Qiskit Runtime 로컬 테스트 모드

패키지 버전

이 페이지의 코드는 다음 요구 사항을 사용하여 개발되었습니다. 이 버전 이상을 사용하길 권장합니다.

qiskit[all]~=2.3.0
qiskit-ibm-runtime~=0.43.1
qiskit-aer~=0.17

로컬 테스트 모드(qiskit-ibm-runtime v0.22.0 이상에서 사용 가능)를 사용하여 프로그램을 미세 조정하고 실제 양자 하드웨어에 전송하기 전에 테스트하세요. 로컬 테스트 모드로 프로그램을 검증한 후에는 QPU에서 실행하기 위해 Backend 이름만 변경하면 됩니다.

로컬 테스트 모드를 사용하려면 qiskit_ibm_runtime.fake_provider의 페이크 Backend 중 하나를 지정하거나, Qiskit Runtime 기본 요소 또는 세션을 인스턴스화할 때 Qiskit Aer Backend를 지정하세요.

페이크 Backend: qiskit_ibm_runtime.fake_provider의 페이크 Backend는 QPU 스냅샷을 사용하여 IBM® QPU의 동작을 모방합니다. QPU 스냅샷에는 결합 맵, 기저 Gate, Qubit 속성 등 QPU에 대한 중요한 정보가 포함되어 있으며, 이는 Transpiler 테스트 및 QPU의 노이즈 시뮬레이션 수행에 유용합니다. 스냅샷의 노이즈 모델은 시뮬레이션 중에 자동으로 적용됩니다.
Aer 시뮬레이터: Qiskit Aer의 시뮬레이터는 더 큰 Circuit과 사용자 정의 노이즈 모델을 처리할 수 있는 고성능 시뮬레이션을 제공합니다. 로컬 테스트 모드에서 AerSimulator를 사용하면 다양한 시뮬레이션 방법 옵션을 사용할 수 있습니다. 많은 수의 Qubit을 가진 Clifford Circuit을 효율적으로 시뮬레이션하는 방법을 보여주는 Clifford 시뮬레이션 모드 예제를 참고하세요.
Qiskit Aer에서 사용 가능한 시뮬레이션 방법 목록
자세한 내용은 AerSimulator 문서를 참고하세요.
- "automatic": 기본 시뮬레이션 방법입니다. Circuit과 노이즈 모델을 기반으로 시뮬레이션 방법을 자동으로 선택합니다.
- "statevector": 모든 측정이 Circuit 끝에 있는 이상적인 Circuit에서 측정 결과를 샘플링할 수 있는 밀집 상태 벡터 시뮬레이션입니다. 노이즈 시뮬레이션의 경우, 각 샷은 노이즈 모델에서 무작위로 샘플링된 노이즈 Circuit을 샘플링합니다.
- "density_matrix": 모든 측정이 Circuit 끝에 있는 노이즈 Circuit에서 측정 결과를 샘플링할 수 있는 밀도 행렬 시뮬레이션입니다.
- "stabilizer": 노이즈 모델의 모든 오류가 Clifford 오류인 경우 노이즈 Clifford Circuit을 시뮬레이션할 수 있는 효율적인 Clifford 안정화 상태 시뮬레이터입니다.
- "extended_stabilizer": 상태를 순위별 안정화 상태로 분해하는 것을 기반으로 하는 Clifford + T Circuit의 근사 시뮬레이터입니다. 항의 수는 비-Clifford(T) Gate의 수에 따라 증가합니다.
- "matrix_product_state": 상태에 대해 행렬 곱 상태(MPS) 표현을 사용하는 텐서 네트워크 상태 벡터 시뮬레이터입니다. 시뮬레이터 옵션에 따라 MPS 결합 차원을 자르거나 자르지 않고 수행할 수 있습니다. 기본 동작은 잘라내지 않는 것입니다.
- "unitary": 이상적인 Circuit의 밀집 단일 행렬 시뮬레이션입니다. 초기 양자 상태의 진화가 아닌 Circuit 자체의 단일 행렬을 시뮬레이션합니다. 이 방법은 Gate만 시뮬레이션할 수 있으며, 측정, 리셋 또는 노이즈를 지원하지 않습니다.
- "superop": 이상적이거나 노이즈가 있는 Circuit의 밀집 슈퍼연산자 행렬 시뮬레이션입니다. 초기 양자 상태의 진화가 아닌 Circuit 자체의 슈퍼연산자 행렬을 시뮬레이션합니다. 이 방법은 이상적이고 노이즈가 있는 Gate와 리셋을 시뮬레이션할 수 있지만, 측정을 지원하지 않습니다.
- "tensor_network": 상태 벡터와 밀도 행렬 모두를 지원하는 텐서 네트워크 기반 시뮬레이션입니다. 현재 GPU에서만 사용 가능하며 cuQuantum cuTensorNet API를 사용하여 가속화됩니다.

참고 사항

로컬 테스트 모드에서 모든 Qiskit Runtime 옵션을 지정할 수 있습니다. 그러나 로컬 시뮬레이터에서 실행할 때 샷을 제외한 모든 옵션은 무시됩니다.
페이크 Backend 또는 Aer 시뮬레이터를 사용하기 전에 pip install qiskit-aer를 실행하여 Qiskit Aer를 설치하는 것을 권장합니다. 페이크 Backend는 성능 향상을 위해 가능한 경우 내부적으로 Aer 시뮬레이터를 사용합니다.

페이크 Backend 예제

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

from qiskit.circuit import QuantumCircuit
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager
from qiskit_ibm_runtime import SamplerV2 as Sampler
from qiskit_ibm_runtime.fake_provider import FakeManilaV2

# Bell Circuit
qc = QuantumCircuit(2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure_all()

# Run the sampler job locally using FakeManilaV2
fake_manila = FakeManilaV2()
pm = generate_preset_pass_manager(backend=fake_manila, optimization_level=1)
isa_qc = pm.run(qc)

# You can use a fixed seed to get fixed results.
options = {"simulator": {"seed_simulator": 42}}
sampler = Sampler(mode=fake_manila, options=options)

result = sampler.run([isa_qc]).result()

AerSimulator 예제

세션을 사용하는 예제, 노이즈 없음:

from qiskit_aer import AerSimulator
from qiskit.circuit import QuantumCircuit
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager
from qiskit_ibm_runtime import Session, SamplerV2 as Sampler

# Bell Circuit
qc = QuantumCircuit(2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure_all()

# Run the sampler job locally using AerSimulator.
# Session syntax is supported but ignored because local mode doesn't support sessions.
aer_sim = AerSimulator()
pm = generate_preset_pass_manager(backend=aer_sim, optimization_level=1)
isa_qc = pm.run(qc)
with Session(backend=aer_sim) as session:
    sampler = Sampler(mode=session)
    result = sampler.run([isa_qc]).result()

노이즈로 시뮬레이션하려면 QPU(양자 하드웨어)를 지정하고 Aer에 제출하세요. Aer는 해당 QPU의 보정 데이터를 기반으로 노이즈 모델을 구축하고, 해당 모델로 Aer Backend를 인스턴스화합니다. 원하는 경우 노이즈 모델을 직접 구축할 수도 있습니다.

주의

QPU는 다양한 종류의 노이즈에 영향을 받을 수 있습니다. 여기서 사용되는 Qiskit Aer 노이즈 모델은 그 중 일부만 시뮬레이션하므로 실제 QPU의 노이즈보다 덜 심각할 가능성이 높습니다.

QPU에서 노이즈 모델을 초기화할 때 포함되는 오류에 대한 자세한 내용은 Aer NoiseModel API 참조를 확인하세요.

노이즈가 있는 예제:

from qiskit_aer import AerSimulator
from qiskit.circuit import QuantumCircuit
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager
from qiskit_ibm_runtime import SamplerV2 as Sampler, QiskitRuntimeService

# Bell Circuit
qc = QuantumCircuit(2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure_all()

service = QiskitRuntimeService()

# Specify a QPU to use for the noise model
real_backend = service.backend("ibm_fez")
aer = AerSimulator.from_backend(real_backend)

# Run the sampler job locally using AerSimulator.
pm = generate_preset_pass_manager(backend=aer, optimization_level=1)
isa_qc = pm.run(qc)
sampler = Sampler(mode=aer)
result = sampler.run([isa_qc]).result()

Clifford 시뮬레이션

Clifford Circuit은 검증 가능한 결과로 효율적으로 시뮬레이션할 수 있으므로 Clifford 시뮬레이션은 매우 유용한 도구입니다. 심층적인 예제는 Qiskit Aer 기본 요소를 사용한 안정화 Circuit의 효율적인 시뮬레이션을 참고하세요.

예제:

import numpy as np
from qiskit.circuit.library import efficient_su2
from qiskit_ibm_runtime import SamplerV2 as Sampler

n_qubits = 500  # <---- note this uses 500 qubits!
circuit = efficient_su2(n_qubits)
circuit.measure_all()

rng = np.random.default_rng(1234)
params = rng.choice(
    [0, np.pi / 2, np.pi, 3 * np.pi / 2],
    size=circuit.num_parameters,
)

# Tell Aer to use the stabilizer (Clifford) simulation method
aer_sim = AerSimulator(method="stabilizer")

pm = generate_preset_pass_manager(backend=aer_sim, optimization_level=1)
isa_qc = pm.run(qc)
sampler = Sampler(mode=aer_sim)
result = sampler.run([isa_qc]).result()

다음 단계

권장 사항

자세한 기본 요소 예제를 검토하세요.
V2 기본 요소로 마이그레이션을 읽어보세요.
IBM Quantum Learning의 비용 함수 레슨을 통해 기본 요소를 연습하세요.
Transpile 섹션에서 로컬로 트랜스파일하는 방법을 알아보세요.
Transpiler 설정 비교 튜토리얼을 시도해 보세요.

페이크 Backend 예제​

AerSimulator 예제​

Clifford 시뮬레이션​

다음 단계​

페이크 Backend 예제

AerSimulator 예제

Clifford 시뮬레이션

다음 단계