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Batching von Quantenaufgaben
Die Batchverarbeitung von Quantenaufgaben ist auf jedem Amazon Braket-Gerät verfügbar, mit Ausnahme des lokalen Simulators. Batching ist besonders nützlich für Quantenaufgaben, die Sie auf den On-Demand-Simulatoren (TN1oderSV1) ausführen, da sie mehrere Quantenaufgaben parallel verarbeiten können. Um Ihnen bei der Einrichtung verschiedener Quantenaufgaben zu helfen, bietet Amazon Braket Beispielnotizbücher
Durch Batching können Sie Quantenaufgaben parallel starten. Wenn Sie beispielsweise eine Berechnung durchführen möchten, für die 10 Quantenaufgaben erforderlich sind und die Schaltkreise in diesen Quantenaufgaben unabhängig voneinander sind, empfiehlt es sich, Batching zu verwenden. Auf diese Weise müssen Sie nicht warten, bis eine Quantenaufgabe abgeschlossen ist, bevor eine andere Aufgabe beginnt.
Das folgende Beispiel zeigt, wie ein Stapel von Quantenaufgaben ausgeführt wird:
circuits = [bell for _ in range(5)] batch = device.run_batch(circuits, s3_folder, shots=100) print(batch.results()[0].measurement_counts) # The result of the first quantum task in the batch
Weitere Informationen finden Sie in den Amazon Braket-Beispielen zu GitHub
Informationen zur Batchverarbeitung und zu den Kosten von Quantenaufgaben
Einige Vorbehalte, die Sie in Bezug auf die Batch- und Abrechnungskosten für Quantenaufgaben beachten sollten:
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Standardmäßig wiederholt die Batchverarbeitung bei Quantenaufgaben die Zeitüberschreitung oder schlägt dreimal fehl.
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Ein Stapel lang andauernder Quantenaufgaben, wie z. B. 34 qubits fürSV1, kann hohe Kosten verursachen. Achten Sie darauf, die
run_batchZuweisungswerte sorgfältig zu überprüfen, bevor Sie mit einer Reihe von Quantenaufgaben beginnen. Wir empfehlen nicht, TN1 mit zu verwendenrun_batch. -
TN1kann Kosten für fehlgeschlagene Aufgaben in der Probenphase verursachen (weitere Informationen finden Sie in der TN1-Beschreibung). Automatische Wiederholungsversuche können die Kosten in die Höhe treiben. Wir empfehlen daher, die Anzahl der 'max_retries' beim Batching auf 0 zu setzen, wenn sie verwendet werden TN1 (siehe Quantum Task Batching, Zeile 186).
Batching von Quantenaufgaben und PennyLane
Nutzen Sie die Vorteile der Batchverarbeitung, wenn Sie PennyLane on Amazon Braket verwenden, indem Sie festlegen, parallel = True wann Sie ein Amazon Braket-Gerät instanziieren, wie im folgenden Beispiel gezeigt.
device = qml.device("braket.aws.qubit",device_arn="arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1",wires=wires,s3_destination_folder=s3_folder,parallel=True,)
Batching von Aufgaben und parametrisierte Schaltungen
Wenn Sie einen Quanten-Task-Batch einreichen, der parametrisierte Schaltungen enthält, können Sie entweder ein inputs Wörterbuch angeben, das für alle Quantenaufgaben im Stapel verwendet wird, oder ein list Eingabewörterbuch. In diesem Fall wird das -te Wörterbuch mit i der -ten Aufgabe verknüpft, wie im folgenden Beispiel i gezeigt.
from braket.circuits import Circuit, FreeParameter, Observable from braket.aws import AwsQuantumTaskBatch # create the free parameters alpha = FreeParameter('alpha') beta = FreeParameter('beta') # create two circuits circ_a = Circuit().rx(0, alpha).ry(1, alpha).cnot(0,2).xx(0, 2, beta) circ_a.variance(observable=Observable.Z(), target=0) circ_b = Circuit().rx(0, alpha).rz(1, alpha).cnot(0,2).zz(0, 2, beta) circ_b.expectation(observable=Observable.Z(), target=2) # use the same inputs for both circuits in one batch tasks = device.run_batch([circ_a, circ_b], inputs={'alpha': 0.1, 'beta':0.2}) # or provide each task its own set of inputs inputs_list = [{'alpha': 0.3,'beta':0.1}, {'alpha': 0.1,'beta':0.4}] tasks = device.run_batch([circ_a, circ_b], inputs=inputs_list)
Sie können auch eine Liste von Eingabewörterbüchern für einen einzelnen parametrischen Schaltkreis erstellen und diese als Quanten-Task-Batch einreichen. Wenn die Liste N Eingabewörterbücher enthält, enthält der Stapel N Quantenaufgaben. Die i -te Quantenaufgabe entspricht der Schaltung, die mit dem i -th Eingabewörterbuch ausgeführt wird.
from braket.circuits import Circuit, FreeParameter # create a parametric circuit circ = Circuit().rx(0, FreeParameter('alpha')) # provide a list of inputs to execute with the circuit inputs_list = [{'alpha': 0.1}, {'alpha': 0.2}, {'alpha': 0.3}] tasks = device.run_batch(circ, inputs=inputs_list)
