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PennyLane Mit Amazon Braket verwenden

Hybride Algorithmen sind Algorithmen, die sowohl klassische als auch Quantenbefehle enthalten. Die klassischen Befehle werden auf klassischer Hardware (einer EC2 Instanz oder Ihrem Laptop) ausgeführt, und die Quantenbefehle werden entweder auf einem Simulator oder auf einem Quantencomputer ausgeführt. Wir empfehlen, hybride Algorithmen mithilfe der Hybrid-Jobs-Funktion auszuführen. Weitere Informationen finden Sie unter Wann sollten Sie Amazon Braket Jobs verwenden?

Amazon Braket ermöglicht es Ihnen, hybride Quantenalgorithmen mithilfe des Amazon PennyLane Braket-Plug-ins oder mit dem Amazon Braket Python SDK und Beispiel-Notebook-Repositorys einzurichten und auszuführen. Amazon Braket-Beispiel-Notebooks, die auf dem SDK basieren, ermöglichen es Ihnen, bestimmte Hybrid-Algorithmen ohne das PennyLane Plugin einzurichten und auszuführen. Wir empfehlen dies jedoch, PennyLane da es eine umfassendere Benutzererfahrung bietet.

Über hybride Quantenalgorithmen

Hybride Quantenalgorithmen sind heute für die Industrie wichtig, da moderne Quantencomputer im Allgemeinen Rauschen und damit Fehler erzeugen. Jedes Quantengatter, das zu einer Berechnung hinzugefügt wird, erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Rauschen hinzukommt. Daher können Algorithmen mit langer Laufzeit durch Rauschen überfordert werden, was zu fehlerhaften Berechnungen führt.

Reine Quantenalgorithmen wie der von Shor (Beispiel Quantum Phase Estimation) oder der von Grover (Grovers Beispiel) erfordern Tausende oder Millionen von Operationen. Aus diesem Grund können sie für bestehende Quantengeräte, die allgemein als Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) -Geräte (Noisy Intermediate-Scale Quantum) bezeichnet werden, unpraktisch sein.

In hybriden Quantenalgorithmen arbeiten Quantenverarbeitungseinheiten (QPUs) als Co-Prozessoren für klassische Algorithmen CPUs, insbesondere um bestimmte Berechnungen in einem klassischen Algorithmus zu beschleunigen. Die Ausführung von Schaltungen wird deutlich kürzer, was mit den Möglichkeiten heutiger Geräte möglich ist.

Amazon Braket mit PennyLane

Amazon Braket bietet Unterstützung für PennyLane, ein Open-Source-Software-Framework, das auf dem Konzept der quantendifferenzierbaren Programmierung basiert. Sie können dieses Framework verwenden, um Quantenschaltkreise auf die gleiche Weise zu trainieren, wie Sie ein neuronales Netzwerk trainieren würden, um Lösungen für Rechenprobleme in den Bereichen Quantenchemie, Quantenmaschinenlernen und Optimierung zu finden.

Die PennyLane Bibliothek bietet Schnittstellen zu vertrauten Tools für maschinelles Lernen, einschließlich PyTorch und TensorFlow, um das Training von Quantenschaltkreisen schnell und intuitiv zu gestalten.

import pennylane as qml

Tutorial-Notizbücher helfen Ihnen dabei, schnell loszulegen. Alternativ können Sie PennyLane On Amazon Braket von einer IDE Ihrer Wahl aus verwenden.

pip install amazon-braket-pennylane-plugin

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie den Zugriff auf Amazon Braket-Geräte einrichten in PennyLane:

# to use SV1
import pennylane as qml
sv1 = qml.device("braket.aws.qubit", device_arn="arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1", wires=2)

# to run a circuit:
@qml.qnode(sv1)
def circuit(x):
    qml.RZ(x, wires=0)
    qml.CNOT(wires=[0,1])
    qml.RY(x, wires=1)
    return qml.expval(qml.PauliZ(1))

result = circuit(0.543)


#To use the local sim:
local = qml.device("braket.local.qubit", wires=2)

Tutorial-Beispiele und weitere Informationen PennyLane dazu finden Sie im Amazon Braket-Beispiel-Repository.

Das Amazon PennyLane Braket-Plugin ermöglicht es Ihnen, PennyLane mit einer einzigen Amazon Codezeile zwischen Braket QPU und eingebetteten Simulatorgeräten zu wechseln. Es bietet zwei Amazon Braket-Quantengeräte, mit denen Sie arbeiten können: PennyLane

Das Amazon PennyLane Braket-Plugin ist Open Source. Sie können es aus dem PennyLane GitHub Plugin-Repository installieren.

Weitere Informationen PennyLane dazu finden Sie in der Dokumentation auf der PennyLane Website.

Hybride Algorithmen in Amazon Braket-Beispielnotizbüchern

Amazon Braket bietet eine Vielzahl von Beispiel-Notebooks, die nicht auf das PennyLane Plugin angewiesen sind, um Hybrid-Algorithmen auszuführen. Sie können mit jedem dieser Amazon Braket-Hybrid-Beispielnotizbücher beginnen, in denen Variationsmethoden wie der Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) oder Variational Quantum Eigensolver (VQE) veranschaulicht werden.

Die Amazon Braket-Beispielnotizbücher basieren auf dem Amazon Braket Python SDK. Das SDK bietet ein Framework für die Interaktion mit Quantencomputer-Hardwaregeräten über Amazon Braket. Es handelt sich um eine Open-Source-Bibliothek, die Sie beim Quantenanteil Ihres hybriden Workflows unterstützen soll.

Mit unseren Beispiel-Notizbüchern können Sie Amazon Braket weiter erkunden.

Hybride Algorithmen mit eingebetteten Simulatoren PennyLane

Amazon Braket Hybrid Jobs bietet jetzt leistungsstarke CPU- und GPU-basierte eingebettete Simulatoren von. PennyLane Diese Familie eingebetteter Simulatoren kann direkt in Ihren Hybrid-Job-Container eingebettet werden und umfasst den schnellen lightning.qubit State-Vector-Simulator, den mit der CuQuantum-Bibliothek von NVIDIA beschleunigten lightning.gpu Simulator und andere. Diese eingebetteten Simulatoren eignen sich ideal für variationelle Algorithmen wie maschinelles Quantenlernen, die von fortschrittlichen Methoden wie der Methode der adjungierten Differenzierung profitieren können. Sie können diese eingebetteten Simulatoren auf einer oder mehreren CPU- oder GPU-Instanzen ausführen.

Mit Hybrid-Jobs können Sie jetzt Ihren variationellen Algorithmuscode mit einer Kombination aus einem klassischen Co-Prozessor und einer QPU, einem Amazon Braket-On-Demand-Simulator wieSV1, oder direkt mit dem eingebetteten Simulator von ausführen. PennyLane

Der eingebettete Simulator ist bereits mit dem Hybrid Jobs-Container verfügbar. Sie müssen lediglich Ihre Python-Hauptfunktion mit dem @hybrid_job Decorator dekorieren. Um den PennyLane lightning.gpu Simulator zu verwenden, müssen Sie außerdem eine GPU-Instanz angeben, InstanceConfig wie im folgenden Codeausschnitt gezeigt:

import pennylane as qml
from braket.jobs import hybrid_job
from braket.jobs.config import InstanceConfig


@hybrid_job(device="local:pennylane/lightning.gpu", instance_config=InstanceConfig(instanceType="ml.p3.8xlarge"))
def function(wires):
    dev = qml.device("lightning.gpu", wires=wires)
    ...

Sehen Sie sich das Beispiel-Notizbuch an, um mit der Verwendung eines PennyLane eingebetteten Simulators mit Hybrid-Jobs zu beginnen.

Adjoint Gradient aktiviert PennyLane mit Amazon Braket-Simulatoren

Mit dem PennyLane Plugin für Amazon Braket können Sie Gradienten mithilfe der Methode der adjungierten Differenzierung berechnen, wenn Sie auf dem lokalen Zustandsvektorsimulator oder. SV1

Hinweis: Um die Methode der adjungierten Differenzierung verwenden zu können, müssen Sie diff_method='device' in Ihrer qnode und nicht angeben. diff_method='adjoint' Sehen Sie sich das folgende Beispiel an.

device_arn = "arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1"
dev = qml.device("braket.aws.qubit", wires=wires, shots=0, device_arn=device_arn)
                
@qml.qnode(dev, diff_method="device")
def cost_function(params):
    circuit(params)
    return qml.expval(cost_h)

gradient = qml.grad(circuit)
initial_gradient = gradient(params0)