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IBM Quantum Platform

배치로 작업을 실행하다

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

    qiskit[all]~=2.5.2
qiskit-ibm-runtime~=0.47.0

배치 모드를 사용하여 여러 개의 기본 작업을 동시에 제출할 수 있습니다. 다음은 일괄 처리 작업의 예입니다.

배치 사용 설정

배치를 시작하기 전에, IBM Quantum 컴퓨트 클라이언트를 설정하고 서비스로 초기화해야 합니다:

from qiskit_ibm_runtime import (
    QiskitRuntimeService,
    Batch,
    SamplerV2 as Sampler,
    EstimatorV2 as Estimator,
    Executor,
)


service = QiskitRuntimeService()

배치를 열기

컨텍스트 관리자 with Batch(...) 를 사용하거나 런타임 배치를 열거나 Batch 클래스를 초기화할 수 있습니다. 배치를 시작할 때 backend 개체를 전달하여 QPU를 지정해야 합니다. 배치는 첫 번째 작업이 실행을 시작할 때 시작됩니다.

배치 클래스

backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)
batch = Batch(backend=backend)
estimator = Estimator(mode=batch)
sampler = Sampler(mode=batch)
executor = Executor(mode=batch)
# Close the batch because no context manager was used.
batch.close()

컨텍스트 관리자

컨텍스트 관리자가 자동으로 배치를 열고 닫습니다.

from qiskit_ibm_runtime import (
    Batch,
    SamplerV2 as Sampler,
    EstimatorV2 as Estimator,
    Executor,
)

backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)
with Batch(backend=backend):
    estimator = Estimator()
    sampler = Sampler()
    executor = Executor()

배치 길이

max_time 매개 변수를 사용하여 배치의 최대 라이브 시간(TTL)을 정의할 수 있습니다. 이는 가장 긴 작업의 실행 시간을 초과해야 합니다. 이 타이머는 배치가 시작될 때 시작됩니다. 이 값에 도달하면 배치가 닫힙니다. 실행 중인 모든 작업은 완료되지만 여전히 대기 중인 작업은 실패합니다.

with Batch(backend=backend, max_time="25m"):
  ...

또한 구성할 수 없는 대화형 TTL(대화형 실시간 시간) 값(모든 요금제의 경우 1분)도 있습니다. 해당 기간 내에 대기 중인 배치 작업이 없으면 배치가 일시적으로 비활성화됩니다.

기본 최대 TTL 값입니다:

인스턴스 유형
기본 최대 TTL
모든 유료 요금제8시간
열기10분

배치의 최대 TTL 또는 대화형 TTL을 확인하려면 배치 세부 정보 확인의 지침에 따라 각각 max_time 또는 interactive_timeout 값을 찾습니다.

배치 닫기

배치가 컨텍스트 관리자를 종료하면 자동으로 닫힙니다. 배치 컨텍스트 관리자를 종료하면 배치가 '진행 중, 새 작업 수락 안 함' 상태가 됩니다. 즉, 배치가 최대 TTL 값에 도달할 때까지 실행 중이거나 대기 중인 모든 작업의 처리를 완료합니다. 모든 작업이 완료되면 배치가 즉시 닫힙니다. 닫힌 배치에는 작업을 제출할 수 없습니다.

Note

다음 코드를 사용하려면 Estimator 및 Sampler PUB와 같은 정보와 백엔드를 직접 지정해야 합니다.

with Batch(backend=backend) as batch:
    estimator = Estimator()
    sampler = Sampler()
    job1 = estimator.run([estimator_pub])
    job2 = sampler.run([sampler_pub])

# The batch is no longer accepting jobs but the submitted job will run to completion.
result = job1.result()
result2 = job2.result()
Tip

컨텍스트 관리자를 사용하지 않는 경우에는 수동으로 배치를 닫습니다. 배치를 열어 두었다가 나중에 더 많은 작업을 제출하면 후속 작업이 실행되기 전에 최대 TTL에 도달하여 작업이 취소될 수 있습니다. 작업 제출을 완료하는 즉시 배치를 닫을 수 있습니다. batch.close() 으로 배치가 종료되면 더 이상 새 작업을 수락하지 않지만 이미 제출된 작업은 완료될 때까지 계속 실행되며 그 결과를 검색할 수 있습니다.

batch = Batch(backend=backend)

# If using qiskit-ibm-runtime earlier than 0.24.0, change `mode=` to `batch=`
estimator = Estimator(mode=batch)
sampler = Sampler(mode=batch)
job1 = estimator.run([estimator_pub])
job2 = sampler.run([sampler_pub])
print(f"Result1: {job1.result()}")
print(f"Result2: {job2.result()}")

# Manually close the batch. Running and queued jobs will run to completion.
batch.close()

Output:

Result1: PrimitiveResult([PubResult(data=DataBin(evs=np.ndarray(<shape=(3, 2), dtype=float64>), stds=np.ndarray(<shape=(3, 2), dtype=float64>), ensemble_standard_error=np.ndarray(<shape=(3, 2), dtype=float64>), shape=(3, 2)), metadata={'shots': 4096, 'target_precision': 0.015625, 'circuit_metadata': {}, 'resilience': {}, 'num_randomizations': 32})], metadata={'dynamical_decoupling': {'enable': False, 'sequence_type': 'XX', 'extra_slack_distribution': 'middle', 'scheduling_method': 'alap'}, 'twirling': {'enable_gates': False, 'enable_measure': True, 'num_randomizations': 'auto', 'shots_per_randomization': 'auto', 'interleave_randomizations': True, 'strategy': 'active-accum'}, 'resilience': {'measure_mitigation': True, 'zne_mitigation': False, 'pec_mitigation': False}, 'version': 2})
Result2: PrimitiveResult([SamplerPubResult(data=DataBin(meas=BitArray(<shape=(3, 2), num_shots=4096, num_bits=2>), meas0=BitArray(<shape=(3, 2), num_shots=4096, num_bits=156>), shape=(3, 2)), metadata={'circuit_metadata': {}})], metadata={'execution': {'execution_spans': ExecutionSpans([DoubleSliceSpan(<start='2026-09-01 07:46:49', stop='2026-09-01 07:46:56', size=24576>)])}, 'version': 2})

배치 세부 정보 결정

대화형 및 최대 TTL을 포함하여 배치의 구성 및 상태에 대한 종합적인 개요를 보려면 batch.details() method 을 참조하세요.

from qiskit_ibm_runtime import (
    QiskitRuntimeService,
    batch,
    SamplerV2 as Sampler,
)

service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)

with Batch(backend=backend) as batch:
    print(batch.details())

Output:

{'id': '947aa097-9055-42d4-9e58-ad1c2cdd9d5a', 'backend_name': 'ibm_marrakesh', 'interactive_timeout': 1, 'max_time': 28800, 'active_timeout': 28800, 'state': 'open', 'accepting_jobs': True, 'last_job_started': None, 'last_job_completed': None, 'started_at': None, 'closed_at': None, 'activated_at': None, 'mode': 'batch', 'usage_time': None}

병렬 처리를 위해 작업을 재구성하십시오

일괄 처리에서 제공하는 병렬 처리 기능을 활용하도록 작업을 재구성하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 다음 예는 긴 회로 목록을 여러 작업으로 분할하고 일괄 처리로 실행하여 병렬 처리의 이점을 활용하는 방법을 보여 줍니다.

from qiskit_ibm_runtime import SamplerV2 as Sampler, Batch
from qiskit.circuit.random import random_circuit

max_circuits = 100
circuits = [pm.run(random_circuit(5, 5)) for _ in range(5 * max_circuits)]
for circuit in circuits:
    circuit.measure_active()
all_partitioned_circuits = []
for i in range(0, len(circuits), max_circuits):
    all_partitioned_circuits.append(circuits[i : i + max_circuits])
jobs = []
start_idx = 0

with Batch(backend=backend):
    sampler = Sampler()
    for partitioned_circuits in all_partitioned_circuits:
        job = sampler.run(partitioned_circuits)
        jobs.append(job)
Caution

원시 명령어에서 를 backend=backend 설정하면, 배치 또는 세션 컨텍스트 내부에 있더라도 프로그램은 작업 모드로 실행됩니다. Qiskit Runtime 부터 설정(Setting) backend=backend 은 더 이상 사용되지 않습니다. v0.24.0. 대신 mode 매개변수를 사용하십시오.

다음 단계

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