Esegui un processo ibrido con Amazon Braket Hybrid Jobs - Amazon Braket

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Esegui un processo ibrido con Amazon Braket Hybrid Jobs

Per eseguire un lavoro ibrido con Amazon Braket Hybrid Jobs, devi prima definire il tuo algoritmo. Puoi definirlo scrivendo lo script dell'algoritmo e, facoltativamente, altri file di dipendenza utilizzando Amazon Braket Python SDK o. PennyLane Se desideri utilizzare altre librerie (open source o proprietarie), puoi definire un'immagine del contenitore personalizzata utilizzando Docker, che include queste librerie. Per ulteriori informazioni, consulta Bring your own container (BYOC).

In entrambi i casi, successivamente crei un lavoro ibrido utilizzando Amazon BraketAPI, dove fornisci lo script o il contenitore dell'algoritmo, seleziona il dispositivo quantistico di destinazione che il lavoro ibrido deve utilizzare e quindi scegli tra una serie di impostazioni opzionali. I valori predefiniti forniti per queste impostazioni opzionali funzionano per la maggior parte dei casi d'uso. Affinché il dispositivo di destinazione esegua il tuo Hybrid Job, puoi scegliere tra una QPU, un simulatore on-demand (comeSV1, DM1 oTN1) o la classica istanza di job ibrida stessa. Con un simulatore o una QPU on-demand, il tuo contenitore di job ibrido effettua chiamate API verso un dispositivo remoto. Con i simulatori incorporati, il simulatore è incorporato nello stesso contenitore dello script dell'algoritmo. I simulatori di fulmini di PennyLane sono integrati nel contenitore di job ibrido predefinito e preconfigurato che puoi utilizzare. Se esegui il codice utilizzando un PennyLane simulatore incorporato o un simulatore personalizzato, puoi specificare un tipo di istanza e quante istanze desideri utilizzare. Consulta la pagina dei prezzi di Amazon Braket per i costi associati a ciascuna scelta.


            braket hybrid job run

Se il dispositivo di destinazione è un simulatore on-demand o integrato, Amazon Braket inizia subito a eseguire il processo ibrido. Avvia l'istanza del processo ibrido (puoi personalizzare il tipo di istanza nella API chiamata), esegue l'algoritmo, scrive i risultati su Amazon S3 e rilascia le tue risorse. Questa versione di risorse garantisce che paghi solo per ciò che usi.

Il numero totale di lavori ibridi simultanei per unità di elaborazione quantistica (QPU) è limitato. Oggi, su una QPU può essere eseguito solo un processo ibrido alla volta. Le code vengono utilizzate per controllare il numero di processi ibridi che possono essere eseguiti in modo da non superare il limite consentito. Se il dispositivo di destinazione è una QPU, il processo ibrido entra prima nella coda dei lavori della QPU selezionata. Amazon Braket attiva l'istanza di lavoro ibrida necessaria ed esegue il processo ibrido sul dispositivo. Per tutta la durata dell'algoritmo, il processo ibrido ha accesso prioritario, il che significa che le attività quantistiche del lavoro ibrido vengono eseguite prima delle altre attività quantistiche di Braket in coda sul dispositivo, a condizione che le attività quantistiche del lavoro vengano inviate alla QPU una volta ogni pochi minuti. Una volta completato il lavoro ibrido, vengono rilasciate risorse, il che significa che paghi solo per ciò che utilizzi.

Nota

I dispositivi sono regionali e il processo ibrido viene eseguito sullo Regione AWS stesso dispositivo principale.

Sia nello scenario target del simulatore che in quello della QPU, hai la possibilità di definire metriche personalizzate dell'algoritmo, come l'energia della tua Hamiltoniana, come parte dell'algoritmo. Queste metriche vengono segnalate automaticamente ad Amazon CloudWatch e da lì vengono visualizzate quasi in tempo reale nella console Amazon Braket.

Nota

Se desideri utilizzare un'istanza basata su GPU, assicurati di utilizzare uno dei simulatori basati su GPU disponibili con i simulatori integrati su Braket (ad esempio,). lightning.gpu Se scegli uno dei simulatori integrati basati su CPU (ad esempio, obraket:default-simulator)lightning.qubit, la GPU non verrà utilizzata e potresti incorrere in costi inutili.