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AI Transpilerパス

# Added by doQumentation — required packages for this notebook
!pip install -q qiskit qiskit-ibm-runtime qiskit-ibm-transpiler

AI搭載Transpilerパスは、一部のトランスパイル処理において「従来の」Qiskitパスのドロップイン置き換えとして機能するパスです。既存のヒューリスティックアルゴリズムよりも優れた結果（低い深度やCNOTカウントなど）を生成することが多く、ブール充足可能性ソルバーなどの最適化アルゴリズムよりもはるかに高速です。AI Transpilerパスは、ローカル環境で実行するか、IBM Quantum® Premium Plan、Flex Plan、またはOn-Prem（IBM Quantum Platform API経由）Planに加入している場合はQiskit Transpiler Serviceを使用してクラウド上で実行できます。

備考

AI搭載Transpilerパスはベータリリース状態であり、変更される可能性があります。 フィードバックや開発チームへの連絡は、こちらのQiskit Slack Workspaceチャンネルをご利用ください。

現在、以下のパスが利用可能です：

ルーティングパス

  • AIRouting: レイアウト選択と回路ルーティング

回路合成パス

  • AICliffordSynthesis: Clifford回路合成
  • AILinearFunctionSynthesis: 線形関数回路合成
  • AIPermutationSynthesis: 置換回路合成
  • AIPauliNetworkSynthesis: Pauli Network回路合成

AI Transpilerパスを使用するには、まずqiskit-ibm-transpilerパッケージをインストールしてください。利用可能なさまざまなオプションの詳細については、qiskit-ibm-transpiler APIドキュメントをご覧ください。

AI Transpilerパスをローカルまたはクラウドで実行する​

AI搭載Transpilerパスをローカル環境で無料で使用したい場合は、追加の依存関係を含めてqiskit-ibm-transpilerを以下のようにインストールしてください：

pip install qiskit-ibm-transpiler[ai-local-mode]

これらの追加依存関係がない場合、AI搭載TranspilerパスはQiskit Transpiler Serviceを通じてクラウド上で実行されます（IBM Quantum Premium Plan、Flex Plan、またはOn-Prem（IBM Quantum Platform API経由）Planユーザーのみ利用可能）。追加依存関係をインストールした後は、AI搭載Transpilerパスのデフォルトの実行モードはローカルマシンの使用になります。

AIルーティングパス​

AIRoutingパスは、レイアウトステージとルーティングステージの両方として機能します。以下のようにPassManager内で使用できます：

from qiskit.transpiler import PassManager
from qiskit.circuit.library import efficient_su2
from qiskit_ibm_transpiler.ai.routing import AIRouting
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

backend = QiskitRuntimeService().backend("ibm_torino")
ai_passmanager = PassManager(
    [
        AIRouting(
            backend=backend,
            optimization_level=2,
            layout_mode="optimize",
            local_mode=True,
        )
    ]
)

circuit = efficient_su2(101, entanglement="circular", reps=1)

transpiled_circuit = ai_passmanager.run(circuit)

ここで、backendはルーティング対象のカップリングマップを決定し、optimization_level（1、2、または3）は処理に費やす計算量を決定し（高いほど通常は良い結果が得られますが、時間がかかります）、layout_modeはレイアウト選択の処理方法を指定します。 layout_modeには以下のオプションがあります：

  • keep: 前のTranspilerパスで設定されたレイアウトを尊重します（設定されていない場合はトリビアルレイアウトを使用します）。通常、デバイスの特定のQubitで回路を実行する必要がある場合にのみ使用されます。最適化の余地が少ないため、結果が悪くなることが多いです。
  • improve: 前のTranspilerパスで設定されたレイアウトを開始点として使用します。レイアウトの良い初期推定がある場合に便利です。例えば、デバイスのカップリングマップにおおよそ従うように構築された回路の場合です。また、他の特定のレイアウトパスをAIRoutingパスと組み合わせて試したい場合にも便利です。
  • optimize: デフォルトモードです。レイアウトの良い推定がない一般的な回路に最適です。このモードは前のレイアウト選択を無視します。
  • local_mode: このフラグはAIRoutingパスの実行場所を決定します。Falseの場合、AIRoutingはQiskit Transpiler Serviceを通じてリモートで実行されます。Trueの場合、パッケージはローカル環境でパスを実行しようとし、必要な依存関係が見つからない場合はクラウドモードにフォールバックします。

AI回路合成パス​

AI回路合成パスを使用すると、さまざまな回路タイプ（Clifford、Linear Function、Permutation、Pauli Network）の部分を再合成して最適化できます。合成パスの典型的な使用方法は以下の通りです：

from qiskit.transpiler import PassManager

from qiskit_ibm_transpiler.ai.routing import AIRouting
from qiskit_ibm_transpiler.ai.synthesis import AILinearFunctionSynthesis
from qiskit_ibm_transpiler.ai.collection import CollectLinearFunctions
from qiskit_ibm_transpiler.ai.synthesis import AIPauliNetworkSynthesis
from qiskit_ibm_transpiler.ai.collection import CollectPauliNetworks
from qiskit.circuit.library import efficient_su2

ibm_torino = QiskitRuntimeService().backend("ibm_torino")
ai_passmanager = PassManager(
    [
        AIRouting(
            backend=ibm_torino,
            optimization_level=3,
            layout_mode="optimize",
            local_mode=True,
        ),  # Route circuit
        CollectLinearFunctions(),  # Collect Linear Function blocks
        AILinearFunctionSynthesis(
            backend=ibm_torino, local_mode=True
        ),  # Re-synthesize Linear Function blocks
        CollectPauliNetworks(),  # Collect Pauli Networks blocks
        AIPauliNetworkSynthesis(
            backend=ibm_torino, local_mode=True
        ),  # Re-synthesize Pauli Network blocks.
    ]
)

circuit = efficient_su2(10, entanglement="full", reps=1)

transpiled_circuit = ai_passmanager.run(circuit)

合成はデバイスのカップリングマップを尊重します。他のルーティングパスの後に安全に実行でき、回路を乱すことなく、全体の回路がデバイスの制約に従い続けます。デフォルトでは、合成されたサブ回路が元のサブ回路を改善する場合にのみ置き換えが行われます（現在はCNOTカウントのみをチェック）。ただし、replace_only_if_better=Falseを設定することで、常に回路を置き換えるように強制できます。

qiskit_ibm_transpiler.ai.synthesisから以下の合成パスが利用可能です：

  • AICliffordSynthesis: Clifford回路（H、S、CXゲートのブロック）の合成。現在、最大9 Qubitブロックに対応しています。
  • AILinearFunctionSynthesis: Linear Function回路（CXおよびSWAPゲートのブロック）の合成。現在、最大9 Qubitブロックに対応しています。
  • AIPermutationSynthesis: Permutation回路（SWAPゲートのブロック）の合成。現在、65、33、27 Qubitブロックに対応しています。
  • AIPauliNetworkSynthesis: Pauli Network回路（H、S、SX、CX、RX、RY、RZゲートのブロック）の合成。現在、最大6 Qubitブロックに対応しています。

サポートされるブロックサイズは段階的に拡大していく予定です。

すべてのパスはスレッドプールを使用して複数のリクエストを並列に送信します。デフォルトでは、最大スレッド数はコア数に4を加えた値です（Python ThreadPoolExecutorオブジェクトのデフォルト値）。ただし、パスのインスタンス化時にmax_threads引数で独自の値を設定できます。例えば、以下の行は最大20スレッドを使用できるAILinearFunctionSynthesisパスをインスタンス化します。

AILinearFunctionSynthesis(backend=ibm_torino, max_threads=20)  # Re-synthesize Linear Function blocks using 20 threads max

環境変数AI_TRANSPILER_MAX_THREADSを希望する最大スレッド数に設定することもでき、その後にインスタンス化されたすべての合成パスがその値を使用します。

AI合成パスがサブ回路を合成するには、カップリングマップの連結部分グラフ上に配置されている必要があります（これを実現する方法の1つは、ブロックを収集する前にルーティングパスを使用することですが、唯一の方法ではありません）。合成パスは特定の部分グラフがサポートされているかを自動的にチェックし、サポートされていない場合は警告を発し、元のサブ回路をそのまま残します。

qiskit_ibm_transpiler.ai.collectionからインポートできる以下のClifford、Linear Function、Permutation用のカスタムコレクションパスも合成パスを補完します：

  • CollectCliffords: CliffordブロックをInstructionオブジェクトとして収集し、合成後に比較するための元のサブ回路を保存します。
  • CollectLinearFunctions: SWAPおよびCXのブロックをLinearFunctionオブジェクトとして収集し、合成後に比較するための元のサブ回路を保存します。
  • CollectPermutations: SWAP回路のブロックをPermutationsとして収集します。
  • CollectPauliNetworks: Pauli Networkブロックを収集し、合成後に比較するための元のサブ回路を保存します。

これらのカスタムコレクションパスは、収集されるサブ回路のサイズをAI搭載合成パスがサポートする範囲に制限します。そのため、より良い全体的な最適化のために、ルーティングパスの後、合成パスの前に使用することを推奨します。

ハイブリッドヒューリスティック-AI回路トランスパイル​

qiskit-ibm-transpilerを使用すると、Qiskitのヒューリスティックとai搭載Transpilerパスの長所を組み合わせたハイブリッドパスマネージャーを構成できます。この機能はQiskitのgenerate_pass_managerメソッドと同様に動作します。generate_ai_pass_managerの典型的な使用方法は以下の通りです：

from qiskit_ibm_transpiler import generate_ai_pass_manager
from qiskit.circuit.library import efficient_su2
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

backend = QiskitRuntimeService().backend("ibm_torino")
torino_coupling_map = backend.coupling_map

su2_circuit = efficient_su2(101, entanglement="circular", reps=1)

ai_transpiler_pass_manager = generate_ai_pass_manager(
    coupling_map=torino_coupling_map,
    ai_optimization_level=3,
    optimization_level=3,
    ai_layout_mode="optimize",
)

ai_su2_transpiled_circuit = ai_transpiler_pass_manager.run(su2_circuit)

この例では以下のオプションが使用されています：

  • coupling_map - トランスパイルに使用するカップリングマップを指定します。
  • ai_optimization_level - PassManagerのAIコンポーネントに使用する最適化レベル（1-3）を指定します。
  • optimization_level - PassManagerのヒューリスティックコンポーネントに対して、回路にどの程度の最適化を行うかを指定します。
  • ai_layout_mode - PassManagerのAIルーティング部分がレイアウトをどのように処理するかを指定します。このai_layout_modeパラメータの設定オプションについては、AIルーティングパスセクションを参照してください。

制限事項​

AI搭載Transpilerパスに適用される制限の詳細については、Qiskit Transpiler Serviceドキュメントを参照してください。

引用​

Qiskit Transpiler ServiceのAI搭載機能を研究で使用する場合は、推奨される引用を使用してください。