Qiskit SDK中CInstruction结构体的优化与改进
2025-06-04 01:43:45作者:晏闻田Solitary
在Qiskit SDK的C API接口设计中,CInstruction结构体的处理方式引起了开发团队的关注和讨论。作为一个关键的数据结构,它在量子电路指令的传递中扮演着重要角色。本文将深入分析当前实现的问题,并探讨可能的优化方案。
当前实现的问题分析
目前CInstruction结构体在64位系统上存在12字节的填充空间,其中8字节可以通过简单的结构体成员重排来消除。这种内存浪费虽然看似不大,但在高频调用的API中会累积成可观的性能损失。
更值得关注的是,当前48字节的结构体通过值传递的方式在函数间传递。在系统调用约定中,大结构体的传值方式可能导致额外的内存拷贝开销,特别是在不同的处理器架构上表现可能不一致。x86-64架构虽然对大结构体的传值有较好的寄存器处理能力,但其他架构如ARM可能表现不同。
优化方案探讨
填充优化方案
最简单的优化是调整结构体成员的排列顺序。通过将较小的u32类型成员放在结构体末尾,可以显著减少填充字节。这种优化完全不影响API的语义,却能带来内存使用效率的提升。
传参方式优化
更深入的优化是改变API的调用方式。当前的设计是:
struct CInstruction qk_circuit_get_instruction(*const CircuitData, size_t);
void qk_circuit_instruction_free(struct CInstruction);
建议改为指针传递方式:
void qk_circuit_get_instruction(*const CircuitData, size_t, *mut CInstruction);
void qk_circuit_instruction_clear(*mut CInstruction);
这种改变有多个优势:
- 避免了大型结构体的值传递开销
- 允许调用方控制内存分配位置(栈或堆)
- 更清晰地表达了资源管理的语义
- 保持了API的线程安全性
跨平台兼容性考虑
不同处理器架构对大型结构体的传参方式有不同约定。例如:
- x86-64通常使用寄存器传递小型结构体
- ARM架构可能更倾向于使用内存传递
- 某些嵌入式架构对大型传参有严格限制
通过改为指针传递,可以确保在所有平台上获得一致的性能表现,避免因架构差异导致的性能波动。
性能影响评估
在量子计算场景中,电路指令的获取和操作是高频操作。优化后的方案预计能带来:
- 减少约16%的内存占用(通过填充优化)
- 消除结构体拷贝开销
- 更可预测的性能表现
- 降低内存碎片化风险
实施建议
对于Qiskit SDK的维护者,建议采取以下步骤实施优化:
- 首先进行结构体成员重排以消除填充
- 评估现有API的性能瓶颈
- 分阶段引入新的API设计
- 提供充分的文档说明变更原因和使用方式
- 考虑提供兼容层以平滑过渡
这种优化不仅提升了当前实现的效率,也为未来可能的API扩展奠定了更坚实的基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
213
2.21 K

暂无简介
Dart
521
115

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

🎉 (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
978
578

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++
552
86

Ascend Extension for PyTorch
Python
65
94

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
209
285

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
147
194

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
1.02 K
399