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北京量子信息科學(xué)研究院量子操作系統(tǒng)軟件研發(fā)團(tuán)隊(duì)在量子編譯系統(tǒng)架構(gòu)方面取得進(jìn)展
近日，北京量子信息科學(xué)研究院(以下簡稱“量子院”)兼聘/清華大學(xué)劉東副教授領(lǐng)銜的研究團(tuán)隊(duì)與合作者在量子編譯系統(tǒng)架構(gòu)方面取得新進(jìn)展，提出并實(shí)現(xiàn)了一套面向真實(shí)超導(dǎo)量子處理器的資源虛擬化與硬件感知融合的量子編譯框架——QSteed。該研究在系統(tǒng)層面引入“量子資源虛擬化”與“先選擇后編譯”機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了量子芯片資源的統(tǒng)一抽象管理與量子程序的高效編譯，并在Quafu超導(dǎo)量子計(jì)算云平臺完成部署與驗(yàn)證。2025年10月16日，該成果以“A Resource-Virtualized and Hardware-Aware Quantum Compilation Framework for Real Quantum Computing Processors”為題發(fā)表于期刊《Research》。 
隨著量子計(jì)算硬件規(guī)模的不斷擴(kuò)大，如何高效地將高層量子程序編譯并映射到實(shí)際量子芯片，已成為量子編譯系統(tǒng)面臨的核心挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有編譯框架通常采用將邏輯電路直接映射至整片芯片的方式。然而當(dāng)前階段，量子芯片中的噪聲特性(如雙量子比特門錯(cuò)誤率)分布不均勻，部分區(qū)域還可能存在失效量子比特或結(jié)構(gòu)缺陷，傳統(tǒng)“全芯片映射”策略往往忽略了這些硬件特性，從而限制了編譯性能。與此同時(shí)，隨著量子計(jì)算逐步邁向云服務(wù)化與多后端異構(gòu)化，如何實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的統(tǒng)一管理與硬件感知編譯，也對現(xiàn)有編譯體系提出了更高要求。
圖1 QSteed系統(tǒng)架構(gòu)。該系統(tǒng)主要由兩個(gè)核心部分構(gòu)成：量子計(jì)算資源管理器和量子編譯器。資源管理器負(fù)責(zé)對量子芯片進(jìn)行多層次抽象建模，包括QPU、StdQPU、SubQPU以及VQPU。這些抽象表示被存儲在量子計(jì)算資源虛擬化數(shù)據(jù)庫中，從而實(shí)現(xiàn)對量子后端設(shè)備的統(tǒng)一管理。量子編譯器通過查詢該虛擬化數(shù)據(jù)庫，將用戶的量子任務(wù)編譯到最優(yōu)的物理量子比特上，并返回優(yōu)化后的可執(zhí)行QASM電路及相關(guān)編譯信息。
針對上述問題，研究團(tuán)隊(duì)提出了QSteed，從系統(tǒng)層面實(shí)現(xiàn)了資源虛擬化與先選擇后編譯的創(chuàng)新融合機(jī)制。QSteed的整體架構(gòu)如圖1所示，其核心包括兩部分：
在硬件端，QSteed引入了量子資源管理器，通過啟發(fā)式算法主動識別芯片中高質(zhì)量的子區(qū)域，并建立多層次虛擬化模型，包括真實(shí)量子處理單元(QPU)、標(biāo)準(zhǔn)量子處理單元(StdQPU)、子結(jié)構(gòu)量子處理單元(SubQPU)與虛擬量子處理單元(VQPU)。這些抽象層共同構(gòu)建出一個(gè)可管理、可查詢的量子資源虛擬化數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)對硬件資源的高效統(tǒng)一管理。
在編譯階段，QSteed的編譯器首先根據(jù)輸入電路的結(jié)構(gòu)特征或保真度需求，從數(shù)據(jù)庫中自動匹配最優(yōu)VQPU。隨后，編譯器僅在該選定的虛擬子區(qū)域內(nèi)執(zhí)行硬件感知的編譯流程，包括多比特門分解、噪聲感知的量子比特映射和路由等。該機(jī)制有效縮小了編譯優(yōu)化的搜索空間，實(shí)現(xiàn)了高效率、高保真的量子編譯。
圖2 不同量子編譯器在百花(Baihua)芯片上的性能對比。每個(gè)基準(zhǔn)電路的結(jié)果取5次運(yùn)行的中位數(shù)，而隨機(jī)電路的結(jié)果則為超過50個(gè)隨機(jī)生成電路運(yùn)行結(jié)果的平均值，誤差棒表示標(biāo)準(zhǔn)誤差?？v軸從上到下依次表示：編譯后電路深度、CNOT門數(shù)量、轉(zhuǎn)譯時(shí)間，以及Hellinger保真度。除隨機(jī)電路外，橫軸上各電路名稱(末尾數(shù)字表示量子比特?cái)?shù)量)均來自QASMBench基準(zhǔn)測試集。
QSteed已在量子院Quafu超導(dǎo)量子計(jì)算云平臺上進(jìn)行了部署與驗(yàn)證。如圖2展示了在“百花(Baihua)”芯片上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，與主流編譯工具(如Qiskit與Pytket)相比，QSteed在大多數(shù)基準(zhǔn)電路中實(shí)現(xiàn)了更短的編譯時(shí)間和更高的電路運(yùn)行保真度。其性能優(yōu)勢主要得益于預(yù)先構(gòu)建的VQPU數(shù)據(jù)庫及硬件感知的編譯策略。
該框架為面向大規(guī)模量子計(jì)算云平臺的多后端資源管理與硬件自適應(yīng)編譯提供了有效路徑，也為未來拓展至離子阱、中性原子等多物理體系的異構(gòu)量子集群，開展統(tǒng)一資源管理與協(xié)同編譯提供了新思路。
該論文第一作者為量子院助理研究員許宏澤，通訊作者為量子院兼聘研究員/清華大學(xué)副教授劉東、量子院副研究員胡孟軍以及助理研究員許宏澤，其他合作者還包括量子院助理研究員柴緒丹、王正安、汪景波、莊偉峰，高級工程師馮玉龍，研究員金貽榮，資深研究員于海峰，量子院兼聘/中國科學(xué)院物理所研究員范桁，以及實(shí)習(xí)生陳禹、張鑫鵬等。該工作得到了北京市自然科學(xué)基金、國家自然科學(xué)基金以及量子科學(xué)與技術(shù)創(chuàng)新計(jì)劃的支持。
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