发布于: Dec 9, 2022
SV1 是 Amazon Braket 上的按需状态向量模拟器，现在支持使用伴随微分法计算梯度，从而使客户能够缩短量子机器学习和优化工作负载的运行时间并节省相应的成本。通过此次发布，模拟具有大量参数的变分量子算法（例如量子近似优化算法 (QAOA)）的客户现在可以直接在 Braket Python SDK 或 API 中，或者通过 PennyLane（专为量子微分编程构建的开源软件框架）无缝整合伴随梯度计算。
在通过经典模拟计算变分量子算法的梯度时，客户希望使用伴随微分法（由于其固有的效率），无论参数数量或量子比特数如何，都只需执行两次巡回。参数移位规则等替代方法要求巡回执行次数与参数数量成线性比例。例如，对于总共具有四个参数的 2 层 QAOA，与使用参数移位法计算梯度相比，使用伴随微分法可将运行时间缩短 4 倍并节省相应的成本。要在 SV1 上计算伴随梯度，客户现在只需指定伴随梯度结果类型以及相应的参数和观测值，然后照常运行模拟。
即日起，在提供 Braket 的所有 AWS 区域均可使用此功能，无需额外付费。要开始在 SV1 上计算梯度，请参阅以下资源：Amazon Braket 开发人员指南、介绍 Braket 上伴随梯度计算的示例笔记本，或者使用 PennyLane 集成的此示例笔记本。如需详细了解有关在 Braket 上使用模拟器的 AWS Free Tier，请访问我们的定价页面。