SabreSwap

class qiskit.transpiler.passes.SabreSwap(*args, **kwargs)

Bases: TransformationPass

Mapear o circuito de entrada em uma topologia de backend por meio da inserção de SWAPs.

Implementação da busca heurística baseada em SWAP do artigo [2] de mapeamento de qubit do SABRE (Algoritmo 1) com as modificações do artigo [1] do LightSABRE. O objetivo da heurística é minimizar o número de SWAPs com perdas inseridos e a profundidade do circuito.

Esse algoritmo parte de um layout inicial de qubits virtuais em qubits físicos e itera sobre o circuito DAG até que todas as portas estejam esgotadas, inserindo SWAPs ao longo do caminho. Ele considera apenas portas de 2 qubits, pois somente essas são relevantes para o problema de mapeamento (presume-se que as portas de mais de 3 qubits já estejam decompostas).

Em cada iteração, ele primeiro verificará se há alguma porta no site front_layer que possa ser aplicada diretamente. Em caso afirmativo, ele os aplicará e os removerá do site front_layer e, se possível, reabastecerá essa camada com novos portões. Caso contrário, ele tentará procurar SWAPs, inserir os SWAPs e atualizar o mapeamento.

A busca por SWAPs é restrita, no sentido de que consideramos apenas os qubits físicos na vizinhança dos qubits envolvidos em front_layer. Isso dá origem a um swap_candidate_list que é pontuado de acordo com alguma função de custo heurístico. O melhor SWAP é implementado e o site current_layout é atualizado.

Esta etapa do transpiler complementa o algoritmo SABRE, pois executa várias iterações do algoritmo com diferentes sementes. O melhor resultado, determinado pelo ensaio com o menor número de SWAPs inseridos, será selecionado entre os ensaios aleatórios.

Referências

[1] Henry Zou, Matthew Treinish, Kevin Hartman, Alexander Ivrii e Jake Lishman. “LightSABRE: A Lightweight and Enhanced SABRE Algorithm" (Algoritmo SABRE leve e aprimorado) arXiv:2409.08368 [2] Li, Gushu, Yufei Ding e Yuan Xie. "Resolvendo o problema de mapeamento de qubit para dispositivos quânticos da era NISQ" ASPLOS 2019. arXiv:1809.02573

SabreSwap inicializador.

Parâmetros

• coupling_map (Union[CouplingMap, Target]) – CouplingMap do backend de destino.
• heuristic (str) – O tipo de heurística a ser usada para decidir a melhor estratégia de swap ("básica" ou "lookahead" ou "decay").
• seed (int) – semente aleatória usada para desempatar entre as trocas de candidatos.
• fake_run (bool) – se verdadeiro, ele apenas finge fazer o roteamento, ou seja, nenhuma troca é efetivamente adicionada.
• trials (int) – O número de testes de sementes para executar o sabre. Eles serão executados em paralelo (a menos que o PassManager já esteja sendo executado em paralelo). Se não for especificado, o padrão será o número de CPUs físicas no sistema local. Para obter resultados reproduzíveis, é recomendável que você defina isso explicitamente, pois a saída será determinística para um número fixo de tentativas.

Aumentos

TranspilerError - Se a heurística especificada não for válida.

Mais informações:

O espaço de pesquisa de possíveis SWAPs em qubits físicos é explorado atribuindo-se uma pontuação ao layout que resultaria de cada SWAP. A qualidade de um layout é avaliada com base em quão viável ele torna as portas virtuais restantes que devem ser aplicadas. Há suporte para algumas funções de custo heurísticas

• "básico":

A soma das distâncias para os qubits físicos correspondentes dos qubits virtuais que interagem na camada frontal.

$$H_{basic} = \sum_{gate \in F} D[\pi(gate.q_1)][\pi(gate.q2)]$$

• 'lookahead':

Essa é a soma de dois custos: o primeiro é igual ao custo básico. Em segundo lugar, temos o custo básico, mas agora avaliado também para o conjunto ampliado (ou seja, $|E|$ número de sucessores imediatos das portas na camada anterior F). Isso é ponderado por um valor EXTENDED_SET_WEIGHT (W) para indicar que os portões seguintes são menos importantes do que a camada frontal.

$$H_{decay}=\frac{1}{\left|{F}\right|}\sum_{gate \in F} D[\pi(gate.q_1)][\pi(gate.q2)] + W*\frac{1}{\left|{E}\right|} \sum_{gate \in E} D[\pi(gate.q_1)][\pi(gate.q2)]$$

• 'decadência':

Isso é o mesmo que "lookahead", mas o custo total é multiplicado por um fator de decaimento. Isso aumenta o custo se o SWAP que gerou o layout de teste tiver sido usado recentemente (ou seja, penaliza o aumento da profundidade).

$$H_{decay} = max(decay(SWAP.q_1), decay(SWAP.q_2)) { \frac{1}{\left|{F}\right|} \sum_{gate \in F} D[\pi(gate.q_1)][\pi(gate.q2)]\\ + W *\frac{1}{\left|{E}\right|} \sum_{gate \in E} D[\pi(gate.q_1)][\pi(gate.q2)] }$$

Atributos

coupling_map

dist_matrix

is_analysis_pass

is_transformation_pass

Métodos

execute

name

run

update_status