NVIDIA cuQuantumって手元のPCでも動くんですか？という質問をいただきましたので、入れて実行してみました。手元のPCはGTX1650のゲーミングノートPCです。やり方は簡単です。
pip install cuquantum-python
これで終わりです。インストールができたら早速使ってみましょう。cupyを要求された場合にはそちらも入れる必要があります。
import numpy as np
import cupy as cp
import cuquantum
from cuquantum import custatevec as cusv
nIndexBits = 3
nSvSize = (1 << nIndexBits)
nTargets = 1
nControls = 2
adjoint = 0
targets = np.asarray([2], dtype=np.int32)
controls = np.asarray([0, 1], dtype=np.int32)
h_sv = np.asarray([0.0+0.0j, 0.0+0.0j, 0.0+0.0j, 0.0+0.0j,
0.0+0.0j, 0.0+0.0j, 0.0+0.0j, 1.0+0.0j], dtype=np.complex64)
# the gate matrix can live on either host (np) or device (cp)
matrix = cp.asarray([0.0+0.0j, 1.0+0.0j, 1.0+0.0j, 0.0+0.0j], dtype=np.complex64)
if isinstance(matrix, cp.ndarray):
matrix_ptr = matrix.data.ptr
elif isinstance(matrix, np.ndarray):
matrix_ptr = matrix.ctypes.data
else:
raise ValueError
d_sv = cp.asarray(h_sv)
####################################################################################
# cuStateVec handle initialization
handle = cusv.create()
workspaceSize = cusv.apply_matrix_get_workspace_size(
handle, cuquantum.cudaDataType.CUDA_C_32F, nIndexBits, matrix_ptr, cuquantum.cudaDataType.CUDA_C_32F,
cusv.MatrixLayout.ROW, adjoint, nTargets, nControls, cuquantum.ComputeType.COMPUTE_32F)
# check the size of external workspace
if workspaceSize > 0:
workspace = cp.cuda.memory.alloc(workspaceSize)
workspace_ptr = workspace.ptr
else:
workspace_ptr = 0
# apply gate
cusv.apply_matrix(
handle, d_sv.data.ptr, cuquantum.cudaDataType.CUDA_C_32F, nIndexBits, matrix_ptr, cuquantum.cudaDataType.CUDA_C_32F,
cusv.MatrixLayout.ROW, adjoint, targets.ctypes.data, nTargets, controls.ctypes.data, 0, nControls,
cuquantum.ComputeType.COMPUTE_32F, workspace_ptr, workspaceSize)
# destroy handle
cusv.destroy(handle)
print(d_sv)
[0.+0.j 0.+0.j 0.+0.j 1.+0.j 0.+0.j 0.+0.j 0.+0.j 0.+0.j]
ということで、CCXを|111>にかけてみましたところ、無事|011>となりました。サクッと計算できていいですね。GPUたくさんありますので今後はでかいのでチャレンジしてみます。