示例

在本节中，我们将展示如何使用 *cuStateVec* 实现量子计算模拟。首先，我们描述如何安装库以及如何编译它。然后，我们提供一个示例代码来执行 *cuStateVec* 中的常见步骤。

编译

假设 cuQuantum 已在 CUQUANTUM_ROOT 中解压，我们相应地更新库路径

export LD_LIBRARY_PATH=${CUQUANTUM_ROOT}/lib:${LD_LIBRARY_PATH}

我们可以通过以下命令编译我们将在下面讨论的示例代码 (statevec_example.cu)

nvcc statevec_example.cu -I${CUQUANTUM_ROOT}/include -L${CUQUANTUM_ROOT}/lib -lcustatevec -o statevec_example

注意

根据 cuQuantum 包的来源，您可能需要将上面的 lib 替换为 lib64。

代码示例

以下代码示例显示了使用 *cuStateVec* 的常用步骤。这里我们应用一个 Toffoli 门，当头两位都为 1 时，它会反转第三位。

#include <cuda_runtime_api.h> // cudaMalloc, cudaMemcpy, etc.
#include <cuComplex.h>        // cuDoubleComplex
#include <custatevec.h>       // custatevecApplyMatrix
#include <stdio.h>            // printf
#include <stdlib.h>           // EXIT_FAILURE

int main(void) {

   const int nIndexBits = 3;
   const int nSvSize    = (1 << nIndexBits);
   const int nTargets   = 1;
   const int nControls  = 2;
   const int adjoint    = 0;

   int targets[]  = {2};
   int controls[] = {0, 1};

   cuDoubleComplex h_sv[]        = {{ 0.0, 0.0}, { 0.0, 0.1}, { 0.1, 0.1},
                                    { 0.1, 0.2}, { 0.2, 0.2}, { 0.3, 0.3},
                                    { 0.3, 0.4}, { 0.4, 0.5}};
   cuDoubleComplex h_sv_result[] = {{ 0.0, 0.0}, { 0.0, 0.1}, { 0.1, 0.1},
                                    { 0.4, 0.5}, { 0.2, 0.2}, { 0.3, 0.3},
                                    { 0.3, 0.4}, { 0.1, 0.2}};
   cuDoubleComplex matrix[] = {{0.0, 0.0}, {1.0, 0.0},
                               {1.0, 0.0}, {0.0, 0.0}};


   cuDoubleComplex *d_sv;
   cudaMalloc((void**)&d_sv, nSvSize * sizeof(cuDoubleComplex));

   cudaMemcpy(d_sv, h_sv, nSvSize * sizeof(cuDoubleComplex),
              cudaMemcpyHostToDevice);

   //--------------------------------------------------------------------------

   // custatevec handle initialization
   custatevecHandle_t handle;

   custatevecCreate(&handle);

   void* extraWorkspace = nullptr;
   size_t extraWorkspaceSizeInBytes = 0;

   // check the size of external workspace
   custatevecApplyMatrixGetWorkspaceSize(
       handle, CUDA_C_64F, nIndexBits, matrix, CUDA_C_64F,
       CUSTATEVEC_MATRIX_LAYOUT_ROW, adjoint, nTargets, nControls,
       CUSTATEVEC_COMPUTE_64F, &extraWorkspaceSizeInBytes);

   // allocate external workspace if necessary
   if (extraWorkspaceSizeInBytes > 0)
       cudaMalloc(&extraWorkspace, extraWorkspaceSizeInBytes);

   // apply gate
   custatevecApplyMatrix(
       handle, d_sv, CUDA_C_64F, nIndexBits, matrix, CUDA_C_64F,
       CUSTATEVEC_MATRIX_LAYOUT_ROW, adjoint, targets, nTargets, controls,
       nullptr, nControls, CUSTATEVEC_COMPUTE_64F,
       extraWorkspace, extraWorkspaceSizeInBytes);

   // destroy handle
   custatevecDestroy(handle);

   //--------------------------------------------------------------------------

   cudaMemcpy(h_sv, d_sv, nSvSize * sizeof(cuDoubleComplex),
              cudaMemcpyDeviceToHost);

   bool correct = true;
   for (int i = 0; i < nSvSize; i++) {
       if ((h_sv[i].x != h_sv_result[i].x) ||
           (h_sv[i].y != h_sv_result[i].y)) {
           correct = false;
           break;
       }
   }

   if (correct)
       printf("example PASSED\n");
   else
       printf("example FAILED: wrong result\n");

   cudaFree(d_sv);
   if (extraWorkspaceSizeInBytes)
       cudaFree(extraWorkspace);

   return EXIT_SUCCESS;
}

更多示例可以在 NVIDIA/cuQuantum 存储库中找到。

实用技巧

• 对于调试，可以设置环境变量 CUSTATEVEC_LOG_LEVEL=n。级别 n = 0, 1, …, 5 对应于 custatevecLoggerSetLevel() 中描述和使用的记录器级别。环境变量 CUSTATEVEC_LOG_FILE=<filepath> 可用于将日志输出定向到 <filepath> 而不是 stdout 的自定义文件。