GPU量子虚拟机

背景介绍

GPU量子模拟器提供了另一种全振幅模拟方案，当涉及到计算密集型任务，如复杂的数学计算、图像处理和机器学习等，GPU的并行处理能力使其比CPU更高效，在量子计算的模拟中的优势体现在以下几点：

并行计算架构 ：GPU并行处理能力源于其设计理念，将多个简单的处理器组合在一起，形成大规模的计算能力。这些处理器可以同时执行多个计算任务，从而在处理大规模数据实现高效的并行计算。而量子态的向量计算中，可以分成不同区块，这些区块之间可以并行。

任务分割和调度 ：GPU在执行任务时，任务调度由GPU驱动程序负责，可以根据任务的需求动态分配处理单元和内存资源，当对大型量子线路模拟时，CPU通常需要预设计算资源分配和调度算法，而GPU可以直接交给GPU驱动程序自动调度。

高效的数据缓存和内存管理 ：GPU具有高速的显存和缓存系统，有助于减少数据访问延迟，提高计算效率。此外，GPU还支持对内存进行多层次管理，以优化数据访问和存储。

高性能编程模型和算法 ：为了方便开发者利用GPU的并行处理能力，GPU厂商提供了多种并行编程模型和工具，如CUDA、OpenCL等，量子计算模拟中的矩阵和线性计算任务能充分发挥性能优势。

接口介绍

class GPUQVM(QuantumMachine)

GPU模拟器类,该类实现了基于GPU计算平台的量子线路模拟。

__init__(): 初始化 GPUQVM 类实例。

init_qvm() → None

初始化量子虚拟机。

返回:: 无返回值。

run_with_configuration(prog: QVec, shots : int, const NoiseModel& = NoiseModel()) → Dict[str, int]

获取采样测量结果的字典形式。

参数:

qprog (QProg) -- 要运行的量子程序。
shots (int) -- 要采样测量的次数。
noise_model (Noise, optional) -- 噪声模型。默认为空的噪声模型。

返回:

包含测量结果的字典，键为测量结果的二进制字符串，值为对应的次数。

返回类型:

Dict[str, int]

抛出:

run_fail -- 获取测量结果失败。

prob_run_dict(program: QProg, qubit_list: QVec, select_max: int = -1) → Dict[str, float]

运行量子程序并获取测量概率结果的字典形式。

参数:

program (QProg) -- 要运行的量子程序。
qubit_list (QVec) -- 用于测量的量子比特列表。
select_max (int, optional) -- 返回的元素数量上限。默认为 -1，表示无限制。

返回:

包含测量概率的字典，键为测量结果的二进制字符串，值为对应的测量概率。

返回类型:

Dict[str, float]

抛出:

run_fail -- 运行量子程序失败。

prob_run_list(program: QProg, qubit_list: QVec, select_max: int = -1) → List[float]

运行量子程序并获取测量概率结果的列表形式。

参数:

program (QProg) -- 要运行的量子程序。
qubit_list (QVec) -- 用于测量的量子比特列表。
select_max (int, optional) -- 返回的元素数量上限。默认为 -1，表示无限制。

返回:

包含测量概率的列表。

返回类型:

List[float]

抛出:

run_fail -- 运行量子程序失败。

prob_run_tuple_list(program: QProg, qubit_list: QVec, select_max: int = -1) → List[Tuple[int, float]]

运行量子程序并获取测量概率结果的元组列表形式。

参数:

program (QProg) -- 要运行的量子程序。
qubit_list (QVec) -- 用于测量的量子比特列表。
select_max (int, optional) -- 返回的元素数量上限。默认为 -1，表示无限制。

返回:

包含测量概率的元组列表，每个元组包含测量结果的索引和对应的概率。

返回类型:

List[Tuple[int, float]]

抛出:

run_fail -- 运行量子程序失败。

GPU模拟器的使用方法和CPUQVM类似，代码示例如下：

代码示例

from pyqpanda import *
from numpy import pi

if __name__ == "__main__":

    qvm = GPUQVM()
    qvm.init_qvm()

    qvm.set_configure(29, 29)
    q = qvm.qAlloc_many(4)
    c = qvm.cAlloc_many(4)

    # 构建量子程序
    prog = QProg()
    prog << H(q[0])\
            << CNOT(q[0], q[1])\
            << RZ(q[0], pi / 4)\
            << RX(q[2], pi / 4)\
            << CZ(q[0], q[1])\
            << CZ(q[2], q[3])

    measure_prog = QProg()
    measure_prog << prog\
                << Measure(q[0], c[0])\
                << Measure(q[1], c[1])

    # 量子程序运行1000次，并返回测量结果
    measure_result = qvm.run_with_configuration(measure_prog, 1000)

    prob_result = qvm.prob_run_dict(prog, [q[0],q[1]])

    # 打印量子态在量子程序多次运行结果中出现的次数
    print(measure_result)
    print(prob_result)
    qvm.finalize()

运行结果：

{'00': 497, '11': 503}
{'00': 0.5, '01': 0.0, '10': 0.0, '11': 0.5}

备注

使用GPU虚拟机需要本地运行环境有cuda环境