![]() |
QPanda3
Supported by OriginQ
|
中文 | English |
---|
QPanda3 是一个高性能量子编程框架,通过优化线路编译、二进制指令流中间表示(OriginBIS)和硬件感知执行策略来提高量子计算效率。这些工程优化显著提高了处理速度和系统性能,解决了 NISQ 时代的关键挑战。与 OpenQASM 2.0 相比,核心创新 OriginBIS 将编码速度提高了 86.9 倍,解码速度提高了 35.6 倍,从而实现了更高效的数据处理、更低的内存开销和更高的通信效率。这直接提高了量子线路的执行效率,使大规模量子模拟更加可行。全面的基准测试表明了 QPanda3 的卓越性能:量子线路构建速度比 Qiskit 快 1.30 倍,执行速度提高 1.03 倍,转译效率提高 10.70 倍。值得注意的是,在 2D 网格拓扑上编译 118 量子比特的 W-state 电路时,QPanda3 甚至实现了 597.41 倍加速,突显了其大规模处理复杂量子工作负载的能力。通过将高速量子处理与模块化和可扩展的软件架构相结合,QPanda3 在现代的 NISQ 设备和未来的容错量子计算之间架起了一座实用的桥梁。它促进了金融建模、材料科学和组合优化等现实世界的应用,而其高稳定和可扩展的设计为工业应用和基于云的部署提供了支持。
QPanda3 是一个量子计算库,旨在为开发者提供与量子计算相关的工具和接口。
在 benchpress 上进行的实验中,对于全连接拓扑,QPanda3 的编译速度平均比 Qiskit 快 7.03 倍,峰值加速达到 123.33 倍。 在方形拓扑中,其平均编译速度超过 Qiskit 的 15.87 倍,峰值达到 597.41 倍。对于重六边形拓扑,QPanda3 实现了平均 12.45 倍的加速,峰值达到 313.86 倍。在线性拓扑中,平均加速比为 7.43 倍,峰值加速比达到 374.48 倍。我们在已有的研究文献《QPanda3: A High-Performance Software-Hardware Collaborative Framework for Large-Scale Quantum-Classical Computing Integration》中介绍了更详细的实验内容。页面 Benchmark 引用了相关实验的最新实验结果。
图 Gradent calcuaton Time Comparison 显示了完成相同变分量子线路的梯度计算任务(横轴表示由总量子比特数和量子线路层数所确定的不同变分量子线路),QPanda3与其他量子计算相关的SDK(DeepQuantum、PennyLane-Lightning、PennyLane-Default、qiskit)所需平均用时的比较结果。该图表明,QPanda3在进行变分量子线路的梯度计算效率方面,具有明显优势。
pyqpanda3 基于 C++ 开发,并具有以下系统环境要求。
软件 | 版本 |
---|---|
Microsoft Visual C++ Redistributable x64 | 2015-2022 |
Python | >= 3.9 && <= 3.13 |
软件 | 版本 |
---|---|
GCC | >=8.0 |
Python | >= 3.9 && <= 3.13 |
软件 | 版本 |
---|---|
clang | >=15.0 |
Python | >= 3.9 && <= 3.13 |
pyqpanda3 支持通过 pip
进行安装,安装命令如下:
安装完成后,即可直接使用。以下是一个简单的使用示例:
运行结果如下: