common.title
Cloud support

Nobisuke

Dekisugi

RAG


autoQAOA
RAG for dev
Fortune telling app
Annealing
DEEPSCORE
Translation

Overview
Service overview
Terms of service

Privacy policy

Contact
Research

Sign in
Sign up
common.title

Qrows介绍:兼容CUDA和ROCm的量子门模拟器

Yuichiro Minato

2024/08/11 03:40

Qrows介绍:兼容CUDA和ROCm的量子门模拟器

随着量子计算机开发的加速,高效且多功能的模拟器对于研究和应用开发变得越来越重要。Qrows 是一款支持CUDA和ROCm的新型量子门模拟器,提供了适应各种硬件环境的灵活性。作为Qiskit的后端,Qrows能够无缝集成到现有的量子电路和工作流中。

Qrows的主要特点

  • 跨平台支持:Qrows被设计为能够高效地运行在CUDA和ROCm平台上,使其兼容多种GPU硬件。这确保了无论您使用的是NVIDIA还是AMD硬件,都能实现高速的模拟。

  • 优化性能:通过利用GPU的计算能力,Qrows提供了快速且准确的模拟,加速了量子算法的测试和迭代,从而缩短了开发周期。

  • 与Qiskit的无缝集成:Qrows作为Qiskit的后端运行,允许用户通过熟悉的界面执行模拟。对于Qiskit用户来说,这意味着学习曲线极小,立即就能上手使用。

使用示例

以下是如何在Qiskit中使用Qrows作为后端运行量子电路的示例:

from qiskit import QuantumCircuit
from qrows import QrowsBackend

backend = QrowsBackend()

# 创建一个包含2个量子比特的量子电路
qc = QuantumCircuit(2)
qc.h(0)       # 对量子比特0应用Hadamard门
qc.cx(0, 1)   # 以量子比特0为控制,量子比特1为目标应用CNOT门

# 直接执行电路
job = backend.run(qc)
result = job.result()

print(result)
cuda

Optimal contraction path:
([(0, 2), (0, 2), (0, 1)],   Complete contraction:  a,b,ac,cbde->de
         Naive scaling:  5
     Optimized scaling:  4
      Naive FLOP count:  1.280e+2
  Optimized FLOP count:  4.400e+1
   Theoretical speedup:  2.909e+0
  Largest intermediate:  4.000e+0 elements
--------------------------------------------------------------------------------
scaling        BLAS                current                             remaining
--------------------------------------------------------------------------------
   2           GEMM                ac,a->c                          b,cbde,c->de
   2   OUTER/EINSUM                c,b->cb                           cbde,cb->de
   4           GEMM            cb,cbde->de                                de->de)

Result(backend_name='qrows_backend', backend_version='1.0', qobj_id='4950160031473169067', job_id='4950160031473169067', success=True, results=[{'data': {'state_vec': array([0.70710678+0.j, 0.        +0.j, 0.        +0.j, 0.70710678+0.j])}, 'header': {'name': 'circuit-160'}, 'status': 'DONE'}], date=None, status=None, header=None)

使用Qrows,您不仅可以获得模拟结果,还可以获得整个电路计算资源使用的详细报告。这为量子算法的效率提供了更深入的见解。

Qrows的优势

  1. 多平台灵活性:通过支持CUDA和ROCm,Qrows能够轻松适应不同的硬件环境。这使得模拟可以在各种设置下进行,而无需依赖特定的硬件。

  2. 增强性能:通过最大限度地利用GPU,Qrows实现了比传统模拟器更快、更可扩展的模拟。这使其在模拟大型量子电路和测试复杂算法时更加高效。

  3. 易于使用:对于已经熟悉Qiskit的用户来说,采用Qrows非常简单。您只需将Qrows添加为现有Qiskit代码的后端,即可快速构建一个强大的模拟环境。

Qrows不仅弥合了不同硬件平台之间的差距,还提供了一个高性能、可靠的工具,必将成为量子计算研究人员和开发人员不可或缺的助手。无论是在CUDA还是ROCm上,Qrows都已准备好将您的量子模拟提升到新的高度。

© 2024, blueqat Inc. All rights reserved