翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # Amazon Braket とは? **ヒント** **量子コンピューティングの基礎について説明します AWS。**[Amazon Braket Digital Learning Plan](https://skillbuilder.aws/learning-plan/EH35DWGU3R/amazon-braket--knowledge-badge-readiness-path-includes-labs) に登録し、一連のラーニングコースとデジタル評価を完了して自身にデジタルバッジを獲得してください。 Amazon Braket は、研究者、科学者、開発者 AWS のサービス が量子コンピューティングを開始するのに役立つフルマネージド型です。量子コンピューティングは、量子力学の法則を利用して、新しい方法で情報を処理するため、古典的なコンピュータの手の届かない計算問題を解決する可能性を秘めています。 量子コンピューティングハードウェアへのアクセスを得ることは、費用がかかり不便になる場合があります。アクセスが制限されているため、アルゴリズムの実行、設計の最適化、テクノロジーの現在の状態の評価、および最大限の利益を得るためにリソースをいつ投資するかについての計画が困難になります。Braket は、これらの課題を克服するのに役立ちます。 Braket は、さまざまな量子コンピューティングテクノロジーへの単一のアクセスポイントを提供します。Braket を使用すると、次のことができます。 + 量子アルゴリズムとハイブリッドアルゴリズムを探索し、設計する。 + さまざまな量子回路シミュレーターでアルゴリズムをテストする。 + さまざまなタイプの量子コンピュータでアルゴリズムを実行する。 + PoC (概念実証アプリケーション) を作成する。 量子問題を定義し、それを解決するための量子コンピュータのプログラミングには、新しいスキルのセットが必要です。これらのスキルを習得するために、Braket は、量子アルゴリズムをシミュレートして実行するためのさまざまな環境を提供しています。要件に最適なアプローチを見つけることができ、*ノートブック*と呼ばれる一連のサンプル環境を使用してすぐに作業を開始できます。 Braket 開発には 3 つのステージがあります。 + [ビルド (構築)](https://docs.aws.amazon.com/braket/latest/developerguide/braket-build.html) - Braket は、ビルド (構築) を簡単に開始できるフルマネージド Jupyter Notebook 環境を提供します。Braket ノートブックには、サンプルアルゴリズム、リソース、および Amazon Braket SDK を含むデベロッパーツールがプリインストールされています。Amazon Braket SDK を使用すると、量子アルゴリズムを構築し、単一のコード行を変更することで、さまざまな量子コンピュータやシミュレーターで量子アルゴリズムをテストして実行できます。 + [テスト](https://docs.aws.amazon.com/braket/latest/developerguide/braket-test.html) - Braket は、フルマネージドでハイパフォーマンスの量子回路シミュレーターへのアクセスを提供します。回路をテストして検証できます。Braket は、基礎となるすべてのソフトウェアコンポーネントと Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) クラスターを処理し、古典的なハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) インフラストラクチャで量子回路をシミュレートする負担を取り除きます。 + [実行](https://docs.aws.amazon.com/braket/latest/developerguide/braket-using.html) - Braket は、さまざまな種類の量子コンピューターへの安全なオンデマンドアクセスを提供します。、AQT、IonQ、IQMおよび のゲートベースの量子コンピュータとRigetti、QuEra のアナログハミルトニアンシミュレーターにアクセスできます。また、前払いの義務はなく、個々のプロバイダーを介したアクセスを確保する必要もありません。 **量子コンピューティングと Braket について** 量子コンピューティングは初期の発達段階にあります。現在、普遍的でフォールトトレラントな量子コンピュータは存在しないことを理解することが重要です。したがって、特定のタイプの量子ハードウェアは各ユースケースに適しているため、さまざまなコンピューティングハードウェアにアクセスできることが重要です。Braket は、サードパーティープロバイダーを通じて、さまざまなハードウェアを提供しています。 既存の量子ハードウェアはノイズによって制限され、エラーが生じます。業界はノイズの多い中間スケール量子 (NISQ) の時代です。NISQ 時代には、量子コンピューティングデバイスでのノイズが多すぎて*ショアのアルゴリズム*や*グローバーのアルゴリズム*などの純粋な量子アルゴリズムを維持できません。より優れた量子エラー訂正が利用可能になるまで、最も実用的な量子コンピューティングでは、ハイブリッドアルゴリズムを作成するために、古典的な (従来の) コンピューティングリソースと量子コンピュータを組み合わせる必要があります。Braket は、*ハイブリッド量子アルゴリズム*の操作を支援します。 ハイブリッド量子アルゴリズムでは、量子処理ユニット (QPU) が CPU のコプロセッサとして使用されるため、古典的なアルゴリズムにおける特定の計算が高速化されます。これらのアルゴリズムは、計算が古典コンピュータと量子コンピュータ間で移動する反復処理を利用します。例えば、化学、最適化、機械学習における量子コンピューティングの現在の応用は、*ハイブリッド量子アルゴリズム*の一種である*変分量子アルゴリズム*に基づいています。変分量子アルゴリズムでは、古典的な最適化ルーチンは、機械学習のトレーニングセットの誤差に基づいて、ニューラルネットワークの重みが反復的に調整されるのと同じ方法で、パラメータ化された量子回路のパラメータを反復的に調整します。Braket は、*変分量子アルゴリズム*を支援する PennyLane オープンソースソフトウェアライブラリへのアクセスを提供します。 量子コンピューティングは、次の 4 つの主要な領域での計算を牽引しています。 + **数論** — 素因数分解と暗号を含む (例えば、*ショアのアルゴリズム*は数論の計算を行うための主要な量子メソッドです) + **最適化** — 制約充足、線形システムの解法、機械学習を含む。 + **Oracle を用いた計算** — 検索、非表示のサブグループ、位数発見問題を含む (Oracle を用いた計算を行うための主要な量子メソッドの例は、*グローバーのアルゴリズム*です)。 + **シミュレーション** — 直接シミュレーション、ノット不変量、量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) アプリケーションを含む。 これらの計算カテゴリの用途は、金融サービス、バイオテクノロジー、製造、医薬品などが挙げられます。Braket は、今日の多くの概念実証問題、および特定の実用的な問題に既に適用されている機能とノートブックの例を提供します。 **Topics** + [ # Amazon Braket の仕組み ](braket-how-it-works.md) + [ # Amazon Braket の用語と概念 ](braket-terms.md) + [ # コストの追跡と削減 ](braket-pricing.md) + [ # Amazon Braket の API リファレンスおよびリポジトリ ](braket-references.md) + [ # Amazon Braket がサポートするリージョンとデバイス ](braket-devices.md) # Amazon Braket の仕組み **ヒント** **量子コンピューティングの基礎について説明します AWS。**[Amazon Braket Digital Learning Plan](https://skillbuilder.aws/learning-plan/EH35DWGU3R/amazon-braket--knowledge-badge-readiness-path-includes-labs) に登録し、一連のラーニングコースとデジタル評価を完了して自身にデジタルバッジを獲得してください。 Amazon Braket は、オンデマンド回路シミュレーターやさまざまなタイプの量子処理ユニット (QPUs) など、量子コンピューティングデバイスへのオンデマンドアクセスを提供します。Amazon Braket では、デバイスへのアトミックリクエストは量子タスクです。ゲートベースのデバイスの場合、このリクエストには量子回路 (測定手順とショット数を含む) およびその他のリクエストメタデータが含まれます。アナログハミルトニアンシミュレーターの場合、量子タスクには量子レジスターの物理レイアウトと、操作フィールド間の時間とスペースに関する依存関係が含まれます。 Braket Direct は、量子コンピューティングを探索する方法を拡張し AWS、研究とイノベーションを加速するプログラムです。さまざまな量子デバイスの専用の容量を予約したり、量子コンピューティングのスペシャリストと直接連携したり、あるいは IonQ の最新のトラップドイオンデバイスである Forte など、次世代の機能に早期にアクセスしたりできます。 このセクションでは、Amazon Braket で量子タスクを実行するフローの概略について学習します。 **Topics** + [ ## Amazon Braket 量子タスクフロー ](#braket-data-flow) + [ ## サードパーティーのデータ処理 ](#braket-3rd-party-processing) ## Amazon Braket 量子タスクフロー ![\[Amazon Braket ノートブック、S3 結果バケット、Amazon Braket、マネージドシミュレーターなどの AWS クラウドサービスとのユーザーインタラクションと、QPU による量子コンピューティングタスクの結果を示す図。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/braket/latest/developerguide/images/data-flow-3.png) Jupyter ノートブックを使用すると、Amazon [Amazon Braket ](https://us-west-1.console.aws.amazon.com/console/home?region=us-west-1#) [Braket SDK を使用して量子タスクを定義、送信Amazon Braket](https://github.com/aws/amazon-braket-sdk-python)モニタリングできます。量子回路は SDK で直接ビルドできます。ただし、アナログハミルトニアンシミュレーターでは、レジスタレイアウトと制御フィールド (1) を定義します。量子タスクを定義したら、実行するデバイスを選択して、量子タスクを Amazon Braket API に送信することができます(2)。選択したデバイスに応じて、デバイスが利用可能になるまで量子タスクがキューに入れられ、タスクが実行のために QPU またはシミュレータに送信されます (3)。Amazon Braket では、QPUs、ローカルシミュレーター、埋め込みシミュレーターなど、[サポートされているさまざまな量子デバイス](braket-devices.md)にアクセスできます。 量子タスクを処理すると、Amazon Braket は結果を Amazon S3 バケットに返します。そこで、データは AWS アカウント (4) に保存されます。同時に、SDK はバックグラウンドで結果をポーリングし、量子タスク完了時に Jupyter Notebook にロードします。Amazon Braket コンソールの**量子タスクページで、または Amazon Braket の オペレーションを使用して、量子タスク**を表示および管理することもできますAPI。 `GetQuantumTask` Amazon Braket Amazon Braket は、ユーザーアクセス管理、モニタリング AWS CloudTrail 、ログ記録、イベントベースの処理 AWS Identity and Access Management (5) のために、 (IAM)、Amazon CloudWatch、Amazon EventBridge と統合されています。 ## サードパーティーのデータ処理 QPU デバイスに送信された量子タスクは、サードパーティープロバイダーが運営する施設にある量子コンピュータで処理されます。Amazon Braket のセキュリティとサードパーティー処理の詳細については、「[Amazon Braket ハードウェアプロバイダーのセキュリティ](third-party-security.md)」を参照してください。 # Amazon Braket の用語と概念 **ヒント** **量子コンピューティングの基礎について説明します AWS。**[Amazon Braket Digital Learning Plan](https://skillbuilder.aws/learning-plan/EH35DWGU3R/amazon-braket--knowledge-badge-readiness-path-includes-labs) に登録し、一連のラーニングコースとデジタル評価を完了して自身にデジタルバッジを獲得してください。 Braket では、次の概念と用語が使用されます。 **アナログハミルトニアンシミュレーション** アナログハミルトニアンシミュレーション (AHS) は、多体系の時間依存量子力学を直接シミュレーションするための個別の量子コンピューティングパラダイムです。AHS では、ユーザーが時間依存のハミルトニアンを直接指定し、量子コンピュータは、このハミルトニアンの下での継続的な時間発展を直接エミュレートするようにチューニングされます。AHS デバイスは通常、専用デバイスであり、ゲートベースのデバイスのような汎用量子コンピュータではありません。AHS デバイスは、シミュレートできるハミルトニアンのクラスに制限されます。ただし、これらのハミルトニアンはデバイスに元々実装されているため、AHS は、アルゴリズムを回路として作成してゲート操作を実装するために必要なオーバーヘッドに悩まされません。 ** Braket** 私たちは量子力学における標準的な記法である[ブラケット記法](https://en.wikipedia.org/wiki/Bra%E2%80%93ket_notation)にちなんで Braket サービスと名付けました。量子系の状態を記述するために 1939 年に Paul Dirac によって導入され、ディラック記法とも呼ばれます。 ** Braket Direct** Braket Direct を使用すると、選択したさまざまな量子デバイスへの専用アクセスを予約したり、量子コンピューティングのスペシャリストと繋がってワークロードのガイダンスを受け取ったり、可用性が制限された新しい量子デバイスなどの次世代機能に早期にアクセスしたりできるようになります。 ** Braket ハイブリッドジョブ** Amazon Braket には、ハイブリッドアルゴリズムのフルマネージド実行を提供する Amazon Braket Hybrid Jobs と呼ばれる機能があります。Braket ハイブリッドジョブは、3 つのコンポーネントで構成されています。 1. スクリプト、Python モジュール、または Docker コンテナとして提供できるアルゴリズムの定義。 1. アルゴリズムを実行する Amazon EC2 に基づく*ハイブリッドジョブインスタンス*。デフォルトは ml.m5.xlarge インスタンスです。 1. アルゴリズムの一部である*量子タスク*を実行する*量子デバイス*。1 つのジョブには、通常、多数の量子タスクから成る 1 つのコレクションが含まれます。 **デバイス** Amazon Braket では、デバイスは*量子タスク*を実行できるバックエンドです。デバイスは *QPU* または*量子回路シミュレーター*である可能性があります。詳細については、「[Amazon Braket supported devices](braket-devices.md)」を参照してください。 **エラー緩和** エラー緩和とは、複数の物理回路を実行し、その測定値を組み合わせて結果を改善することです。詳細については、「[エラー緩和手法](braket-error-mitigation.md)」を参照してください。 **ゲートベースの量子コンピューティング** ゲートベースの量子コンピューティング (QC) (回路ベースの QC とも呼ばれる) では、計算は基本演算 (ゲート) に分割されます。ある種のゲートの集合は汎用的です。つまり、すべての計算がそれらのゲートの有限列として表現できます。ゲートは、*量子回路*の構成要素であり、古典的なデジタル回路の論理ゲートに似ています。 **ゲートショットの制限** ゲートショットの制限とは、ショットあたりの合計ゲート数 (すべてのゲートタイプの合計) とタスクあたりのショット数に関するものです。数学的には、ゲートショット制限は次のように表現できます。 `Gateshot limit = (Gate count per shot) * (Shot count per task)` **ハミルトニアン** 物理システムの量子力学は、そのハミルトニアンによって決定されます。ハミルトニアンは、システムの構成要素間の相互作用と外部駆動力による作用に関するすべての情報をエンコードしたものです。N 量子ビットシステムのハミルトニアンは、一般的に古典マシンにある複素数の 2N x 2N マトリックスとして表されます。量子デバイスでアナログハミルトニアンシミュレーションを実行することで、こういった大きなリソース要件を回避できます。 **パルス** パルスは、量子ビットに送信される物理的な過渡信号です。パルスは、キャリア信号のサポートとして機能してハードウェアチャネルまたはポートにバインドされるフレーム内で再生される波形によって記述されます。カスタマーは、高周波正弦波キャリア信号を調整するアナログエンベロープを提供することで、独自のパルスを設計できます。フレームは、量子ビットの \$10⟩ と \$11⟩ のエネルギー準位間のエネルギー分離と共鳴するように頻繁に選択される周波数および位相によって一意に記述されます。したがって、ゲートは、事前に定義された形状と、その振幅、周波数、期間などのキャリブレーションされたパラメータを持つパルスとして作成されます。テンプレート波形でカバーされていないユースケースは、カスタム波形を介して有効になります。カスタム波形は、固定された物理サイクル時間で区切られた値のリストを提供することで、シングルサンプルの分解能で指定されます。 **量子回路** 量子回路は、ゲートベースの量子コンピュータ上の計算を定義する命令セットです。量子回路は、量子ゲート (qubit レジスタ上の可逆変換) と測定命令のシーケンスです。 **量子回路シミュレーター** 量子回路シミュレーターは、古典的なコンピュータ上で動作し、*量子回路*の測定結果を計算するコンピュータプログラムです。一般的な回路では、量子シミュレーションのリソース要件は、シミュレーションする qubits の数とともに指数関数的に増加します。Braket は、マネージド (Braket API を介してアクセス) とローカル (Amazon Braket SDK の一部) 量子回路シミュレーターの両方へのアクセスを提供します。 **量子コンピュータ** 量子コンピュータとは、重ね合わせやもつれなどの量子力学現象を用いて計算を行う物理デバイスです。量子コンピューティング (QC) には、*ゲートベース*の QC をはじめとするさまざまなパラダイムがあります。 **量子処理ユニット (QPU)** QPU は、量子タスクを実行できる物理量子コンピューティングデバイスです。QPU は、ゲートベースの QC をはじめとするさまざまな QC パラダイムをベースにすることができます。詳細については、「[Amazon Braket supported devices](braket-devices.md)」を参照してください。 **QPU ネイティブゲート** QPU ネイティブゲートは、QPU 制御システムによって制御パルスに直接マッピングできます。ネイティブゲートは、さらにコンパイルしなくても QPU デバイス上で実行できます。*QPU がサポートするゲート*のサブセット。デバイスのネイティブゲートは、Amazon Braket コンソールの **[デバイス]** ページおよび Braket SDK から確認できます。 **QPU がサポートするゲート** QPU がサポートするゲートは、QPU デバイスで受け入れられるゲートです。これらのゲートは QPU で直接実行されない場合があります。つまり、ネイティブゲートに分解する必要がある可能性があります。デバイスサポートされるゲートは、Amazon Braket コンソールの **[デバイス]** ページおよび Amazon Braket SDK から確認できます。 **量子タスク** Braket では、量子タスクは*デバイス*へのアトミックリクエストです。*ゲートベースの QC* デバイスの場合、これには、量子回路 (測定命令と shots 数を含む) 、およびその他の要求メタデータが含まれます。量子タスクを作成するには、Amazon Braket SDK を介するか、CreateQuantumTask API オペレーションを直接使用します。量子タスクを作成した後、リクエストされたデバイスが使用可能になるまで、タスクはキューに入れられます。量子タスクは、Amazon Braket コンソールの **[量子タスク]** ページで表示するか、GetQuantumTask または SearchQuantumTasks API オペレーションを使用して表示できます。 ** Qubit ** 量子コンピュータにおける情報の基本単位は、古典コンピューティングのビットに非常に似ているため、qubit (量子ビット) と呼ばれます。qubitは、超伝導回路、あるいは個々のイオンや原子など、さまざまな物理的実装によって実現できる 2 つのレベルの量子システムです。他の qubit タイプは、光子、電子スピンまたは核スピン、またはよりエキゾチックな量子システムに基づいています。 ** Queue depth ** Queue depth とは、特定のデバイスに対してキューに入れられた量子タスクとハイブリッドジョブの数のことです。デバイスの量子タスクとハイブリッドジョブキューの数を知るには、Braket Software Development Kit (SDK) または Amazon Braket Management Console を使用します。 1. *タスクキューの深さ*は、通常の優先度で実行を待っている量子タスクの合計数のことです。 1. *優先度タスクキューの深さ*は、Amazon Braket Hybrid Jobs での実行を待機している送信済み量子タスクの合計数のことです。これらのタスクは、ハイブリッドジョブが開始されると、スタンドアロンタスクよりも優先されます。 1. *ハイブリッドジョブキューの深さ*は、現在デバイスのキューに入っているハイブリッドジョブの合計数のことです。ハイブリッドジョブの一部として送信された Quantum tasks は、Priority Task Queue に集約され、高い優先度が付けられます。 ** Queue position ** Queue positionとは、量子タスクまたはハイブリッドジョブの、各デバイスキュー内での現在の位置のことです。量子タスクまたはハイブリッドジョブのキュー位置を取得するには、Braket Software Development Kit (SDK) または Amazon Braket Management Console を使用します。 ** Shots ** 量子コンピューティングは本質的に確率論的であるため、正確な結果を得るためには、回路を複数回評価する必要があります。単一の回路の実行と測定は、ショットと呼ばれます。回路のショット (繰り返し実行) の数は、結果の望ましい精度に基づいて選択されます。 ## AWS Amazon Braket の用語とヒント **IAM ポリシー** IAM ポリシーは、 AWS のサービス のサービスとリソースに対する権限を許可または拒否するドキュメントです。IAM ポリシーを使用すると、リソースへのユーザーのアクセスレベルをカスタマイズできます。たとえば、 内のすべての Amazon S3 バケットへのアクセスをユーザーに許可したり AWS アカウント、特定のバケットのみにアクセスを許可したりできます。 + **ベストプラクティス:** セキュリティ原則に従う*最小特権*アクセス許可を付与する場合。この原則に従うことで、ユーザーまたはロールが量子タスクの実行に必要とされるのよりも広範なアクセス許可を持つのを防ぐことができます。例えば、従業員が特定のバケットのみにアクセスする必要がある場合は、従業員には、 AWS アカウント内のすべてのバケットへのアクセス権を付与するのではなく、IAM ポリシーでバケットを指定します。 **IAM ロール** IAM ロールは、アクセス許可に一時的にアクセスするために引き受けることができるアイデンティティです。ユーザー、アプリケーション、またはサービスが IAM ロールを引き受ける前に、ロールを切り替えるためのアクセス許可を付与する必要があります。IAM ロールを引き受けると、以前のロールで持っていた以前のすべてのアクセス許可を放棄し、新しいロールのアクセス許可を引き受けます。 + **ベストプラクティス:** IAM ロールは、長期的にではなく、サービスまたはリソースへのアクセスを一時的に付与する必要がある状況に最適です。 **Amazon S3 バケット** Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) は、データを*オブジェクト*としてバケットに保存 AWS のサービス できる です。 **Amazon S3 バケットは、無制限のストレージスペースを提供します。Amazon S3 バケット内のオブジェクトの最大サイズは 5 TB です。画像、動画、テキストファイル、バックアップファイル、ウェブサイトのメディアファイル、アーカイブされたドキュメント、Braket 量子タスクの結果など、あらゆるタイプのファイルデータを Amazon S3 バケットにアップロードできます。 + **ベストプラクティス:** S3 バケットへのアクセスを制御するためのアクセス許可を設定できます。詳細については、Amazon S3 ドキュメントの「[バケットポリシー](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/bucket-policies.html)」を参照してください。 # コストの追跡と削減 **ヒント** **量子コンピューティングの基礎について説明します AWS。**[Amazon Braket Digital Learning Plan](https://skillbuilder.aws/learning-plan/EH35DWGU3R/amazon-braket--knowledge-badge-readiness-path-includes-labs) に登録し、一連のラーニングコースとデジタル評価を完了して自身にデジタルバッジを獲得してください。 Amazon Braket を使用すると、前払いの義務なしで、オンデマンドで量子コンピューティングリソースにアクセスできます。お支払いいただくのは、使用分の料金だけです。料金の詳細については、[料金ページ](https://aws.amazon.com/braket/pricing/)をご覧ください。 **Topics** + [ ## Amazon Braket QPUsの使用制限の設定 ](#quantum-hardware-spending-limits) + [ ## ほぼリアルタイムのコスト追跡 ](#real-time-cost-tracking) + [ ## コスト削減のベストプラクティス ](#best-practices) ## Amazon Braket QPUsの使用制限の設定 Amazon Braket の使用制限では、量子処理ユニット (QPUs。 **支出制限の仕組み**: Amazon Braket は累積支出を追跡し、設定された制限に対してすべてのタスク作成リクエストを検証します。タスクの推定コストが残りの使用制限を超えると、Amazon Braket は検証エラーでタスクを直ちに拒否します。オプションで、使用制限の期間を設定できます。期間を設定することで、指定された期間にのみタスクを送信できます。期間外に送信されたタスクは拒否されます。 **オプトイン設計**: コントロールを明示的に有効にしない限り、既存のワークフローは影響を受けません。使用制限を削除することで、すべての制限を削除できます。 **注記** 使用制限は、オンデマンドおよびハイブリッドジョブ[の QPU タスク](braket-submit-tasks)にのみ適用されます。[シミュレーター](braket-submit-tasks-simulators)、[マネージドノートブック](braket-get-started-create-notebook)、[ハイブリッドジョブ](braket-jobs) EC2 インスタンスコスト、および [Braket Direct 予約](braket-reservations)は除外されます。すべての AWS のサービスで包括的なコスト管理を行うには、引き続き を使用します[AWS Budgets](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-budgets/)。 ### 使用制限アクションのリスト **検索** 次の AWS CLI コマンドを使用すると、特定の AWS リージョンと特定の Braket デバイスの使用制限を検索して一覧表示できます。 ``` aws --region {device_region} braket search-spending-limits --filters name=deviceArn,operator=EQUAL,values={device_arn} ``` **作成** 次の AWS CLI コマンドを使用すると、特定のリージョンで指定された量子デバイスの新しい使用制限を作成できます。デバイスの使用制限が既に存在する場合、リクエストは拒否されます。 ``` aws --region {device_region} braket create-spending-limit --device-arn {device_arn} --spending-limit {max_spend} ``` **更新** 次の AWS CLI コマンドを使用すると、既存の使用制限を新しい最大使用値に更新できます。現在の支出とキューに入れられた支出の合計が、リクエストされた新しい最大支出をすでに上回っている場合、リクエストは拒否されます。 ``` aws --region {device_region} braket update-spending-limit --spending-limit-arn {spending_limit_arn} --spending-limit {new_max_spend} ``` 上記の例のように、新しい最大支出の代わりに、またはそれに加えて期間を指定できます。 **削除** 次の AWS CLI コマンドを使用すると、既存の使用制限を削除できます。 ``` aws --region {device_region} braket delete-spending-limit --spending-limit-arn {spending_limit_arn} ``` 上記の例のように、新しい最大支出の代わりに、またはそれに加えて期間を指定できます。 オプションですが、ベストプラクティスとして常に region パラメータを指定します。デバイスの とは異なるリージョンで実行されたコマンドは失敗するか、 の場合は誤った結果`SearchSpendingLimits`を返します。 使用制限の使用方法のその他の例については、[サンプルノートブック](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-examples/tree/main/examples/braket_features/Spending_Limits_Introduction.ipynb)を参照してください。 ### タスク検証の仕組み AWS アカウントがそれ以外の有効な`CreateQuantumTask`リクエストを送信すると、次のゲート動作が適用されます。注: 残りの予算は、使用制限とキューに入れられた支出と現在の支出の合計の差です。(次のセクションを参照) + ケース 1: タスクデバイスの使用**制限はありません**: タスクが作成されます。 + ケース 2: ターゲットデバイスの使用制限があり、**現在の時間は使用制限の期間内です**。 + タスクの推定コストが残りの予算以下である場合: CreateQuantumTask が成功すると、タスクが作成されます。 + 推定コストが残りの予算よりも大きい場合: は`CreateQuantumTask`失敗し、タスクは作成されません。 + ケース 3: ターゲットデバイスの使用制限があり、**現在の時刻が使用制限の期間外**です。 は`CreateQuantumTask`失敗し、タスクは作成されません。 ### 残りの予算の計算方法 残りの予算は、**支出制限**と**現在の支出**と**キューに入れられた支出**の合計の差です。 使用制限があるデバイスに対してタスクが作成されると、**キューに入れられた支出**はタスクの推定コストによって増加します。このイベントは、次の表の最初の行に一覧表示されます。次の表は、タスクの進行状況に応じて、キューに入れられた支出と現在の支出がどうなるかを示しています。 | | | | | | --- |--- |--- |--- | | **古い量子タスクの状態** | **新しい量子タスクの状態** | **キューに入れられた支出に変更する** | **現在の支出に変更する** | | - | CREATED | 推定コストの増加 | 変更なし | | CREATED | QUEUED | 変更なし | 変更なし | | いずれか | RUNNING | 変更なし | 変更なし | | いずれか | キャンセル中 | 変更なし | 変更なし | | キャンセル中 | CANCELLED | 推定コストによる削減 | チャネルなし | | いずれか | FAILED | 推定コストによる削減 | 変更なし | | RUNNING | COMPLETED | 推定コストによる削減 | 推定コストの増加 (部分的に完了したタスクに応じて調整) | ### エッジケース **Q: 使用制限を作成する場合、キューに入っているタスクはキューに入れられた使用にカウントされますか?** A: いいえ。作成済み、キューに入っている、または進行中のタスクは、新しく作成された使用制限のキューに入れられた支出にはカウントされません。 **Q: 使用制限を小さくすると、更新によって、作成済み、キューに入っている、または進行中の量子タスクが早期に終了しますか?** A: いいえ。 **Q: 使用制限の終了時間に達すると、作成済み、キューに入っている、または進行中の量子タスクが早期に終了しますか?** A: いいえ。作成済み、キューに入っている、または進行中のタスクは、使用制限のステータスに関係なく完了できます。 **Q: 使用制限の不足と 0 USD の使用制限の違いは何ですか?** A: 使用制限がないと、制限なしで量子タスクを作成できます。ゼロドルの使用制限は、すべての量子タスクをブロックします。 **Q: 過去または将来の使用制限は、すべての量子タスクの作成をブロックしますか?** A: はい。 **Q: 使用制限を作成する場合、キューにすでにあるタスクの推定コストは、タスクが完了すると現在の支出にカウントされますか?** A: いいえ。支出制限がアクティブなときに送信されたタスクのみが、累積支出にカウントされます。 ## ほぼリアルタイムのコスト追跡 Braket SDK には、量子ワークロードにほぼリアルタイムのコスト追跡を追加するオプションが用意されています。各サンプルノートブックには、Braket の量子処理ユニット (QPU) とオンデマンドシミュレーターの最大コスト見積もりを提供するコスト追跡コードが含まれています。最大コスト見積もりは USD で表示され、クレジットや割引は含まれません。 **注記** 表示される料金は、Amazon Braket シミュレーターと量子処理ユニット (QPU) のタスクの使用状況に基づいた見積もりです。表示される料金見積もりは、実際の料金とは異なる場合があります。料金見積もりには、割引やクレジットは勘案されていません。また、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) など他のサービスの利用状況によっては、追加の料金が発生する可能性もあります。 **SV1 のコスト追跡** コスト追跡関数の使用方法を示すために、ベル状態回路を構築し、SV1 シミュレーターで実行します。まず、Braket SDK モジュールをインポートし、ベル状態を定義して、回路に `Tracker()` 関数を追加します。 ``` #import any required modules from braket.aws import AwsDevice from braket.circuits import Circuit from braket.tracking import Tracker #create our bell circuit circ = Circuit().h(0).cnot(0,1) device = AwsDevice("arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1") with Tracker() as tracker: task = device.run(circ, shots=1000).result() #Your results print(task.measurement_counts) ``` ``` Counter({'00': 500, '11': 500}) ``` ノートブックを実行すると、ベル状態のシミュレーションで下記の出力が予想されます。トラッカー (コスト追跡) 関数により、送信されたショットの数、完了した量子タスク数、実行期間、請求された実行期間、最大コストが USD で表示されます。実行時間はシミュレーションごとに異なる場合があります。 ``` import datetime tracker.quantum_tasks_statistics() {'arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1': {'shots': 1000, 'tasks': {'COMPLETED': 1}, 'execution_duration': datetime.timedelta(microseconds=4000), 'billed_execution_duration': datetime.timedelta(seconds=3)}} tracker.simulator_tasks_cost() ``` ``` Decimal('0.0037500000') ``` **コストトラッカーを使用して最大コストを設定する** コストトラッカーを使用して、プログラムの最大コストを設定できます。特定のプログラムに費やす金額に、最大しきい値を設定できるのです。そのように、コストトラッカーを使用して、実行コードにコスト制御ロジックを構築できます。次の例では、Rigetti QPU で同じ回路を実行し、コストを 1 USD に制限しています。コード内で回路の反復を 1 回実行するコストは 0.30 USD です。合計コストが 1 USD を超えるまで反復を繰り返すようにロジックが設定されています。したがって、このコードスニペットは次の反復が 1 USD を超えるまでの 3 回、実行されます。一般的に、プログラムは希望する最大コストに達するまで反復され続けます。この場合、反復は 3 回です。 ``` device = AwsDevice("arn:aws:braket:us-west-1::device/qpu/rigetti/Ankaa-3") with Tracker() as tracker: while tracker.qpu_tasks_cost() < 1: result = device.run(circ, shots=200).result() print(tracker.quantum_tasks_statistics()) print(tracker.qpu_tasks_cost(), "USD") ``` ``` {'arn:aws:braket:us-west-1::device/qpu/rigetti/Ankaa-3': {'shots': 600, 'tasks': {'COMPLETED': 3}}} 1.4400000000 USD ``` **注記** コストトラッカーは、失敗した TN1 量子タスクの期間については追跡しません。TN1 のシミュレーション中にリハーサルが完了し、縮約ステップが失敗した場合、リハーサル料金はコストトラッカーに表示されません。 ## コスト削減のベストプラクティス Amazon Braket を使用する際に次のベストプラクティスを考慮してください。時間を節約し、コストを最小限に抑え、一般的なエラーを回避します。 **シミュレーターで検証する** + QPU で実行する前に、シミュレーターを使用して回路を検証します。これにより、QPU の使用料金が発生することなく回路をファインチューニングできます。 + シミュレーターで回路を実行した結果は、QPU で回路を実行した結果と同じではない可能性がありますが、シミュレーターを使用してコーディングエラーや構成の問題を特定できます。 **特定のデバイスへのユーザーアクセスを制限する** + 権限のないユーザーが特定のデバイスで量子タスクを送信できないように制限を設定できます。アクセスを制限するには、IAM AWS を使用することをお勧めします。これを行う方法についての詳細は、[アクセスの制限](https://docs.aws.amazon.com/braket/latest/developerguide/braket-manage-access.html#restrict-access)を参照してください。 + Amazon Braket デバイスへのユーザーアクセスを許可または制限する方法として、**管理者**アカウントを**使用しない**ことをお勧めします。 **請求アラームの設定** + 請求アラームを設定して、請求が事前設定された限度に達したときに通知を受けることもできます。アラームを設定する推奨方法は です AWS Budgets。カスタム予算を設定し、コストまたは使用量が予算額を超える可能性がある場合にアラートを受け取ることができます。情報は [AWS Budgets](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-budgets/) で入手できます。 **少ないショット数で TN1 量子タスクをテストする** + シミュレーターのコストは QPU より少なくなりますが、特定のシミュレーターは、高いショット数で量子タスクを実行するとコストが高くなる可能性があります。TN1 タスクは少ない shot 数でテストすることをお勧めします。Shot 数は、SV1 およびローカルシミュレータータスクのコストには影響しません。 **量子タスクがないかすべてのリージョンをチェックする** + コンソールには、現在の量子タスクのみが表示されます AWS リージョン。提出された請求可能な量子タスクを探すときは、必ずすべてのリージョンをチェックしてください。 + [サポートされるデバイス](braket-devices.md)ドキュメントページで、デバイスおよび関連するリージョンの一覧を表示できます。 # Amazon Braket の API リファレンスおよびリポジトリ **ヒント** **量子コンピューティングの基礎について説明します AWS。**[Amazon Braket Digital Learning Plan](https://skillbuilder.aws/learning-plan/EH35DWGU3R/amazon-braket--knowledge-badge-readiness-path-includes-labs) に登録し、一連のラーニングコースとデジタル評価を完了して自身にデジタルバッジを獲得してください。 Amazon Braket には、API、SDK、コマンドラインインターフェイスが用意されています。これらのインターフェイスを使用して、ノートブックインスタンスの作成と管理、モデルのトレーニングとデプロイを行うことができます。 + [Amazon Braket Python SDK (推奨)](https://amazon-braket-sdk-python.readthedocs.io/en/latest/#) + [Amazon Braket API リファレンス](https://docs.aws.amazon.com/braket/latest/APIReference/Welcome.html) + [AWS Command Line Interface](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/braket/index.html) + [AWS SDK for .NET](https://docs.aws.amazon.com/sdkfornet/v3/apidocs/items/Braket/NBraket.html) + [AWS SDK for C\$1\$1](https://sdk.amazonaws.com/cpp/api/LATEST/namespace_aws_1_1_braket.html) + [AWS SDK for GoAPI Reference](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go/api/service/braket/) + [AWS SDK for Java](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaSDK/latest/javadoc/com/amazonaws/services/braket/package-summary.html) + [AWS SDK for JavaScript](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/latest/AWS/Braket.html) + [AWS SDK for PHP](https://docs.aws.amazon.com/aws-sdk-php/v3/api/class-Aws.Braket.BraketClient.html) + [AWS SDK for Python (Boto)](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/braket.html) + [AWS SDK for Ruby](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-ruby/v3/api/Aws/Braket.html) また、コード例については、「Amazon Braket Tutorials」という GitHub リポジトリを参照してください。 + [GitHub の「Braket Tutorials」](https://github.com/aws/amazon-braket-examples) ## コアリポジトリ Braket に使用されるキーパッケージを含むコアリポジトリのリストを次に示します。 + [Braket Python SDK](https://github.com/aws/amazon-braket-sdk-python) - Braket Python SDK を使用して、Python プログラミング言語で記述されたコードを Jupyter ノートブックに設定します。Jupyter ノートブックに設定したら、Braket デバイスとシミュレーターでコードを実行できます。 + [Braket Schemas](https://github.com/aws/amazon-braket-schemas-python) - Braket SDK と Braket サービス間の契約。 + [Braket Default Simulator](https://github.com/aws/amazon-braket-default-simulator-python) - Braket のすべてのローカル量子シミュレーター (状態ベクトルと密度マトリックス)。 ## プラグイン 次に、さまざまなデバイスやプログラミングツールとともに使用されるさまざまなプラグインがあります。これには、以下に示すように、Braket がサポートするプラグインや、サードパーティーがサポートするプラグインがあります。 **Amazon Braket がサポートするプラグイン**: + [Amazon Braket アルゴリズムライブラリ](https://github.com/aws-samples/amazon-braket-algorithm-library) - Python で記述された構築済みの量子アルゴリズムのカタログ。これらのアルゴリズムはそのまま実行することも、より複雑なアルゴリズムを構築するための出発点として使用することもできます。 + [Braket-PennyLane プラグイン](https://github.com/aws/amazon-braket-pennylane-plugin-python) - PennyLane を、Braket の QML フレームワークとして使用します。 **サードパーティー (Braket チームがモニタリングし、支援)**: + [Qiskit-Braket プロバイダー](https://github.com/qiskit-community/qiskit-braket-provider) - Qiskit SDK を使用して Braket リソースにアクセスできます。 + [Braket-Julia SDK](https://github.com/awslabs/Braket.jl) - (実験的) Braket SDK の Julia ネイティブバージョン。 # Amazon Braket がサポートするリージョンとデバイス **ヒント** **量子コンピューティングの基礎について説明します AWS。**[Amazon Braket Digital Learning Plan](https://skillbuilder.aws/learning-plan/EH35DWGU3R/amazon-braket--knowledge-badge-readiness-path-includes-labs) に登録し、一連のラーニングコースとデジタル評価を完了して自身にデジタルバッジを獲得してください。 Amazon Braket では、デバイスは量子タスクを実行するために呼び出すことができる量子処理ユニット (QPU) またはシミュレーターを表します。Amazon Braket は、、AQT、IonQ、IQM、QuEraおよび から QPU デバイスへのアクセスを提供しますRigetti。さらに、 はオンデマンド、ローカル、埋め込みシミュレーターへのアクセス AWS を提供します。埋め込みシミュレーターの詳細については、[「埋め込みシミュレーターについて](embedded-simulator.md)」を参照してください。 サポートされている量子ハードウェアプロバイダーの詳細については、「[QPU に量子タスクを送信する](braket-submit-tasks.md)」を参照してください。使用可能なシミュレーターの詳細については、「[Submitting quantum tasks to simulators](braket-submit-tasks-simulators.md)」を参照してください。次の表に、使用可能なデバイスとシミュレーターのリストを示します。 | プロバイダー | デバイス名 | パラダイム | タイプ | デバイス ARN | リージョン | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | [AQT](braket-submit-tasks.md#braket-qpu-partner-aqt) | IBEX-Q1 | ゲートベース | QPU | arn:aws:braket:eu-north-1::device/qpu/aqt/Ibex-Q1 | eu-north-1 | | [IonQ](braket-submit-tasks.md#braket-qpu-partner-ionq) | Forte-1 | ゲートベース | QPU | arn:aws:braket:us-east-1::device/qpu/ionq/Forte-1 | us–east–1 | | [IonQ](braket-submit-tasks.md#braket-qpu-partner-ionq) | Forte-Enterprise-1 | ゲートベース | QPU | arn:aws:braket:us-east-1::device/qpu/ionq/Forte-Enterprise-1 | us–east–1 | | [IQM](braket-submit-tasks.md#braket-qpu-partner-iqm) | Garnet | ゲートベース | QPU | arn:aws:braket:eu-north-1::device/qpu/iqm/Garnet | eu-north-1 | | [IQM](braket-submit-tasks.md#braket-qpu-partner-iqm) | Emerald | ゲートベース | QPU | arn:aws:braket:eu-north-1::device/qpu/iqm/Emerald | eu-north-1 | | [QuEra](braket-submit-tasks.md#braket-qpu-partner-quera) | Aquila | アナログハミルトニアンシミュレーション | QPU | arn:aws:braket:us-east-1::device/qpu/quera/Aquila | us–east–1 | | [Rigetti](braket-submit-tasks.md#braket-qpu-partner-rigetti) | Ankaa-3 | ゲートベース | QPU | arn:aws:braket:us-west-1::device/qpu/rigetti/Ankaa-3 | us-west-1 | | AWS | [braket\$1sv](braket-submit-tasks-simulators.md#braket-simulator-sv) | ゲートベース | ローカルシミュレーター | 該当なし (Braket SDK のローカルシミュレーター) | 該当なし | | AWS | [braket\$1dm](braket-submit-tasks-simulators.md#braket-simulator-dm) | ゲートベース | ローカルシミュレーター | 該当なし (Braket SDK のローカルシミュレーター) | 該当なし | | AWS | [braket\$1ahs](braket-submit-tasks-simulators.md#braket-simulator-ahs-local) | アナログハミルトニアンシミュレーション | ローカルシミュレーター | 該当なし (Braket SDK のローカルシミュレーター) | 該当なし | | AWS | [SV1](braket-submit-tasks-simulators.md#braket-simulator-sv1) | ゲートベース | オンデマンドシミュレーター | arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1 | us-east-1、us-west-1、us-west-2、eu-west-2 | | AWS | [DM1](braket-submit-tasks-simulators.md#braket-simulator-dm1) | ゲートベース | オンデマンドシミュレーター | arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/dm1 | us-east-1、us-west-1、us-west-2、eu-west-2 | | AWS | [TN1](braket-submit-tasks-simulators.md#braket-simulator-tn1) | ゲートベース | オンデマンドシミュレーター | arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/tn1 | us-east-1、us-west-2、eu-west-2 | **注記** デバイス ARNsでは大文字と小文字が区別されます。例えば、AQT IBEX-Q1デバイスを使用する場合は、デバイス ARN に が含まれていることを確認します'Ibex-Q1'。 Amazon Braket で使用できる QPU に関するその他の詳細を表示するには、「[Amazon Braket Quantum Computers](https://aws.amazon.com/braket/quantum-computers/)」を参照してください。 **デバイスのプロパティ** すべてのデバイスについて、デバイストポロジ、キャリブレーションデータ、ネイティブゲートセットなど、デバイスの詳細なプロパティは、Amazon Braket コンソールの **[デバイス]** タブまたは `GetDevice` API を使用して見つけることができます。シミュレーターを使用して回路を構築する場合、Amazon Braket では、連続する量子ビットまたはインデックスを使用する必要があります。SDK を用いて作業を行う場合、以下のコード例を参照することで、使用可能な個々のデバイスとシミュレーターのデバイスプロパティへのアクセス方法を確認できます。 ``` from braket.aws import AwsDevice from braket.devices import LocalSimulator device = AwsDevice('arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1') # SV1 # device = LocalSimulator() # Local State Vector Simulator # device = LocalSimulator("default") # Local State Vector Simulator # device = LocalSimulator(backend="default") # Local State Vector Simulator # device = LocalSimulator(backend="braket_sv") # Local State Vector Simulator # device = LocalSimulator(backend="braket_dm") # Local Density Matrix Simulator # device = LocalSimulator(backend="braket_ahs") # Local Analog Hamiltonian Simulation # device = AwsDevice('arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/tn1') # TN1 # device = AwsDevice('arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/dm1') # DM1 # device = AwsDevice('arn:aws:braket:eu-north-1::device/qpu/aqt/Ibex-Q1') # AQT IBEX-Q1 # device = AwsDevice('arn:aws:braket:us-east-1::device/qpu/ionq/Forte-1') # IonQ Forte-1 # device = AwsDevice('arn:aws:braket:us-east-1::device/qpu/ionq/Forte-Enterprise-1') # IonQ Forte-Enterprise-1 # device = AwsDevice('arn:aws:braket:eu-north-1::device/qpu/iqm/Garnet') # IQM Garnet # device = AwsDevice('arn:aws:braket:eu-north-1::device/qpu/iqm/Emerald') # IQM Emerald # device = AwsDevice('arn:aws:braket:us-east-1::device/qpu/quera/Aquila') # QuEra Aquila # device = AwsDevice('arn:aws:braket:us-west-1::device/qpu/rigetti/Ankaa-3') # Rigetti Ankaa-3 # Get device properties device.properties ``` ## Amazon Braket のリージョンとエンドポイント リージョンとエンドポイントの一覧については、「[AWS 全般のリファレンス](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/braket.html)」を参照してください。 QPU デバイスで実行される量子タスクは、そのデバイスのリージョンにある Amazon Braket コンソールで表示できます。Amazon Braket SDK を使用している場合は、作業しているリージョンに関係なく、任意の QPU デバイスに量子タスクを送信できます。SDK は、指定された QPU のリージョンへのセッションを自動的に作成します。 Amazon Braket は、以下でご利用いただけます AWS リージョン。 | リージョン名 | リージョン | Braket エンドポイント | | --- | --- | --- | | 米国東部 (バージニア北部) | us–east–1 | braket.us-east-1.amazonaws.com (IPv4 のみ) braket.us-east-1.api.aws (デュアルスタック) | | 米国西部（北カリフォルニア) | us-west-1 | braket.us-west-1.amazonaws.com (IPv4 のみ) braket.us-west-1.api.aws (デュアルスタック) | | 米国西部 2 (オレゴン) | us-west-2 | braket.us-west-2.amazonaws.com (IPv4 のみ) braket.us-west-2.api.aws (デュアルスタック) | | 欧州北部 1 (ストックホルム) | eu-north-1 | braket.eu-north-1.amazonaws.com (IPv4 のみ) braket.eu-north-1.api.aws (デュアルスタック) | | 欧州西部 2 (ロンドン) | eu-west-2 | braket.eu-west-2.amazonaws.com (IPv4 のみ) braket.eu-west-2.api.aws (デュアルスタック) | **注記** Amazon Braket SDK は IPv6-only ネットワークをサポートしていません。