Qiskit优化流程中VF2PostLayout严格模式的引入分析
2025-06-04 09:46:22作者:郁楠烈Hubert
背景介绍
在量子计算领域,量子电路的优化和布局是影响最终执行效果的关键环节。Qiskit作为主流量子计算框架,其transpiler模块负责将量子电路优化并映射到实际量子硬件上执行。在优化过程中,布局(layout)阶段决定了逻辑量子比特如何映射到物理量子比特上,这对电路执行的成功率有着重要影响。
VF2PostLayout技术解析
VF2PostLayout是Qiskit中一种基于VF2图同构算法的后布局优化技术。该技术具有两种工作模式:
- 默认模式:使用平均门错误率进行估计,考虑无向图匹配,允许双量子门方向的翻转
- 严格模式(strict_direction=True):使用最终门错误率进行更精确的估计,考虑有向图匹配,保持双量子门原有方向
严格模式的特点在于:
- 使用实际电路中的最终门错误率而非平均估计值
- 确保所有电路门在目标硬件上都得到支持
- 在物理优化完成后运行,可获得更精确的硬件特性评估
优化级别调整建议
目前Qiskit的transpiler提供多个优化级别(0-3),其中级别3定义为"花费额外时间进行不保证效果但可能提升质量的优化"。随着transpiler速度的提升和级别2优化的增强,级别2和级别3之间的差异变得不明显。
建议在优化级别3的最后阶段加入VF2PostLayout的严格模式运行,这将:
- 提供额外的优化机会
- 符合级别3"可能提升质量"的定位
- 对执行时间影响有限
- 几乎不会带来负面影响
技术实现考量
在实现这一改进时需要注意:
- 严格模式已经考虑了目标硬件的指令集支持,确保安全性
- 对于异构Target(硬件支持不同量子比特上的不同门操作),严格模式也能正确处理
- 该优化位于物理优化之后,能够利用最终的量子门信息
性能与效果平衡
虽然实验数据显示默认模式(允许双量子门翻转)有时能提供更好的结果,但在优化级别3中加入严格模式的二次运行,能够在不过度增加编译时间的前提下,为追求最高质量输出的用户提供额外的优化机会。这种权衡符合量子编译领域"没有单一最佳策略"的特点,为用户提供了更多选择。
这一改进将使Qiskit的优化流程更加完善,为不同需求的用户提供更细粒度的优化控制选项。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
213
226
暂无简介
Dart
660
150
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
656
293
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.17 K
644
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
490
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
79
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
217
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1