherche publiés. Les modèles qubit couvrent un éventail de durées d’opération et de taux d’erreur. Vous pouvez donc les utiliser pour explorer les coûts de ressources requis pour des applications quantiques pratiques.
| Paramètres de qubit prédéfinis | Type de jeu d’instructions |
|---|---|
"qubit_gate_ns_e3" |
Basé sur une porte |
"qubit_gate_ns_e4" |
Basé sur une porte |
"qubit_gate_us_e3" |
Basé sur une porte |
"qubit_gate_us_e4" |
Basé sur une porte |
"qubit_maj_ns_e4" |
Majorana |
"qubit_maj_ns_e6" |
Majorana |
Pour plus d’informations, consultez Paramètres de qubit de l’estimateur de ressources Azure Quantum.
Schémas QEC
La correction des erreurs quantiques (QEC, Quantum Error Correction) est cruciale pour toute plateforme d’informatique quantique afin d’obtenir un calcul quantique véritablement scalable. L’ensemble d’opérations autorisées par une plateforme d’informatique quantique est limité par des contraintes physiques, et peut ne pas correspondre aux opérations prescrites dans l’algorithme. Même si les opérations offertes par l’ordinateur quantique correspondent aux opérations de l’algorithme, la précision avec laquelle l’ordinateur quantique peut effectuer chaque opération est susceptible d’être limitée.
L’estimateur de ressources Azure Quantum fournit trois schémas QEC prédéfinis : deux protocoles de code de surface pour les jeux d’instructions physiques basés sur une porte et Majorana, et le protocole de code Floquet, qui ne peut être utilisé qu’avec un jeu d’instructions physiques Majorana.
| Schéma QEC | Type de jeu d’instructions |
|---|---|
surface_code |
basés sur des portes et Majorana |
floquet_code |
Majorana |
Pour plus d’informations, consultez Schémas de correction des erreurs quantiques dans l’estimateur de ressources Azure Quantum.
Budget d’erreur
Le budget d’erreur total définit l’erreur globale autorisée pour l’algorithme. L’erreur autorisée correspond au nombre d’échecs de l’algorithme autorisés. La valeur du budget d’erreur doit être comprise entre 0 et 1, et la valeur par défaut est 0,001. La valeur par défaut correspond à 0,1 %, ce qui signifie que l’algorithme est autorisé à échouer une fois toutes les 1 000 exécutions. Ce paramètre est très spécifique à l’application. Par exemple, si vous exécutez l’algorithme de Shor pour factoriser des entiers, une valeur élevée pour le budget d’erreur peut être tolérée, car vous pouvez vérifier que la sortie correspond bien aux facteurs premiers de l’entrée. En revanche, un budget d’erreur plus petit peut être nécessaire pour qu’un algorithme résolve un problème avec une solution qui ne peut pas être vérifiée efficacement.
Pour plus d’informations, consultez Budget d’erreur dans l’estimateur de ressources Azure Quantum.
Quel est le résultat de l’estimateur de ressources Azure Quantum ?
L’estimateur de ressources Azure Quantum prend les paramètres cibles {qubitParams, qecScheme, errorBudget} et votre algorithme quantum. Il calcule une estimation avant et après disposition des ressources logiques requises pour exécuter ce type d’algorithme dans ce type de scénario de calcul.
L’estimateur de ressources calcule l’estimation logique et physique de l’algorithme. Il calcule la distance du code QEC et, à partir de cette valeur, le nombre de qubits physiques nécessaires pour encoder un qubit logique. Il calcule le nombre de qubits logiques, de portes T, de portes de rotation, de portes de contrôle, de mesures, de valeurs physiques de fabrique T, et le temps total d’exécution, entre autres valeurs.
Le résultat du travail d’estimation des ressources est imprimé dans des groupes : qubits physiques, décomposition, paramètres de qubit logique, paramètres de fabrique T, ressources logiques avant disposition et budget d’erreur supposé.
Vous pouvez également inspecter la distribution des qubits physiques utilisés pour l’algorithme et les fabriques T en utilisant les diagrammes d’espace-temps. Le diagramme d’espace montre la proportion de chacun d’entre eux. Notez que le nombre de copies de fabrique T contribue au nombre de qubits physiques pour les fabriques T.