회로 타이밍 시각화
이 페이지의 코드는 다음 요구 사항을 바탕으로 개발되었습니다. 이 버전 이상을 사용하시기를 권장합니다.
qiskit[all]~=2.5.2 qiskit-ibm-runtime~=0.47.0
Qiskit에 내장된 타임라인 드로 어는 정적 회로에는 유용하지만, 브로드캐스팅이나 분기 결정과 같은 암시적 연산으로 인해 동적 회로의 타이밍을 정확하게 반영하지 못할 수도 있습니다. 동적 회로 지원의 일환으로, IBM Quantum 컴퓨트 서비스는 요청 시 작업 결과 내에 정확한 회로 타이밍 정보를 반환합니다.
- 이 기능은 실험적인 기능입니다. 현재는 미리보기 버전으로 제공되고 있으므로 내용이 변경될 수 있습니다.
- 이 기능은 ‘ IBM Quantum ’ 샘플러 작업에만 적용됩니다.
- "컴파일" 메타데이터에는 전체 회로 실행 시간이 표시되지만, 이는 청구용 시간(QPU 시간)이 아닙니다.
타이밍 데이터 가져오기 활성화
타이밍 데이터 검색을 활성화하려면, 기본 작업 실행 시 실험용 scheduler_timing``True 플래그를 로 설정하십시오.
from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService, SamplerV2
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager
service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)
qc = QuantumCircuit(2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure_all()
pm = generate_preset_pass_manager(backend=backend, optimization_level=1)
isa_circuit = pm.run(qc)
sampler = SamplerV2(backend)
sampler.options.experimental = {
"execution": {
"scheduler_timing": True,
},
}
sampler_job = sampler.run([isa_circuit])
result = sampler_job.result()회로 타이밍 데이터에 접근하기
요청 시, 각 PUB 에 대한 회로 타이밍 데이터가 작업 결과 메타데이터의. ["compilation"]["scheduler_timing"]["timing"]아래에 반환됩니다. 이 필드에는 원시 타이밍 정보가 포함되어 있습니다. 타이밍 정보를 표시하려면 ‘타이밍 시각화’ 섹션에 설명된 대로 내장된 시각화 도구를 사용하십시오.
다음 코드를 사용하여 첫 번째 PUB 의 서킷 타이밍 데이터에 액세스하세요:
job_result = sampler_job.result()
circuit_schedule = job_result[0].metadata["compilation"]["scheduler_timing"]
circuit_schedule_timing = circuit_schedule["timing"]원시 타이밍 데이터 이해하기
이 draw_circuit_schedule_timing 메서드를 사용하여 회로 타이밍 데이터를 시각화하는 것이 가장 일반적인 사용 사례이지만, 반환되는 원시 타이밍 데이터의 구조를 이해하는 것도 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 이를 통해 프로그래밍 방식으로 정보를 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다.
에서 반환되는 타이밍 ["compilation"]["scheduler_timing"]["timing"] 데이터는 문자열 목록입니다. 각 문자열은 특정 채널의 단일 명령어를 나타내며, 쉼표로 구분된 다음 데이터 유형들로 구성됩니다:
Branch- 해당 명령어가 제어 흐름(then / else)에 속하는지, 아니면 메인 분기에 속하는지 판단합니다.Instruction- 게이트와 연산을 수행할 큐비트.Channel- 해당 명령어로 할당되는 채널. 다음 중 하나일 수 있습니다.Qubit x- 큐비트 x 의 구동 채널.AWGRx_y(임의 파형 발생기 표시값) - 큐비트 측정 시 표시 채널 간의 통신에 사용됩니다. x 및 y 인수는 각각 판독 기기 ID와 큐비트 번호에 해당합니다.
T0- 전체 일정 내 수업 시작 시간Duration- 명령어의 실행 시간( dt 초 단위), 여기서 1 dt = 1 스케줄링 사이클. ...backend.dt를 사용하여 백엔드의 값을dt확인할 수 있습니다.Pulse- 사용 중인 펄스 작동 방식.
예:
main,barrier,Qubit 0,7,0,barrier # A barrier on the main branch on qubit 0 at time 7 with 0 duration
main,reset_0,Qubit 0,7,64,play # A reset instruction on the main branch on qubit 0 at time 7 with duration 64 and a play operation
...시간대를 시각화하세요
v0.43.0 이상 qiskit-ibm-runtime 버전에서는 회로 타이밍을 시각화할 수 있습니다. 타이밍을 시각화하려면 먼저 결과 메타데이터를 로 fig 변환해야 draw_circuit_schedule_timing 메서드 합니다. 이 메서드는 그림을 plotly 반환하며, 이를 직접 표시하거나 파일에 저장하거나, 두 가지 모두 수행할 수 있습니다. 사용할 plotly 명령어에 대한 자세한 내용은 및 을 fig.show()fig.write_image("<path.format>") 참조하십시오.
from qiskit_ibm_runtime.visualization import draw_circuit_schedule_timing
# Create a figure from the metadata
fig = draw_circuit_schedule_timing(
circuit_schedule=circuit_schedule_timing,
included_channels=None,
filter_readout_channels=False,
filter_barriers=False,
width=1000,
)
# Uncomment the following line to display the figure
# fig.show(renderer="notebook")
# Save to a file
# fig.write_html("scheduler_timing.html")
생성된 그림을 이해하기
에서 출력되는 회로 타이밍 데이터의 draw_circuit_schedule_timing 이미지는 다음과 같은 정보를 전달합니다:
- X축은 dt 초 단위의 시간이며, 여기서 1 dt = 1 스케줄링 사이클입니다. ...
backend.dt를 사용하여 백엔드의 값을dt확인할 수 있습니다. - Y축은 채널입니다(채널을 펄스를 방출하는 장치라고 생각하시면 됩니다).
Receive channel- 악기 그 자체는 아니지만, 유일한 채널입니다. 이는 당시 허브와 통신 절차를 수행 중인 모든 채널에서 전송되는 명령입니다.Qubit x- 큐비트 x의 구동 채널.AWGRx_y(임의 파형 발생기 표시값) - 큐비트 측정 시 표시 채널 간의 통신에 사용됩니다. x 및 y 인수는 각각 판독 기기 ID와 큐비트 번호에 해당합니다.Hub- 방송을 제어합니다.
또한, 각 명령어는 X_Y 형식을 따르며, 여기서 X는 명령어 이름이고 Y는 펄스 유형입니다. A는 play 제어 펄스를 가하고, B는 큐비트의 capture 상태를 기록합니다. 각 지침 위에 마우스를 올리면 자세한 내용을 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 앞 그림은 1161 dt 시점에 큐비트 10에 적용된 X 게이트용 제어 펄스를 보여줍니다.
엔드-투-엔드 예제
이 예제는 해당 옵션을 활성화하고, 메타데이터에서 회로 타이밍 정보를 가져와 이미지로 표시하는 방법을 보여줍니다.
먼저 환경을 설정하고, 회로를 정의하여 ISA 회로로 변환한 다음, 작업을 정의하고 실행합니다.
from qiskit_ibm_runtime import SamplerV2, QiskitRuntimeService
from qiskit.circuit import QuantumCircuit, QuantumRegister, ClassicalRegister
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager
service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)
# Create a dynamic circuit
qubits = QuantumRegister(1)
clbits = ClassicalRegister(1)
qc = QuantumCircuit(qubits, clbits)
(q0,) = qubits
(c0,) = clbits
qc.h(q0)
qc.measure(q0, c0)
with qc.if_test((c0, 1)):
qc.x(q0)
qc.measure(q0, c0)
# Convert to an ISA circuit for the given backend
pm = generate_preset_pass_manager(backend=backend, optimization_level=1)
isa_circuit = pm.run(qc)
# Generate samplers for backend targets
sampler = SamplerV2(backend)
sampler.options.experimental = {"execution": {"scheduler_timing": True}}
# Submit jobs
sampler_job = sampler.run([isa_circuit])
result = sampler_job.result()
print(
f">>> {' Job ID:':<10} {sampler_job.job_id()} ({sampler_job.status()})"
)Output:
>>> Job ID: dab83qbvpcac73ddf510 (DONE)
다음으로, 경기 일정을 확인하세요:
# Get the circuit schedule timing
result[0].metadata["compilation"]["scheduler_timing"]["timing"]Output:
'main,rz_0,Qubit 0,1393,0,shift_phase\nmain,sx_0,Qubit 0,1393,9,play\nmain,sx_0,Qubit 0,1397,0,shift_phase\nmain,rz_0,Qubit 0,1402,0,shift_phase\nmain,barrier,Qubit 0,1402,0,barrier\nmain,measure_0,Qubit 0,1402,64,play\nmain,measure_0,Qubit 0,1466,108,play\nmain,measure_0,AWGR0_0,1523,325,capture\nmain,measure_0,Qubit 0,1574,64,play\nmain,measure_0,Qubit 0,1638,64,play\nmain,barrier,Qubit 0,2049,0,barrier\nmain,broadcast,Hub,1523,526,broadcast\nmain,receive,Receive,2049,7,receive\nthen,x_0,Qubit 0,2064,9,play\nmain,barrier,Qubit 0,2082,0,barrier\nmain,measure_0,Qubit 0,2082,64,play\nmain,measure_0,Qubit 0,2146,108,play\nmain,measure_0,AWGR0_0,2203,325,capture\nmain,measure_0,Qubit 0,2254,64,play\nmain,measure_0,Qubit 0,2318,64,play\nmain,barrier,Qubit 0,2753,0,barrier\nmain,barrier,Qubit 0,2753,0,barrier\nmain,FINI_0,Qubit 0,2753,64,play\nmain,FINI_0,Qubit 0,2817,108,play\nmain,FINI_0,AWGR0_0,2874,325,capture\nmain,FINI_0,Qubit 0,2925,64,play\nmain,FINI_0,Qubit 0,2989,64,play\nmain,FINI_0,Qubit 0,3424,9,play\nmain,FINI_0,Qubit 0,3433,64,play\nmain,FINI_0,Qubit 0,3497,108,play\nmain,FINI_0,AWGR0_0,3554,325,capture\nmain,FINI_0,Qubit 0,3605,64,play\nmain,FINI_0,Qubit 0,3669,64,play\nmain,FINI_0,Qubit 0,4104,9,play\nmain,barrier,Qubit 0,4113,0,barrier\n'
마지막으로, 타이밍을 시각화하고 저장할 수 있습니다:
from qiskit_ibm_runtime.visualization import draw_circuit_schedule_timing
circuit_schedule = result[0].metadata["compilation"]["scheduler_timing"][
"timing"
]
fig = draw_circuit_schedule_timing(
circuit_schedule=circuit_schedule,
included_channels=None,
filter_readout_channels=False,
filter_barriers=False,
width=1000,
)
# Uncomment the following line to display the figure
# fig.show(renderer="notebook")
# Save to a file
# fig.write_html("scheduler_timing.html")다음 단계
- 고전적인 피드포워드 및 제어 흐름 (동적 회로)
- 회로 시각화하기