{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"id": "8fe3ca32",
"metadata": {},
"source": [
"---\n",
"title: \"Hardware\"\n",
"description: \"Esta lição explora o hardware moderno de computação quântica. É baseado em um curso presencial ministrado na Universidade de Tóquio.\"\n",
"---\n",
"\n",
"\n",
"\n",
"# Hardware\n",
"\n",
"\n",
" Masao Tokunari e Tamiya Onodera (14 de junho de 2024)\n",
"\n",
" Este curso é baseado em um curso ao vivo ministrado na Universidade de Tóquio.\n",
"\n",
" O pdf da palestra desta lição foi dividido em duas partes. [Faça o download da parte 1](https://ibm.ent.box.com/public/static/ruz8wf353hncenmaywjlfjilflaumnzt.zip) e [da parte 2](https://ibm.ent.box.com/public/static/tg8vv00ern2bmxmm033xt9oe0fcvwamc.zip). Observe que alguns trechos de código podem se tornar obsoletos, pois são imagens estáticas.\n",
"\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "e0cf0747",
"metadata": {},
"source": [
"\n",
"\n",
"## 1. Introdução\n",
"\n",
"Esta lição explora o hardware moderno de computação quântica.\n",
"\n",
"Começaremos verificando algumas versões e importando alguns pacotes relevantes.\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"id": "798d0ab4-34f5-4c64-83f0-02ef5149e6f3",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import statistics\n",
"\n",
"from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "2cc2f2a3-947f-439b-b683-911539f1e6f2",
"metadata": {},
"source": [
"\n",
"\n",
"## 2. Backend e Destino\n",
"\n",
"O Qiskit fornece uma API para obter as informações, tanto estáticas quanto dinâmicas, sobre um dispositivo quântico. Usamos uma instância de backend para fazer a interface com um dispositivo, que inclui uma instância de destino, um modelo de máquina abstrato que resume os recursos pertinentes, como sua arquitetura de conjunto de instruções (ISA) e quaisquer propriedades ou restrições associadas a ela.\n",
"Vamos usar essas instâncias de back-end para obter algumas das informações que você vê na página [Compute resources (Recursos de computação)](/computers) em IBM Quantum® Platform. Primeiro, criamos uma instância de backend para um dispositivo de interesse. A seguir, escolhemos \"ibm\\_kyoto\", \"ibm\\_kawasaki\" ou a máquina Eagle menos ocupada. Seu acesso às QPUs pode ser diferente; atualize o nome do backend de acordo.\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"id": "b92ad1bf-6ad4-420c-8a3a-5bfc488d5923",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"'ibm_strasbourg'"
]
},
"execution_count": 5,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"service = QiskitRuntimeService()\n",
"# backend = service.backend(\"ibm_kawasaki\") # an Eagle, if you have access to ibm_kawasaki\n",
"backend = service.least_busy(\n",
" operational=True, simulator=False, min_num_qubits=127\n",
") # Eagle\n",
"backend.name"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "c082da02-fcc5-4506-b4fe-9015e99e63dc",
"metadata": {},
"source": [
"Começamos com algumas informações básicas (estáticas) sobre o dispositivo.\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"id": "33c39786-d44a-47bb-8245-72eb6b97e394",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"ibm_strasbourg, 127 qubits\n",
"processor type = {'family': 'Eagle', 'revision': 3} \n",
"basis gates = ['ecr', 'id', 'rz', 'sx', 'x']\n",
"\n"
]
}
],
"source": [
"print(\n",
" f\"\"\"\n",
"{backend.name}, {backend.num_qubits} qubits\n",
"processor type = {backend.processor_type}\n",
"basis gates = {backend.basis_gates}\n",
"\"\"\"\n",
")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "31675447-1a26-4168-a038-09cc7535e037",
"metadata": {},
"source": [
"\n",
"\n",
"### 2.1 Exercício\n",
"\n",
"Tente obter as informações básicas sobre um dispositivo Heron, \"ibm\\_strasbourg\". Tente fazer isso por conta própria, mas o código foi adicionado abaixo para que você mesmo possa verificar.\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"id": "f29afd7e-af40-4cd5-bc0e-a864663a616d",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"ibm_strasbourg, 133 qubits\n",
"processor type = {'family': 'Heron', 'revision': '1'} \n",
"basis gates = ['cz', 'id', 'rz', 'sx', 'x']\n",
"\n"
]
}
],
"source": [
"a_heron = service.backend(\"ibm_strasbourg\") # a Heron\n",
"\n",
"# your code here\n",
"print(\n",
" f\"\"\"\n",
"{backend.name}, {a_heron.num_qubits} qubits\n",
"processor type = {a_heron.processor_type}\n",
"basis gates = {a_heron.basis_gates}\n",
"\"\"\"\n",
")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "08fef064-3fc6-4c27-9288-a2e3aa7f5d08",
"metadata": {},
"source": [
"\n",
"\n",
"### 2.2 Mapa de acoplamento\n",
"\n",
"Agora, desenhamos o mapa de acoplamento do dispositivo. Como você pode ver, os nós são qubits numerados. As bordas indicam pares aos quais você pode aplicar diretamente a porta de entrelaçamento de 2 qubits. A topologia é chamada de \"heavy-hex lattice\".\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"id": "51b87458-a5e8-4e77-a34d-39fe425a5f01",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
""
]
},
"execution_count": 8,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# This function requires that Graphviz is installed. If you need to install Graphviz\n",
"# you can refer to:\n",
"# https://graphviz.org/download/#executable-packages for instructions.\n",
"try:\n",
" fig = backend.coupling_map.draw()\n",
"except RuntimeError as ex:\n",
" print(ex)\n",
"fig"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "881a5350-282c-4a89-b9e2-ac6bf61c6571",
"metadata": {},
"source": [
"\n",
"\n",
"## 3. Propriedades do qubit\n",
"\n",
"O dispositivo Eagle tem 127 qubits. Vamos obter as propriedades de alguns deles.\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"id": "9bcb9ce2-5ea8-487b-a7ac-a2956e8cbc34",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"0: QubitProperties(t1=0.000183686508736532, t2=0.00023613944465408068, frequency=4832100227.116953)\n",
"1: QubitProperties(t1=0.00048794378526038294, t2=9.007098375327869e-05, frequency=4736264354.075363)\n",
"2: QubitProperties(t1=0.00021247781834456527, t2=7.81037910324034e-05, frequency=4859349851.150393)\n",
"3: QubitProperties(t1=0.0002936462084765663, t2=0.00011400214529510604, frequency=4679749549.503852)\n",
"4: QubitProperties(t1=0.00044229440258559125, t2=0.0003181648356339447, frequency=4845872064.050596)\n"
]
}
],
"source": [
"for qn in range(backend.num_qubits):\n",
" if qn >= 5:\n",
" break\n",
" print(f\"{qn}: {backend.qubit_properties(qn)}\")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "be601762",
"metadata": {},
"source": [
"Vamos calcular a mediana dos tempos de T1 dos qubits. Compare o resultado com o mostrado para o dispositivo na [IBM Quantum Platform.](/)\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"id": "e8f398b2",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"'Median T1: 285.43 μs'"
]
},
"execution_count": 10,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"t1s = [backend.qubit_properties(qq).t1 for qq in range(backend.num_qubits)]\n",
"f\"Median T1: {(statistics.median(t1s)*10**6):.2f} \\u03bcs\""
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "01695904-2cb2-4f1d-9396-82cc94429d81",
"metadata": {},
"source": [
"\n",
"\n",
"### 3.1 Exercício\n",
"\n",
"Por favor, calcule a mediana dos tempos de T2 dos qubits. Tente fazer isso por conta própria, mas o código foi adicionado abaixo para que você mesmo possa verificar.\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"id": "49fbe7a4-3dea-442f-ae3f-e82df93d406a",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"'Median T2: 173.10 μs'"
]
},
"execution_count": 11,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# Your code here\n",
"\n",
"t2s = [backend.qubit_properties(qq).t2 for qq in range(backend.num_qubits)]\n",
"f\"Median T2: {(statistics.median(t2s)*10**6):.2f} \\u03bcs\""
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "7bdf8873-359e-4b03-98af-ede989a4a96d",
"metadata": {},
"source": [
"\n",
"\n",
"### 3.2 Erros de porta e leitura\n",
"\n",
"Passamos agora aos erros de porta. Para começar, estudamos a estrutura de dados da instância de destino. É um dicionário cujas chaves são nomes de operações.\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"id": "c9188662",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"dict_keys(['measure', 'id', 'sx', 'delay', 'x', 'for_loop', 'rz', 'if_else', 'ecr', 'reset', 'switch_case'])"
]
},
"execution_count": 12,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"target = backend.target\n",
"target.keys()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "46e3a8ac-65dc-4973-bd72-820676727f4e",
"metadata": {},
"source": [
"Seus valores também são dicionários. Vejamos alguns dos itens do valor (dicionário) da operação 'sx'.\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"id": "c9b30ede-c00f-4e18-bb72-3bfc06e6afa5",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"0 (0,) InstructionProperties(duration=6e-08, error=0.0007401311759115297)\n",
"1 (1,) InstructionProperties(duration=6e-08, error=0.0003163759907528654)\n",
"2 (2,) InstructionProperties(duration=6e-08, error=0.0003183859004638003)\n",
"3 (3,) InstructionProperties(duration=6e-08, error=0.00042235914178831863)\n",
"4 (4,) InstructionProperties(duration=6e-08, error=0.011163151923589715)\n"
]
}
],
"source": [
"for i, qq in enumerate(target[\"sx\"]):\n",
" if i >= 5:\n",
" break\n",
" print(i, qq, target[\"sx\"][qq])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "5a322b40-bbf0-4b54-a151-9ba52f7bffe1",
"metadata": {},
"source": [
"Vamos fazer o mesmo com as operações \"ecr\" e \"measure\".\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 14,
"id": "f9cac843-4789-4ca3-84bd-0a4c165820a9",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"0 (0, 14) InstructionProperties(duration=6.6e-07, error=0.01486295709788732)\n",
"1 (1, 0) InstructionProperties(duration=6.6e-07, error=0.015201590794522601)\n",
"2 (2, 1) InstructionProperties(duration=6.6e-07, error=0.00697838102630724)\n",
"3 (2, 3) InstructionProperties(duration=6.6e-07, error=0.008075067943986797)\n",
"4 (3, 4) InstructionProperties(duration=6.6e-07, error=0.0630164507876913)\n"
]
}
],
"source": [
"for i, edge in enumerate(target[\"ecr\"]):\n",
" if i >= 5:\n",
" break\n",
" print(i, edge, target[\"ecr\"][edge])"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
"id": "af36138a",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"0 (0,) InstructionProperties(duration=1.6e-06, error=0.0078125)\n",
"1 (1,) InstructionProperties(duration=1.6e-06, error=0.155029296875)\n",
"2 (2,) InstructionProperties(duration=1.6e-06, error=0.057373046875)\n",
"3 (3,) InstructionProperties(duration=1.6e-06, error=0.02880859375)\n",
"4 (4,) InstructionProperties(duration=1.6e-06, error=0.01318359375)\n"
]
}
],
"source": [
"for i, qq in enumerate(target[\"measure\"]):\n",
" if i >= 5:\n",
" break\n",
" print(i, qq, target[\"measure\"][qq])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "5d0c106a-3641-42ed-9230-7dc6dbd47252",
"metadata": {},
"source": [
"Como você pode ver, os erros de leitura tendem a ser maiores do que os da operação de 2 qubits, que, por sua vez, tendem a ser maiores do que os da operação de 1 qubit.\n",
"\n",
"Depois de entender as estruturas de dados, estamos prontos para calcular os erros medianos para as portas \"sx\" e \"ecr\". Novamente, compare os resultados com os mostrados para o dispositivo na [IBM Quantum Platform.](/)\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 16,
"id": "b239d726",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"'Median SX error: 2.277e-04'"
]
},
"execution_count": 16,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"sx_errors = [inst_prop.error for inst_prop in target[\"sx\"].values()]\n",
"f\"Median SX error: {(statistics.median(sx_errors)):.3e}\""
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 17,
"id": "8003f34b",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"'Median ECR error: 6.895e-03'"
]
},
"execution_count": 17,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"ecr_errors = [inst_prop.error for inst_prop in target[\"ecr\"].values()]\n",
"f\"Median ECR error: {(statistics.median(ecr_errors)):.3e}\""
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "695ee4bd",
"metadata": {},
"source": [
"\n",
"\n",
"## 4. Apêndice\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "b538e8b5",
"metadata": {},
"source": [
"Um recurso popular do Qiskit é sua capacidade de visualização. Ele inclui visualizadores de circuitos, visualizadores de estado e distribuição e visualizador de alvos. Você já usou os dois primeiros nos notebooks anteriores do jupyter. Vamos usar alguns recursos do visualizador de destino.\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 22,
"id": "97fead46",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
""
]
},
"execution_count": 22,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"from qiskit.visualization import plot_gate_map\n",
"\n",
"plot_gate_map(backend, font_size=14)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 23,
"id": "c9e05530",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
""
]
},
"execution_count": 23,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"from qiskit.visualization import plot_error_map\n",
"\n",
"plot_error_map(backend)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 24,
"id": "22a48124-e6b4-4144-bee1-f01fa4c7ccbb",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"'2.0.2'"
]
},
"execution_count": 24,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# Check Qiskit version\n",
"import qiskit\n",
"\n",
"qiskit.__version__"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"id": "a1b8767d",
"source": "© IBM Corp., 2017-2026"
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
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"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
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"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
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"widgets": {
"application/vnd.jupyter.widget-state+json": {
"state": {},
"version_major": 2,
"version_minor": 0
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}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 5
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