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複数のプログラムの実行

Amazon Braket には、複数の量子プログラムを効率的に実行するための 2 つのアプローチがあります。プログラムセットと量子タスクバッチ処理です。

プログラムセットは、複数のプログラムでワークロードを実行するために推奨される方法です。これにより、複数のプログラムを単一の Amazon Braket 量子タスクにパッケージ化できます。プログラムセットは、特にプログラム実行数が 100 に近づいた場合に、プログラムを個別に送信するよりもパフォーマンスが向上し、コストを削減します。

現在、 IQMおよび Rigetti デバイスはプログラムセットをサポートしています。プログラムセットを QPUs に送信する前に、まず Amazon Braket Local Simulator でテストすることをお勧めします。デバイスがプログラムセットをサポートしているかどうかを確認するには、Amazon Braket SDK を使用してデバイスのプロパティを表示するか、Amazon Braket コンソールでデバイスページを表示できます。

次の例は、プログラムセットを実行する方法を示しています。

from math import pi
from braket.devices import LocalSimulator
from braket.program_sets import ProgramSet
from braket.circuits import Circuit

program_set = ProgramSet([
    Circuit().h(0).cnot(0,1),
    Circuit().rx(0, pi/4).ry(1, pi/8).cnot(1,0),
    Circuit().t(0).t(1).cz(0,1).s(0).cz(1,2).s(1).s(2),
])

device = LocalSimulator()
result = device.run(program_set, shots=300).result()
print(result[0][0].counts)  # The result of the first program in the program set

プログラムセットのさまざまな構築方法 (たとえば、1 つのプログラムで多数のオブザーバブルまたはパラメータからプログラムセットを構築する方法) とプログラムセットの結果を取得する方法の詳細については、Amazon Braket デベロッパーガイドのプログラムセットセクションと Braket サンプル Github リポジトリのプログラムセットフォルダを参照してください。

量子タスクバッチ処理は、すべての Amazon Braket デバイスで使用できます。バッチ処理は、複数の量子タスクを並行して処理できるためSV1、オンデマンドシミュレーター (、 DM1または TN1) で実行する量子タスクに特に役立ちます。バッチ処理を使用すると、量子タスクを並行して起動できます。たとえば、10 個の量子タスクを必要とする計算を行い、それらの量子タスクのプログラムが互いに独立している場合は、タスクバッチ処理を使用することをお勧めします。プログラムセットをサポートしていないデバイスで複数のプログラムでワークロードを実行する場合は、量子タスクバッチ処理を使用します。

次の例は、量子タスクのバッチを実行する方法を示しています。

from braket.circuits import Circuit
from braket.devices import LocalSimulator

bell = Circuit().h(0).cnot(0, 1)
circuits = [bell for _ in range(5)]

device = LocalSimulator()
batch = device.run_batch(circuits, shots=100)
print(batch.results()[0].measurement_counts)  # The result of the first quantum task in the batch

バッチ処理の詳細については、GitHub の Amazon Braket の例を参照してください。

プログラムセットとコストについて

プログラムセットは、最大 100 個のプログラムまたはパラメータセットを 1 つの量子タスクにパッケージ化することで、複数の量子プログラムを効率的に実行します。プログラムセットでは、すべてのプログラムの合計ショットに基づいて、タスクごとに 1 つの料金とショットごとに 1 つの料金を支払うだけで、プログラムを個別に送信するよりもコストを大幅に削減できます。このアプローチは、多くのプログラムがあり、プログラムあたりのショット数が少ないワークロードに特に有益です。プログラムセットは現在、 IQM および Rigetti デバイス、および Amazon Braket Local Simulator でサポートされています。

詳細については、詳細な実装手順、ベストプラクティス、コード例については、「プログラムセット」セクションを参照してください。

量子タスクのバッチ処理とコストについて

量子タスクのバッチ処理と請求コストに関する注意点は次のとおりです。

量子タスクのバッチ処理と PennyLane

次の例に示すように、Amazon Braket で PennyLane を使用している場合は、Amazon Braket デバイスをインスタンス化parallel = Trueするときに を設定してバッチ処理を活用します。

import pennylane as qml

# Define the number of wires (qubits) you want to use
wires = 2  # For example, using 2 qubits

# Define your S3 bucket 
my_bucket = "amazon-braket-s3-demo-bucket"
my_prefix = "pennylane-batch-output"
s3_folder = (my_bucket, my_prefix)

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)

PennyLane を使用したバッチ処理の詳細については、「量子回路の並列最適化」を参照してください。

タスクバッチ処理とパラメータ化された回路

パラメータ化された回路を含む量子タスクバッチを送信する場合、バッチ内のすべての量子タスクに使用される inputs ディクショナリ、または入力ディクショナリlistの を指定できます。この場合、次の例に示すように、i-th ディクショナリは i-th タスクとペアになります。

from braket.circuits import Circuit, FreeParameter, Observable
from braket.aws import AwsQuantumTaskBatch, AwsDevice

# Define your quantum device
device = AwsDevice("arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1")

# 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)

単一のパラメトリック回路の入力ディクショナリのリストを準備し、量子タスクバッチとして送信することもできます。リストに N 個の入力ディクショナリがある場合、バッチには N 個の量子タスクが含まれます。i-th 量子タスクは、i-th 入力ディクショナリで実行される回路に対応します。

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, shots=100)