빠른 시작: 첫 번째 리소스 예상 실행

이 빠른 시작에서는 Azure Quantum Resource Estimator를 사용하여 Q# 프로그램의 리소스를 예측하는 방법을 알아봅니다.

필수 조건

• 최신 버전의 Visual Studio Code 또는 웹에서 VS Code를 엽니다.
• 최신 버전의 양자 개발 키트(Quantum Development Kit) 확장. 설치 세부 정보는 QDK 확장설정을 참조하세요.

Q# 샘플 프로그램 로드

1. VS Code에서 새 파일 파일을 > 선택하고 파일을 RandomNum.qs로 저장합니다.
2. RandomNum.qs를 열고 입력sample한 다음, 임의 비트 샘플을 선택하고 파일을 저장합니다.

리소스 예측 도구 실행

Resource Estimator는 6개의 미리 정의된 큐비트 매개 변수를 제공하며, 그 중 4개에는 게이트 기반 명령 집합이 있고 2개에는 Majorana 명령 집합이 있습니다. 또한 두 개의 surface_codefloquet_code.

이 예제에서는 큐비트 매개 변수 및 qubit_gate_us_e3 양자 오류 수정 코드를 사용하여 surface_code 리소스 추정기를 실행합니다. 자세한 내용은 리소스 예측 도구에 대한 매개 변수Target 하세요.

1. 보기 - 명령 팔레트를 선택하거나 Ctrl+Shift+P>고 Q#: 자원 예측 계산 옵션을 표시할 "리소스"를 입력합니다. 자원 추정기 창을 열려면 이 옵션을 선택합니다.
2. 하나 이상의 Qubit 매개 변수 + 오류 수정 코드 형식을 선택하여 리소스를 예측할 수 있습니다. 이 예제에서는 qubit_gate_us_e3 선택하고 확인을 클릭합니다.
3. 오류 예산을 지정하거나 기본값 0.001을 적용합니다. 이 예제에서는 기본값을 그대로 두고 Enter 키를 누릅니 다.
4. Enter 키를 눌러 파일 이름(이 경우 RandomNum)을 기반으로 기본 결과 이름을 적용합니다.

결과 보기

리소스 추정기는 동일한 알고리즘에 대한 여러 예상치를 제공하며, 각 알고리즘은 큐비트 수와 런타임 간의 절충을 보여 줍니다. 런타임과 시스템 규모 간의 장단점 이해는 리소스 예측의 더 중요한 측면 중 하나입니다.

1. 리소스 예측 결과는 Q# 추정 창에 표시됩니다.

2. 결과 탭에는 리소스 예측에 대한 요약이 표시됩니다. 첫 번째 행 옆의 아이콘 을 클릭하여 표시할 열을 선택합니다. 실행 이름, 예측 형식, 큐비트 유형, qec 체계, 오류 예산, 논리 큐비트, 논리 깊이, 코드 거리, T 상태, T 팩터리, T 팩터리 분수, 런타임, rQOPS 및 실제 큐비트 중에서 선택할 수 있습니다.

   

   결과 테이블의 추정 형식 열에서 알고리즘에 대한 {큐비트 수, 런타임}의 최적 조합 수를 확인할 수 있습니다. 이러한 조합은 시공간 다이어그램에서 볼 수 있습니다.

   참고 항목

   구성에서 둘 이상의 큐비트 매개 변수와 오류 수정 코드를 선택하면 결과가 결과 탭의 다른 행에 표시됩니다. 테이블에서 결과를 클릭하면 해당 공간 다이어그램과 보고서 데이터가 표시됩니다.

3. 시공간 다이어그램은 실제 큐비트 수와 알고리즘의 런타임 간의 장단점이 표시됩니다. 이 경우 리소스 추정기는 수천 가지 가능한 조합 중에서 1가지 최적의 조합을 찾습니다. 각 {큐비트 수, 런타임} 지점을 마우스로 가리키면 해당 시점에서 리소스 예측의 세부 정보를 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 시공간 다이어그램을 참조 하세요.

   

   참고 항목

   공간 다이어그램과 해당 지점에 해당하는 리소스 예측의 세부 정보를 보려면 {큐비트 수, 런타임} 쌍인 시공간 다이어그램의 한 지점을 클릭해야 합니다.

4. 공간 다이어그램 탭에는 알고리즘 및 T 팩터리에 사용되는 실제 큐비트의 분포가 표시됩니다. 이 예제에서는 알고리즘이 T 팩터리 복사본을 사용하지 않으므로 알고리즘 큐비트와 총 큐비트가 동일합니다. 자세한 내용은 시공간 다이어그램을 참조 하세요.

   

5. 마지막으로 자원 예측 탭에는 자원 예측 도구에 대한 출력 데이터의 전체 목록이 표시됩니다. 더 많은 정보가 있는 그룹을 축소해 비용 세부 정보를 검사할 수 있습니다. 예를 들어 논리 큐비트 매개 변수 그룹을 축소합니다. 자세한 내용은 리소스 예측 도구에 대한 리소스 예측 도구의 보고서 데이터를 참조하세요.

   논리적 큐비트 매개 변수	값
   QEC 체계	surface_code
   코드 거리	5
   물리적 큐비트	50
   논리적 주기 시간	3밀리초
   논리적 큐비트 오류율	3.00E-5
   교차 전인자	0.03
   오류 수정 임계값	0.01
   논리적 주기 시간 수식	(4 * twoQubitGateTime + 2 * oneQubitMeasurementTime) * codeDistance
   물리적 큐비트 수식	2 * codeDistance * codeDistance

   팁

   보고서 데이터의 각 출력에 대한 설명을 표시하려면 자세한 행 표시를 클릭합니다.

리소스 추정기의 전체 기능은 이 빠른 시작의 범위를 벗어습니다. 자세한 내용은 다른 SDK 및 IDE와 함께 리소스 추정기 사용을 참조하세요.

다음 단계

• 리소스 예측 도구의 결과 이해
• 머신 특성에 대한 리소스 예측 사용자 지정
• 리소스 추정기를 사용하여 대규모 프로그램 처리
• 자습서: 양자 화학 문제의 리소스 예측