إدارة الأداء: دالة Qiskit من Q-CTRL Fire Opal
دوال Qiskit ميزة تجريبية متاحة فقط لمستخدمي خطط IBM Quantum® Premium وFlex وOn-Prem (عبر IBM Quantum Platform API). هي في مرحلة إصدار معاينة وعرضة للتغيير.
نظرة عامة
يُسهّل Fire Opal Performance Management على أي شخص الحصول على نتائج ذات معنى من الحواسيب الكمومية على نطاق واسع دون الحاجة إلى أن يكون خبيرًا في الأجهزة الكمومية. عند تشغيل الدوائر باستخدام Fire Opal Performance Management، تُطبَّق تقنيات كبت الأخطاء المدفوعة بالذكاء الاصطناعي تلقائيًا، مما يُتيح توسيع نطاق المسائل الأكبر التي تشمل مزيدًا من البوابات والقبيتات. يُقلل هذا النهج من عدد اللقطات (shots) اللازمة للوصول إلى الإجابة الصحيحة دون أي تكلفة إضافية — مما يوفر وفرات كبيرة في وقت الحوسبة والتكلفة.
يكبت Performance Management الأخ طاء ويزيد من احتمالية الحصول على الإجابة الصحيحة على الأجهزة الصاخبة. بعبارة أخرى، يزيد من نسبة الإشارة إلى الضوضاء. تُظهر الصورة التالية كيف أن الدقة المتزايدة التي يوفرها Performance Management يمكنها تقليل الحاجة إلى لقطات إضافية في حالة خوارزمية تحويل فورييه الكمومي (Quantum Fourier Transform) بعشرة قبيتات. بـ 30 لقطة فقط، يصل Q-CTRL إلى عتبة الثقة البالغة 99%، في حين يتطلب الإعداد الافتراضي (QiskitRuntime Sampler، optimization_level=3 وresilience_level=1، ibm_sherbrooke) 170,000 لقطة. بالحصول على الإجابة الصحيحة بشكل أسرع، توفر وقت حوسبة كبيرًا.
يمكن استخدام دالة Performance Management مع أي خوارزمية، ويمكنك استخدامها بسهولة بدلًا من بدائيات Qiskit Runtime القياسية. خلف الكواليس، تعمل تقنيات كبت أخطاء متعددة معًا لمنع الأخطاء من الحدوث أثناء التشغيل. جميع طرق pipeline في Fire Opal مُهيَّأة مسبقًا وغير مرتبطة بخوارزمية بعينها، مما يعني أنك دائمًا تحصل على أفضل أداء فور الاستخدام.
للحصول على إمكانية الوصول إلى Performance Management، تواصل مع Q-CTRL.
الوصف
يوفر Fire Opal Performance Management خيارَين للتنفيذ مشابهَين لبدائيات Qiskit Runtime، بحيث يمكنك استبدال Sampler وEstimator من Q-CTRL بسهولة. سير العمل العام لاستخدام دالة Performance Management هو:
- حدِّد دائرتك (والمؤثرات في حالة Estimator).
- شغِّل الدائرة.
- استرجع النتائج.
للحد من ضوضاء الأجهزة، يستخدم Fire Opal مجموعة من تقنيات كبت الأخطاء المدفوعة بالذكاء الاصطناعي الموضحة في الصورة التالية. مع Fire Opal، تكون جميع مراحل pipeline مؤتمتة بالكامل دون أي حاجة للتهيئة.
يُلغي pipeline الخاص بـ Fire Opal الحاجة إلى تكاليف إضافية، مثل زيادة وقت التشغيل الكمومي أو القبيتات الفيزيائية الإضافية. لاحظ أن وقت المعالجة الكلاسيكي لا يزال عاملًا مؤثرًا (راجع قسم المعايير للاطلاع على التقديرات، حيث يعكس "الوقت الإجمالي" كلًا من المعالجة الكلاسيكية والكمومية). على عكس تخفيف الأخطاء الذي يستلزم تكلفة إضافية في شكل أخذ عينات، يعمل كبت أخطاء Fire Opal على مستوى البوابات والنبضات لمعالجة مصادر الضوضاء المختلفة ومنع احتمالية حدوث الأخطاء. بمنع الأخطاء، تنتفي الحاجة إلى المعالجة اللاحقة المكلفة.
تُصوِّر الصورة التالية طرق كبت الأخطاء التي يؤتمتها Fire Opal Performance Management.
تقدم الدالة بدائيَّتَين، Sampler وEstimator، ومدخلات ومخرجات كلتيهما تمتد لتشمل المواصفات المُنفَّذة لـ بدائيات Qiskit Runtime V2.
المعايير
تُظهر نتائج معيارية الخوارزميات المنشورة تحسينًا ملحوظًا في الأداء عبر خوارزميات مختلفة، تشمل Bernstein-Vazirani وتحويل فورييه الكمومي وبحث Grover وخوارزمية التحسين الكمومي التقريبي (QAOA) ومحلل القيم الذاتية المتغيري الكمومي (VQE). يقدم باقي هذا القسم مزيدًا من التفاصيل حول أنواع الخوارزميات التي يمكنك تشغيلها، فضلًا عن الأداء ووقت التشغيل المتوقعَين.
تُوضح الدراسات المستقلة التالية كيف يُمكِّن Performance Management من Q-CTRL البحث الخوارزمي على نطاق قياسي:
- نوى الكم المُعامَلة وفعّالة الطاقة لتشخيص أعطال خدمات الشبكة - تعلم نواة كمومية يصل إلى 50 قبيت
- تقدير الفارق في الطور الكمومي المستند إلى الموتر لعرض توضيحي على نطاق واسع - تقدير الطور الكمومي يصل إلى 33 قبيت
- التعلم الهرمي للتعلم الآلي الكمومي: تقنية تدريب جديدة للدوائر الكمومية المتغيرة ذات النطاق الواسع - تحميل بيانات كمومية يصل إلى 21 قبيت
يوفر الجدول التالي دليلًا تقريبيًا للدقة وأوقات التشغيل من عمليات المعيارية السابقة على ibm_fez. قد يختلف الأداء على الأجهزة الأخرى. وقت الاستخدام مبني على افتراض 10,000 لقطة لكل دائرة. "عدد القبيتات" المُشار إليه ليس حدًا صارمًا، بل يمثل عتبات تقريبية يمكنك عندها توقع دقة حل متسقة للغاية. وقد تم حل مسائل أكبر بنجاح، ويُشجَّع على الاختبار بعد تجاوز هذه الحدود.
| مثال | عدد القبيتات | الدقة | مقياس الدقة | الوقت الإجمالي (ثانية) | استخدام وقت التشغيل (ثانية) | البدائية (الوضع) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Bernstein–Vazirani | 50 قبيت | 100% | معدل النجاح (النسبة المئوية للتشغيلات التي تكون فيها الإجابة الصحيحة أعلى سلسلة بت عدًا) | 10 | 8 | Sampler |
| تحويل فورييه الكمو مي | 30 قبيت | 100% | معدل النجاح (النسبة المئوية للتشغيلات التي تكون فيها الإجابة الصحيحة أعلى سلسلة بت عدًا) | 10 | 8 | Sampler |
| تقدير الطور الكمومي | 30 قبيت | 99.9998% | دقة الزاوية المُحددة: 1- abs(real_angle - angle_found)/pi | 10 | 8 | Sampler |
| محاكاة كمومية: نموذج Ising (15 خطوة) | 20 قبيت | 99.775% | (المُعرَّف أدناه) | 60 (لكل خطوة) | 15 (لكل خطوة) | Estimator |
| محاكاة كمومية 2: ديناميكيات جزيئية (20 نقطة زمنية) | 34 قبيت | 96.78% | (المُعرَّف أدناه) | 10 (لكل نقطة زمنية) | 6 (لكل نقطة زمنية) | Estimator |
تعريف دقة قياس قيمة التوقع - المقياس مُعرَّف على النحو التالي:
حيث = ق يمة التوقع المثالية، و = قيمة التوقع المقاسة، و = القيمة المثالية القصوى، و = القيمة المثالية الدنيا. و هو ببساطة متوسط قيمة عبر قياسات متعددة.
يُستخدم هذا المقياس لأنه لا يتأثر بالإزاحات الكلية والقياس في نطاق القيم القابلة للتحقيق. بعبارة أخرى، بغض النظر عن رفع أو خفض نطاق قيم التوقع المحتملة أو زيادة انتشارها، يجب أن تظل قيمة ثابتة.
البداية
يستخدم Fire Opal Performance Management الإصدار 2.0.0 من Qiskit، وهو الإصدار الموصى به. الإصدارات المدعومة هي Qiskit >=v2.0.0.
قم بالمصادقة باستخدام مفتاح API لـ IBM Quantum Platform، واختر دالة Qiskit كما يلي. (يفترض هذا المقطع البرمجي أنك حفظت حسابك بالفعل في بيئتك المحلية.)
# Added by doQumentation — required packages for this notebook
!pip install -q matplotlib numpy qiskit qiskit-ibm-catalog qiskit-ibm-runtime
from qiskit_ibm_catalog import QiskitFunctionsCatalog
catalog = QiskitFunctionsCatalog(channel="ibm_quantum_platform")
# Access Function
perf_mgmt = catalog.load("q-ctrl/performance-management")