하이브리드 양자 컴퓨팅이란?

하이브리드 양자 컴퓨팅 은 클래식 컴퓨터와 양자 컴퓨터가 함께 작동하여 문제를 해결하는 프로세스와 아키텍처를 나타냅니다. 최신 세대의 하이브리드 양자 컴퓨팅 아키텍처를 Azure Quantum에서 사용할 수 있으므로 클래식 명령과 양자 명령을 함께 혼합하여 양자 컴퓨터 프로그래밍을 시작할 수 있습니다.

Azure Quantum은 특정 아키텍처가 이미 작동하고 다른 아키텍처가 적극적으로 개발되고 있는 하이브리드 양자 컴퓨팅에 대한 미래 지향적인 비전을 구현합니다. 이 문서에서는 하이브리드 양자 컴퓨팅에 대한 다양한 접근 방식과 이러한 방법을 사용하여 특정 문제를 최적화하는 방법을 설명합니다.

일괄 처리 양자 컴퓨팅을 사용하여 회로 그룹화

일괄 처리 양자 컴퓨팅을 사용하면 여러 양자 회로를 단일 작업으로 양자 하드웨어에 제출할 수 있습니다.

일반적으로 양자 회로는 양자 하드웨어 대상에 단일 작업으로 한 번에 하나씩 전송됩니다. 클라이언트가 하나의 회로의 결과를 받으면 다음 회로가 큐에 새 작업으로 추가됩니다. 그러나 여러 회로를 하나의 작업으로 일괄 처리하면 작업 제출 간의 대기 시간이 없으므로 여러 작업을 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 일괄 처리 양자 컴퓨팅을 활용할 수 있는 문제의 예로는 Shor의 알고리즘과 간단한 양자 위상 추정이 있습니다.

일괄 처리 컴퓨팅 모델을 사용하면 미리 정의된 여러 회로를 하나의 작업으로 일괄 처리할 수도 있습니다. 회로는 이전 회로가 완료되는 즉시 양자 하드웨어에 제출되므로 작업 제출 간의 대기 시간이 줄어듭니다.

이 아키텍처에서 큐비트의 상태는 각 회로 제출 간에 손실됩니다.

세션을 사용하여 작업 그룹화

세션을 사용하면 양자 작업 간에 클래식 코드를 실행할 수 있는 기능을 사용하여 여러 양자 컴퓨팅 작업을 구성할 수 있습니다. 복잡한 알고리즘을 실행하여 개별 양자 컴퓨팅 작업을 더 잘 구성하고 추적할 수 있습니다. 또한 세션에 그룹화된 작업은 비 세션 작업보다 우선 순위가 지정됩니다.

이 모델에서 클라이언트 컴퓨팅 리소스는 클라우드로 이동되어 대기 시간이 짧아지고 서로 다른 매개 변수를 사용하여 양자 회로를 반복 실행합니다. 세션은 큐 시간이 짧고 실행 시간이 길어지는 문제를 허용하지만 큐비트 상태는 각 반복 간에 유지되지 않습니다. 이 방법을 사용할 수 있는 문제의 예는 (VQE) 및 Quantum Approximate Optimization Algorithms (QAOA)입니다 Variational Quantum Eigensolvers .

자세한 내용은 세션 시작을 참조 하세요.

하이브리드 양자 컴퓨팅 실행

하이브리드 양자 컴퓨팅을 사용하면 클래식 및 양자 아키텍처가 긴밀하게 결합되어 물리적 큐비트가 일관된 동안 클래식 계산을 수행할 수 있습니다. 큐비트 수명 및 오류 수정에 의해 제한되지만 양자 프로그램이 회로에서 멀리 이동할 수 있습니다. 이제 프로그램은 일반적인 프로그래밍 구문을 사용하여 중간 회로 측정을 수행하고, 큐비트를 최적화 및 재사용하고, QPU에 실시간으로 적응할 수 있습니다. 이 모델을 활용할 수 있는 시나리오의 예로는 적응 단계 예측 및 기계 학습이 있습니다.

자세한 내용은 통합 양자 컴퓨팅을 참조 하세요.

분산 양자 컴퓨팅 실행

이 아키텍처에서 클래식 계산은 논리 큐비트와 함께 작동합니다. 완전히 통합된 클래식 제어와 수명이 긴 논리 큐비트를 통해 분산 양자 컴퓨팅 모델을 사용하면 양자 및 분산 리소스에서 실시간 계산을 수행할 수 있습니다. 클래식 컨트롤은 더 이상 루프로 제한되지 않으며 복잡한 재료 모델링 또는 전체 촉매 반응 평가와 같은 시나리오를 허용합니다.