백엔드 세부 정보 보기

• 패키지 버전

  이 페이지의 코드는 다음 요구 사항을 사용하여 개발되었습니다. 이 버전 또는 그 이상의 버전을 사용하는 것을 권장합니다.

  qiskit-ibm-runtime~=0.47.0
  

이 페이지는 사용 가능한 백엔드에 대한 정보를 찾는 방법을 설명합니다.

목록 또는 필터 백엔드

사용 가능한 목록 백엔드

사용 가능한 백엔드 목록을 확인하거나 특정 백엔드를 검색하려면 Qiskit 또는 IBM Quantum Platform 를 사용할 수 있습니다.

# Initialize your account
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

service = QiskitRuntimeService()

service.backends()

[<IBMBackend('ibm_pittsburgh')>,
 <IBMBackend('ibm_boston')>,
 <IBMBackend('ibm_fez')>,
 <IBMBackend('ibm_miami')>,
 <IBMBackend('ibm_marrakesh')>,
 <IBMBackend('ibm_kingston')>]

service.backend("ibm_fez")

<IBMBackend('ibm_fez')>

필터 백엔드

# Optionally pass in an instance, region, or both, to
# further filter the backends.
service = QiskitRuntimeService()

service.backends(simulator=False, operational=True, min_num_qubits=100)

[<IBMBackend('ibm_pittsburgh')>,
 <IBMBackend('ibm_boston')>,
 <IBMBackend('ibm_fez')>,
 <IBMBackend('ibm_miami')>,
 <IBMBackend('ibm_marrakesh')>,
 <IBMBackend('ibm_kingston')>]

service.least_busy(operational=True, min_num_qubits=100)

<IBMBackend('ibm_fez')>

정적 백엔드 정보

백엔드에 관한 일부 정보는 정기적으로 변경되지 않습니다. 예를 들어, 백엔드의 이름, 버전, 보유한 큐비트 수, 프로세서 유형( 토폴로지와 대략적인 큐비트 수를 나타내는 버드 패밀리 이름), 그리고 지원하는 기능 유형 등이 해당됩니다. 이 정보는 객체의 backend 속성으로 제공됩니다. 모든 속성 목록은 API IBMBackend 문서 에서 확인할 수 있습니다. 버전 관리에 대한 자세한 내용은 아래 QPU 버전 관리 섹션에서 확인하세요.

백엔드의 리전(데이터 및 실험이 호스팅되고 처리될 데이터 센터의 위치)은 IBM Quantum Platform 의 컴퓨팅 리소스 페이지에 있는 해당 리전의 상세 정보 카드에 표시됩니다.

backend = service.backend("ibm_fez")

print(
    f"Name: {backend.name}\n"
    f"Version: {backend.backend_version}\n"
    f"No. of programmable qubits: {backend.num_qubits}\n"
    f"Processor type: {backend.processor_type}\n"
)

Name: ibm_fez
Version: 1.3.37
No. of programmable qubits: 156
Processor type: {'family': 'Heron', 'revision': '2'}

QPU 버전 관리

각 QPU에는 X.Y.Z 형식의 버전 번호가 부여됩니다( major.minor.revision ). 주어진 버전 번호로 컴파일된 회로는 해당 QPU에서 실행이 보장됩니다. 수정 번호가 변경되더라도 회로는 계속 실행됩니다. 주 번호나 부 번호가 변경되면 회로가 작동할 수 있지만, 작동이 보장되지는 않습니다.

기존 컴파일된 회로를 손상시키지 않는 수정 사항에 대해서는 수정 버전 번호가 증가합니다.

이 섹션 앞부분의 코드 예제는 백엔드의 버전을 찾는 방법을 보여줍니다. IBM Quantum Platform 에서 QPU의 상세 정보 카드에서 버전을 확인할 수 있습니다( 컴퓨팅 리소스 테이블에서 QPU 이름을 클릭하면 카드가 열립니다).

버전 또는 개정 번호가 변경될 수 있는 조건은 다음 표에 나열되어 있습니다.

지원되는 지침

각 프로세서 계열은 기본적으로 제한된 명령어 집합을 지원합니다. 이 세트에는 단일 큐비트 및 이중 큐비트 게이트와 측정 및 재설정과 같은 비유니티 연산이 포함됩니다. 회로 내 모든 게이트는 QPU에서 실행되기 전에 (트랜스파일러에 의해) QPU가 지원하는 명령어 집합의 요소로 변환되어야 합니다.

Qiskit을 사용하여 QPU의 지원되는 명령어 세트를 확인할 수 있습니다. IBM Quantum Platform 의 컴퓨팅 리소스 페이지에는 QPU에 대해 지원되는 단위 게이트(기초 게이트)만 나열됩니다.

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

service = QiskitRuntimeService()
backend = service.backend("ibm_kingston")

print(f"Backend: {backend.name}")
print(f"    Processor type: {backend.processor_type}")
print(f"    Supported instructions: {backend.supported_instructions}")

Backend: ibm_kingston

    Processor type: {'family': 'Heron', 'revision': '2'}
    Supported instructions: ['cz', 'id', 'delay', 'measure', 'measure_2', 'reset', 'rz', 'sx', 'x', 'if_else', 'store']

지원되는 명령어 목록

동적 백엔드 정보

백엔드에는 큐비트 수명이나 연산 오류율처럼 백엔드가 보정될 때마다 변경되는 속성도 있습니다. 백엔드 속성은 보정 시퀀스가 완료된 후 업데이트됩니다. 이러한 속성은 양자 회로를 최적화하거나 고전적 시뮬레이터를 위한 잡음 모델을 구축할 때 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 보정 작업 가이드를 참조하십시오.

IBM Quantum Platform 에서 보정 데이터를 CSV 파일로 다운로드할 수 있습니다. 컴퓨팅 리소스 페이지에서 QPU를 클릭하여 상세 정보 카드를 확인한 후, '보정 데이터' 섹션 오른쪽 상단의 다운로드 아이콘을 클릭하세요.

backend.properties(datetime=<datetime>)

큐비트 속성

큐비트 속성 목록으로 이동

backend.properties().qubit_property() 큐비트의 물리적 속성에 대한 정보를 반환합니다. 이것은 큐비트의 다양한 속성들을 포함하는 사전으로, 각 속성은 그 값과 마지막 보정 시점의 타임스탬프와 짝을 이룬다.

다음 코드 예제는 특정 큐비트의 모든 속성을 나열하거나 특정 속성을 검색하는 방법을 보여줍니다.

# fundamental physical properties of qubit 1

backend = service.backend("ibm_fez")

backend.qubit_properties(1)

Output:

QubitProperties(t1=0.00022010760855770256, t2=0.0002363339150114578, frequency=None)

# Retrieve qubit properties
qubit_index = 126  # Replace with your qubit index
qubit_props = backend.properties().qubit_property(qubit_index)

# Access specific properties
t1 = qubit_props.get("T1", (None,))[0]
t2 = qubit_props.get("T2", (None,))[0]
readout_error = qubit_props.get("readout_error", (None,))[0]
prob_meas0_prep1 = qubit_props.get("prob_meas0_prep1", (None,))[0]
prob_meas1_prep0 = qubit_props.get("prob_meas1_prep0", (None,))[0]
readout_length = qubit_props.get("readout_length", (None,))[0]

print(f"Qubit {qubit_index} Properties:")
print(f"  T1: {t1} seconds")
print(f"  T2: {t2} seconds")
print(f"  Readout Error: {readout_error}")
print(f"  P(0 | 1): {prob_meas0_prep1}")
print(f"  P(1 | 0): {prob_meas1_prep0}")
print(f"  Readout Length: {readout_length} seconds")

Output:

Qubit 126 Properties:
  T1: 0.0001255383150343146 seconds
  T2: 8.665416697592209e-05 seconds
  Readout Error: 0.053466796875
  P(0 | 1): 0.087158203125
  P(1 | 0): 0.019775390625
  Readout Length: 1.66e-06 seconds

큐비트 속성 보기

• T1 (휴식 시간)

  자성 이중극자( $T_1$ )의 시간은 큐비트가 에너지 이완(energy relaxation)으로 인해 기저 상태( $|0\rangle$ )로 붕괴되기 전까지 흥분 상태(excited state $|1\rangle$ )에 머무르는 평균 지속 시간을 나타낸다. 이 매개변수는 큐비트의 에너지 이완 특성을 나타내는 데 사용되며, 단위는 초(s)로 표시됩니다.

  Qiskit으로 보기	backend.properties().t1(<qubit>)
  IBM Quantum Platform 에서 보기	보정 데이터 섹션: 큐비트 드롭다운 메뉴; ‘상세 정보(Details)’ 섹션에서 ‘ $T_1$ ’의 중앙값을 찾으세요

• T2 (위상 이탈 시간)

  $T_2$ 의 시간은 큐비트가 $|0\rangle$ 상태와 $|1\rangle$ 상태 사이의 중첩 상태에 대한 위상 일관성을 유지하는 시간 척도를 나타낸다. 이것은 에너지 이완과 순수 위상차 과정 모두를 설명하여 큐비트의 간섭성 특성에 대한 통찰력을 제공한다. 한 에코 시퀀스에서 $T_2$ 가 보고되었다.

  Qiskit으로 보기	backend.properties().t2(<qubit>)
  IBM Quantum Platform 에서 보기	보정 데이터 섹션: 큐비트 드롭다운 메뉴; ‘상세 정보(Details)’ 섹션에서 ‘ $T_2$ ’의 중앙값을 찾으세요

지시문 속성

지시어 속성 목록으로 이동

attribute는 backend.target qiskit.transpiler.Target 객체입니다: 해당 백엔드용 회로를 트랜스파일하는 데 필요한 모든 정보를 포함하는 객체입니다. 여기에는 지시 오류 및 지속 시간이 포함됩니다. 예를 들어, 다음 셀은 큐비트 1과 0 사이에서 작용하는 cz 문 양자비트(qubit)의 속성을 가져옵니다.

backend.target["cz"][(1, 0)]

Output:

InstructionProperties(duration=6.8e-08, error=0.0063762001148502945)

다음 셀은 큐비트 0에 대한 측정 연산(읽기 오차 포함)의 속성을 보여줍니다.

backend.target["measure"][(0,)]

Output:

InstructionProperties(duration=1.66e-06, error=0.0126953125)

지시 사항 속성 보기

• prob-meas0-prep1

  이 매개변수는 큐비트가 $|0\rangle$ 상태로 준비되어야 할 때 $|1\rangle$ 상태로 측정될 확률을 나타내며, 이를 $P(0 | 1)$ 로 표기합니다. 이는 상태 준비 및 측정 오류(SPAM), 특히 초전도 큐비트의 측정 오류를 반영합니다.

  Qiskit으로 보기	backend.properties().qubit_property(<qubit>, 'prob_meas0_prep1')
  IBM Quantum Platform 에서 보기	보정 데이터 섹션: 큐비트 드롭다운 메뉴

• prob-meas1-prep0

  마찬가지로, 이 매개변수는 큐비트가 $|1\rangle$ 상태로 준비되어야 할 때 $|0\rangle$ 상태로 측정될 확률을 나타내며, 이를 $P(1 | 0)$ 로 표기합니다. prob_meas0_prep1 이는 SPAM 오류를 반영하며, 초전도 큐비트에서는 측정 오류가 주요 원인입니다.

  Qiskit으로 보기	backend.properties().qubit_property(<qubit>, 'prob_meas0_prep0')
  IBM Quantum Platform 에서 보기	보정 데이터 섹션: 큐비트 드롭다운 메뉴

• 2Q 오류 (헤론 및 나이트호크: CZ, 이글: ECR)

  동일한 측정 배치에서 2Q 중앙값 오차를 계산하는 데 사용된 에지당 2큐비트 오차. 2Q 오류(최적) 은 이 측정 배치에서 장치의 모든 가장자리에서 관측된 가장 낮은 2큐비트 오류를 의미합니다.

  Qiskit으로 보기	backend.target['<instruction>'][<qubit 1>, <qubit 2>]
  IBM Quantum Platform 에서 보기	보정 섹션: 맵 뷰에서 큐비트 연결 위에 마우스를 올리거나, 테이블 뷰에서 CZ 오류(헤론 및 나이트호크) 또는 ECR 오류(이글) 열 아래 값을 찾으십시오; 세부 정보 섹션에서 2Q 오류(최적) 값을 찾으십시오

• 중앙 2Q 오차 (헤론: CZ, 독수리: ECR)

  무작위 벤치마킹을 통한 2큐비트 연산의 평균 게이트 충실도 "분리" 상태로 측정: 가장자리 간 최소 2큐비트 간격을 유지하는 배치. 이 무작위 벤치마킹은 단일 큐비트 클리포드 게이트와 2큐비트 게이트를 교대로 쌓은 레이어를 사용하므로, 최종 2Q 오류 값에는 단일 큐비트 클리포드 게이트 레이어의 오류가 포함됩니다.

  Qiskit으로 계산하기	이 Qiskit 커뮤니티 노트북의 예시를 따르세요: GitHub
  IBM Quantum Platform 에서 보기	상세 정보 섹션; 보정 데이터 섹션에서 각 에지별 데이터도 확인하세요

• 2Q 오류(계층형)

  100 큐비트 체인에서 레이어드 게이트당 평균 오차(EPLG). 평균 EPLG는 층화된 $N$ 큐비트 체인(여기서 $N$ =100) 내의 평균 게이트 오류를 측정합니다. 이는 레이어 충실도(LF)로 알려진 유사한 양에서 파생된 것으로, EPLG $_{100}$ =4/5(1-LF $^{\frac{1}{99}}$ )이며, 레이어 충실도는 층화된 양자 비트( $N$ ) 체인의 프로세스 충실도입니다. 자세한 내용은 논문 '대규모 양자 프로세서 성능 벤치마킹 '을 참조하십시오. 논문에서는 EPLG가 공정 오류에 대해 정의되었으나, 개별적으로 보고된 게이트 오류와의 일관성을 위해 여기서는 평균 게이트 오류에 대해 인용되었으므로 4/5의 계수가 적용됩니다.

  IBM Quantum Platform 에서 각 QPU의 상세 정보 카드에는 '2큐비트 게이트 오류(계층화)'라는 섹션이 있으며, 이는 측정된 two-qubit gate error (layered) 최저 오류율을 체인 내 큐비트 수의 함수로 확장하여 보여줍니다. 최종 값은 체인 길이 100에서 얻어진 값으로, 세부 정보 섹션에 제시된 값입니다. 실제 측정에서는 예상 최적 성능을 기준으로 사전 선정된 6개의 100큐비트 체인을 측정하며, 큐비트 수에 대해 보고되는 값은 6개의 100큐비트 체인 N 전체를 검색하여 찾은 부분 길이 N 체인 중 가장 낮은 오차 값이다.

  Qiskit으로 계산하기	이 Qiskit 커뮤니티 노트북의 예시를 따르세요: GitHub
  IBM Quantum Platform 에서 보기	상세 정보 섹션, 그리고 2큐비트 게이트 오류(계층형) 섹션의 확장된 보기

• RZZ 오류 (헤론)

  임의의 단위 행렬에 대한 무작위 벤치마킹 변형을 사용하여 RZZ 각도에 대해 평균화된 RZZ 게이트의 오류.

  Qiskit으로 보기	중요: 백엔드를 로드할 때 use_fractional_gates=True 반드시 설정한 후 사용하십시오. backend.target['rzz'][<qubit 1>, <qubit 2>]
  IBM Quantum Platform 에서 보기	보정 섹션: 연결 드롭다운 메뉴에서 RZZ를 선택하고 맵 뷰에서 큐비트 연결 위에 마우스를 올려놓으세요. 그래프 보기에서 그래프 출력 드롭다운 메뉴에서 RZZ 오류를 선택하거나, 테이블 보기에서 RZZ 오류 열 아래에 있는 값을 찾을 수도 있습니다

• ID 오류 / √x (sx) 오류 / 파울리-X 오류 / RX 오류

  무작위 벤치마킹을 통해 측정된 유한 지속 시간 이산 1큐비트 게이트의 오류. 무작위 벤치마킹 시퀀스에는 SX, ID 및 X 게이트가 포함되며, 이들 게이트의 오류는 동일하다고 가정한다. ID 게이트는 √X 및 X 게이트의 지속 시간과 동일한 지속 시간의 지연을 가집니다. RX 게이트는 가변 진폭을 가진 √X 및 X 게이트와 동일한 지속 시간을 가지므로, 이들 게이트와 동일한 오류를 가지는 것으로 보고됩니다.

  Qiskit으로 보기	backend.target['<instruction>'][<qubit 1>,]
  IBM Quantum Platform 에서 보기	교정 섹션: 큐비트 드롭다운 메뉴

• SX 오류(중앙값)

  무작위 벤치마킹을 통한 √X(SX) 게이트의 평균 게이트 충실도, 모든 큐비트에서 동시에 측정됨. 무작위 벤치마킹 시퀀스에는 SX, ID 및 X 게이트가 포함되며, 이들 게이트의 오류는 동일하다고 가정한다.

  IBM Quantum Platform 에서 보기	세부사항 섹션

• Z축 회전(RZ) 오차

  가상 RZ 게이트 오류. 이 작업들은 소프트웨어에서 수행되므로 모두 0으로 보고됩니다.

  Qiskit으로 보기	backend.target['<instruction>'][<qubit 1>,]
  IBM Quantum Platform 에서 보기	교정 섹션: 연결 드롭다운 메뉴

• 읽기 오류

  리드아웃 오류는 큐비트의 상태를 잘못 측정할 평균 확률을 정량화합니다. 일반적으로 와 prob_meas0_prep1 의 평균으로 prob_meas1_prep0 계산되며, 측정 정확도를 평가하는 단일 지표를 제공합니다.

  Qiskit으로 보기	backend.properties().readout_error(<qubit>)
  IBM Quantum Platform 에서 보기	보정 데이터 섹션: 큐비트 드롭다운 메뉴

• 판독 오류(중앙값)

  판독 작업의 정확성. 읽기 오차는 $|0\rangle$ ( $|1\rangle$ ) 상태에 큐비트를 준비한 후, $|1\rangle$ ( $|0\rangle$ ) 상태의 출력 확률을 측정하여 측정합니다. 보고된 값은 이 두 오차의 평균입니다. 중앙값은 모든 큐비트를 대상으로 산출됩니다.

  IBM Quantum Platform 에서 보기	교정 데이터 섹션: 세부 정보 섹션

• 단일 큐비트 게이트 길이

  단일 큐비트 게이트 연산의 지속 시간. IBM Quantum Platform 에 표시된 값은 나노초 단위임을 유의하십시오. Qiskit에서 반환되는 값은 초 단위입니다.

  Qiskit으로 보기	backend.target['<instruction>'][<qubit 1>,].duration
  IBM Quantum Platform 에서 보기	교정 섹션: 큐비트 드롭다운 메뉴

• 게이트 길이 (게이트 2Q )

  2큐비트 게이트 연산 시간. IBM Quantum Platform 에 표시된 값은 나노초 단위임을 유의하십시오. Qiskit에서 반환되는 값은 초 단위입니다.

  Qiskit으로 보기	backend.target['<instruction>'][<qubit 1>, <qubit 2>].duration
  IBM Quantum Platform 에서 보기	교정 섹션: 큐비트 드롭다운 메뉴

• 리드아웃 길이

  리드아웃 길이는 큐비트에 대한 리드아웃 작업의 지속 시간을 지정합니다. 측정 펄스 시작부터 신호 디지털화 완료까지의 시간을 측정하며, 이후 시스템은 다음 작업을 수행할 준비가 됩니다. 이 매개변수를 이해하는 것은 회로 실행을 최적화하는 데 매우 중요하며, 특히 중간 회로 측정값을 통합할 때 더욱 그러합니다.

  Qiskit으로 보기	measure의 경우: backend.properties().readout_length(<qubit>) measure_2의 경우: backend.target['measure_2'][<qubit 1>,].duration
  IBM Quantum Platform 에서 보기	보정 데이터 섹션: 큐비트 드롭다운 메뉴

• 초기화 오류

  초기화 오차는, 이전 실험에서 큐비트를 $|1\rangle$ 상태로 준비한 후, 기본 rep-delay 및 큐비트 초기화 절차를 거친 시점에서 $|1\rangle$ 상태에 있는 큐비트의 비율을 수치화한 것입니다. 이는 ‘ $|1\rangle$ ’ 상태에 할당된 측정값의 비율을 prob_meas1_prep0 나타내는 양과는 미묘하게 다르다는 점에 유의하십시오. 후자는 초기화 오차와 ‘ $|0\rangle$ ’ 상태와 ‘ $|1\rangle$ ’ 상태를 구별하는 절차를 모두 측정하는 지표입니다. 완벽한 측정의 극한에서, 이 두 양은 동일하다.

  Qiskit으로 보기	backend.properties().qubit_property(<qubit>, 'init_error')
  IBM Quantum Platform 에서 보기	보정 데이터 섹션: 큐비트 드롭다운 메뉴

추가 특성

• 초당 최대 회로 수 (MCPS)

  초당 최대 회로 수(MCPS)에는 하다마르 게이트를 사용한 회로의 측정, 리셋 및 재초기화와 단일 측정이 포함됩니다.

  Qiskit으로 보기	mcps = backend.configuration().mcps
  IBM Quantum Platform 에서 보기	세부사항 섹션

• CLOPS (또는 CLOPS_h)

  회로 레이어 초당 연산량(CLOPS)은 QPU가 단위 시간당 하드웨어 인식 회로( 100x100 )의 회로 레이어를 몇 개 실행할 수 있는지를 측정하는 지표입니다.

  Qiskit으로 계산하기	Qiskit 커뮤니티에서 CLOPS 코드를 찾아보세요 GitHub
  IBM Quantum Platform 에서 보기	세부사항 섹션

• 상태

  를 BackendStatus 사용하면 QPU 상태(예: Active, Paused, Offline)와 대기 중인 작업 수를 확인할 수 있습니다.

  Qiskit으로 보기	print(backend.status().status_msg), print(backend.status().pending_jobs)
  IBM Quantum Platform 에서 보기	세부사항 섹션

• 토폴로지 다이어그램 또는 커플링 맵

  두 큐비트 간에 2-큐비트 게이트 연산을 수행하는 데 사용되는 큐비트 쌍을 나타내는 다이어그램. 이것은 결합 함수 또는 연결성이라고도 합니다. 큐비트는 원으로 표시되며, 지원되는 2큐비트 게이트 연산은 큐비트를 연결하는 선으로 표시됩니다.

  Qiskit으로 보기	from qiskit.visualization import plot_gate_map then plot_gate_map(backend)
  IBM Quantum Platform 에서 보기	교정 데이터 섹션; 확대 보기를 위해 '확장'을 클릭하세요

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