Cirq¶

注意¶

我们仅记录与 Google 的 qsimcirq 不同的地方。有关更多信息，请查看 Google 的文档。有关使用 qsim 的信息，请参阅其文档。有关开始使用带有 Cirq 的 NVIDIA cuQuantum Appliance 的信息，请访问 NGC 上的概述。

API 参考¶

`qsimcirq.QSimOptions`¶

class QSimOptions:
    max_fused_gate_size: int = 4
    max_fused_diagonal_gate_size: int = -1
    cpu_threads: int = 1
    ev_noisy_repetitions: int = 1
    disable_gpu: bool = False
    gpu_mode: Union[int, Sequence[int]] = (0,)
    gpu_network: int = 0
    gpu_state_threads: int = 512
    gpu_data_blocks: int = 16
    verbosity: int = 0
    denormals_are_zeros: bool = False
    n_subsvs: int = -1
    use_sampler: Union[bool, None] = None

关键词	描述
`gpu_mode`	要使用的 GPU 模拟器后端。如果 `1`，模拟器后端将使用 cuStateVec。如果 `n`，一个大于 1 的整数，模拟器将使用多 GPU 后端，使用前 `n` 个设备。如果是一系列整数，模拟器将使用多 GPU 后端，设备序号与列表中的值匹配。默认设置为使用多 GPU 后端，设备 0。
`n_subsvs`	状态向量分区的数量。除非使用多 GPU 后端，否则此选项将被忽略。如果 `-1`，分区的数量等于 GPU 的数量。为了获得最佳性能，请确保分区的数量等于 GPU 的数量，并且两者都是 2 的幂。
`use_sampler`	如果为 `None`，多 GPU 后端将使用其采样器，所有其他后端将使用其默认采样器。如果为 `True`，则使用多 GPU 后端的采样器。如果为 `False`，则禁用多 GPU 后端的采样器。
`gpu_network`	GPU 间数据传输网络的拓扑结构。启用多 GPU 支持时，此选项有效。支持的网络拓扑结构包括交换网络和全网状网络。如果指定为 0，则自动检测网络拓扑结构。如果指定为 1 或 2，则分别选择交换网络或全网状网络。交换网络旨在支持 DGX A100 和 DGX-2 中的 GPU 数据传输网络，其中所有 GPU 通过 NVLink 连接到 NVSwitch。通过 PCIe 交换机连接的 GPU 也被视为交换网络。全网状网络旨在支持 DGX Station A100/V100 中看到的 GPU 数据传输网络，其中所有设备通过 NVLink 直接连接。
`disable_gpu`	是否禁用 GPU 模拟器后端。仅当此项为 `False`（默认值）时，才考虑所有 GPU 选项。请注意与 `qsimcirq` 的 `use_gpu` 关键词的区别。
`max_fused_diagonal_gate_size`	每个融合对角门允许的最大量子比特数。除非使用 NGC 多 GPU 后端，否则此选项将被忽略。如果为 `0`，则禁用对角门的门融合。如果为 `-1`，则会自动调整此参数以获得更好的性能。

注意

NVIDIA cuQuantum Appliance 提供 GPU 和多 GPU 模拟器。如果需要在 qsimcirq 中运行 CPU 模拟器，建议使用 Google Quantum AI 团队发布的 qsimcirq 包。如果需要在 NVIDIA cuQuantum Appliance 中安装的 CPU 后端，请指定选项 qsimcirq.QSimOptions(disable_gpu=True)。

一些示例¶

options = qsimcirq.QSimOptions(gpu_mode=1)      # use cuStateVec (single-GPU) backend
options = qsimcirq.QSimOptions(gpu_mode=(0,))   # use multi-GPU backend with GPU #0
options = qsimcirq.QSimOptions(gpu_mode=2)      # use multi-GPU backend with the first 2 devices
options = qsimcirq.QSimOptions(gpu_mode=(0,2))  # use multi-GPU backend with GPU #0 & #2
options = qsimcirq.QSimOptions(gpu_mode=())     # use multi-GPU backend with GPU #0

NVIDIA cuQuantum 版本: 24.11.0