ハードウェア

備考

Masao Tokunari and Tamiya Onodera（2024年6月14日）

このコースは、東京大学で実施されたライブコースをもとにしています。

このレッスンの講義PDFは2つに分かれています。パート1をダウンロード、パート2をダウンロード。静的な画像のため、一部のコードスニペットは非推奨になっている可能性があります。

1. はじめに

このレッスンでは、現代の量子コンピュータハードウェアについて学びます。

まず、いくつかのバージョンを確認し、関連するパッケージをインポートします。

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

import statistics

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

2. バックエンドとターゲット

Qiskitは、量子デバイスに関する静的・動的な情報を取得するためのAPIを提供しています。デバイスとのインタフェースにはBackendインスタンスを使用します。BackendインスタンスにはTargetインスタンスが含まれており、これはISA（命令セットアーキテクチャ）やその他の特性・制約といった重要な機能をまとめた抽象的なマシンモデルです。 これらのバックエンドインスタンスを使って、IBM Quantum® Platformのコンピュートリソースページに表示されている情報の一部を取得してみましょう。まず、対象デバイスのバックエンドインスタンスを作成します。以下では、"ibm_kyoto"、"ibm_kawasaki"、またはビジー状態が最も少ないEagleマシンを選択します。QPUへのアクセス権は人によって異なりますので、バックエンド名を適宜変更してください。

service = QiskitRuntimeService()
# backend = service.backend("ibm_kawasaki") # an Eagle, if you have access to ibm_kawasaki
backend = service.least_busy(
    operational=True, simulator=False, min_num_qubits=127
)  # Eagle
backend.name

'ibm_strasbourg'

デバイスの基本的な（静的な）情報から確認していきましょう。

print(
    f"""
{backend.name}, {backend.num_qubits} qubits
processor type = {backend.processor_type}
basis gates = {backend.basis_gates}
"""
)

ibm_strasbourg, 127 qubits
processor type = {'family': 'Eagle', 'revision': 3}
basis gates = ['ecr', 'id', 'rz', 'sx', 'x']

2.1 演習

Heronデバイス "ibm_strasbourg" の基本情報を取得してみましょう。まず自分で試してから、以下のコードで確認してください。

a_heron = service.backend("ibm_strasbourg")  # a Heron

# your code here
print(
    f"""
{backend.name}, {a_heron.num_qubits} qubits
processor type = {a_heron.processor_type}
basis gates = {a_heron.basis_gates}
"""
)

ibm_strasbourg, 133 qubits
processor type = {'family': 'Heron', 'revision': '1'}
basis gates = ['cz', 'id', 'rz', 'sx', 'x']

2.2 結合マップ

次に、デバイスの結合マップを描画します。ご覧のとおり、ノードは番号付きの量子ビットを表しています。エッジは、2量子ビットエンタングルゲートを直接適用できるペアを示しています。このトポロジーは「ヘビーヘックス格子（heavy-hex lattice）」と呼ばれています。

# This function requires that Graphviz is installed. If you need to install Graphviz you can refer to:
# https://graphviz.org/download/#executable-packages for instructions.
try:
    fig = backend.coupling_map.draw()
except RuntimeError as ex:
    print(ex)
fig

3. 量子ビットの特性

Eagleデバイスには127個の量子ビットがあります。そのうちいくつかの特性を取得してみましょう。

for qn in range(backend.num_qubits):
    if qn >= 5:
        break
    print(f"{qn}: {backend.qubit_properties(qn)}")

0: QubitProperties(t1=0.000183686508736532, t2=0.00023613944465408068, frequency=4832100227.116953)
1: QubitProperties(t1=0.00048794378526038294, t2=9.007098375327869e-05, frequency=4736264354.075363)
2: QubitProperties(t1=0.00021247781834456527, t2=7.81037910324034e-05, frequency=4859349851.150393)
3: QubitProperties(t1=0.0002936462084765663, t2=0.00011400214529510604, frequency=4679749549.503852)
4: QubitProperties(t1=0.00044229440258559125, t2=0.0003181648356339447, frequency=4845872064.050596)

量子ビットのT1時間の中央値を計算してみましょう。結果をIBM Quantum Platformのデバイスページに表示されている値と比較してみてください。

t1s = [backend.qubit_properties(qq).t1 for qq in range(backend.num_qubits)]
f"Median T1: {(statistics.median(t1s)*10**6):.2f} \u03bcs"

'Median T1: 285.43 μs'

3.1 演習

量子ビットのT2時間の中央値を計算してみましょう。まず自分で試してから、以下のコードで確認してください。

# Your code here

t2s = [backend.qubit_properties(qq).t2 for qq in range(backend.num_qubits)]
f"Median T2: {(statistics.median(t2s)*10**6):.2f} \u03bcs"

'Median T2: 173.10 μs'

3.2 ゲートエラーと読み出しエラー

次に、ゲートエラーについて見ていきます。まず、targetインスタンスのデータ構造を調べます。これは操作名をキーとする辞書です。

target = backend.target
target.keys()

dict_keys(['measure', 'id', 'sx', 'delay', 'x', 'for_loop', 'rz', 'if_else', 'ecr', 'reset', 'switch_case'])

値もまた辞書になっています。'sx'操作に対する値（辞書）のいくつかの項目を見てみましょう。

for i, qq in enumerate(target["sx"]):
    if i >= 5:
        break
    print(i, qq, target["sx"][qq])

0 (0,) InstructionProperties(duration=6e-08, error=0.0007401311759115297)
1 (1,) InstructionProperties(duration=6e-08, error=0.0003163759907528654)
2 (2,) InstructionProperties(duration=6e-08, error=0.0003183859004638003)
3 (3,) InstructionProperties(duration=6e-08, error=0.00042235914178831863)
4 (4,) InstructionProperties(duration=6e-08, error=0.011163151923589715)

'ecr'と'measure'操作についても同様に確認してみましょう。

for i, edge in enumerate(target["ecr"]):
    if i >= 5:
        break
    print(i, edge, target["ecr"][edge])

0 (0, 14) InstructionProperties(duration=6.6e-07, error=0.01486295709788732)
1 (1, 0) InstructionProperties(duration=6.6e-07, error=0.015201590794522601)
2 (2, 1) InstructionProperties(duration=6.6e-07, error=0.00697838102630724)
3 (2, 3) InstructionProperties(duration=6.6e-07, error=0.008075067943986797)
4 (3, 4) InstructionProperties(duration=6.6e-07, error=0.0630164507876913)

for i, qq in enumerate(target["measure"]):
    if i >= 5:
        break
    print(i, qq, target["measure"][qq])

0 (0,) InstructionProperties(duration=1.6e-06, error=0.0078125)
1 (1,) InstructionProperties(duration=1.6e-06, error=0.155029296875)
2 (2,) InstructionProperties(duration=1.6e-06, error=0.057373046875)
3 (3,) InstructionProperties(duration=1.6e-06, error=0.02880859375)
4 (4,) InstructionProperties(duration=1.6e-06, error=0.01318359375)

ご覧のとおり、読み出しエラーは2量子ビット操作のエラーより大きく、2量子ビット操作のエラーは1量子ビット操作のエラーより大きい傾向があります。

データ構造を理解したところで、'sx'ゲートと'ecr'ゲートの中央値エラーを計算してみましょう。こちらもIBM Quantum Platformのデバイスページに表示されている値と比較してみてください。

sx_errors = [inst_prop.error for inst_prop in target["sx"].values()]
f"Median SX error: {(statistics.median(sx_errors)):.3e}"

'Median SX error: 2.277e-04'

ecr_errors = [inst_prop.error for inst_prop in target["ecr"].values()]
f"Median ECR error: {(statistics.median(ecr_errors)):.3e}"

'Median ECR error: 6.895e-03'

4. 付録

Qiskitの人気機能の1つが可視化機能です。回路ビジュアライザー、状態・分布ビジュアライザー、ターゲットビジュアライザーなどが含まれています。前のJupyterノートブックでは最初の2つをすでに使用しました。ここでは、ターゲットビジュアライザーの機能をいくつか使ってみましょう。

from qiskit.visualization import plot_gate_map

plot_gate_map(backend, font_size=14)

from qiskit.visualization import plot_error_map

plot_error_map(backend)

# Check Qiskit version
import qiskit

qiskit.__version__

'2.0.2'