一般性问题

问:什么是 Amazon Braket?

Amazon Braket 是一项完全托管的服务,可帮助您开始探索量子计算。

问:Amazon Braket 有什么作用?

通过 Amazon Braket,您可以学习如何对量子计算机进行编程以及如何探索可能的应用情况。您可以从零开始设计自己的量子算法,也可以从一组预先构建的算法中进行选择。Amazon Braket 提供了一个开发工具包,您可以在笔记本电脑上运行,也可以在由 Amazon Braket 完全托管的笔记本环境中运营。软件开发工具包包含量子电路模拟器。AWS Braket 服务还提供完全托管的量子电路模拟器,让您能够在 AWS 托管的基础设施上运行算法,来验证和测试您的实施情况。准备就绪后,您可以在 Amazon Braket 上使用不同的量子计算机或量子处理单元(从我们的硬件提供商处选择)上运行算法。

问:AWS Braket 如何与其他 AWS 服务集成?

Amazon Braket 可与 Amazon CloudWatch、Amazon EventBridge、AWS Identity and Access Management(IAM)以及 AWS CloudTrail 集成,进行监控、日志记录、用户访问管理和日志的处理。模拟和量子计算结果将存储在您账户中的 Amazon Simple Storage Service(S3)中。

问:我们公司目前为何应考虑量子计算?

量子计算是一项处于早期发展阶段的技术,但它的长期影响有望为许多行业带来变革。要开发量子算法并设计有用的量子应用程序,将需要新的技术以及可能截然不同的方法。构建该技术将需要时间并访问量子技术和编程工具。Amazon Braket 和 Amazon Quantum Solutions Lab 可帮助组织评估当前技术状态,识别其对业务的影响,并为未来做好准备。

问:为什么将该服务命名为“Braket”?

我们是以 bra-ket 符号(量子力学中的标准符号)来命名我们的服务的。它由 Paul Dirac 于 1939 年提出,用于描述量子系统的状态,也称为狄拉克 (Dirac) 符号。

问:我能在 Amazon Braket 上开展学术研究吗?

可以。世界各地大学的科学家都在 Amazon Braket 上开展研究。您可以在 Amazon Braket 控制台、我们的 Github 存储库 开始,或通过 AWS Cloud Credit for Research 项目为使用 Amazon Braket 申请资金。在申请过程中,如果您没有适用于定价计算器的 URL,请使用占位符提交您的申请。

开发人员工具

什么是 Amazon Braket 开发工具包?

Amazon Braket 开发工具包 (SDK) 是一个对技术没有要求的开发人员框架,您可以使用 Amazon Braket 服务来开发量子算法并在不同的量子计算硬件和模拟器上运行它们。开发工具包可帮助您跟踪并监控提交给 Amazon Braket 的量子任务并评估结果。Amazon Braket 开发工具包包含本地量子电路模拟器,可用来测试您的算法。

问:如何使用 Amazon Braket 开发工具包?

Amazon Braket 提供了完全托管的 Jupyter 笔记本,这些笔记本预安装了 Amazon Braket 开发工具包,并提供了可帮助您快速入门的示例教程。Amazon Braket 开发工具包是一种开源工具包,因此您可以在自己选择的任意本地集成开发环境 (IDE) 中使用 Amazon Braket。

问:Amazon Braket 开发工具包支持量子退火吗?

可以。Amazon Braket 提供了一个插件,您可以使用它在 Ocean(D-Wave 的量子退火编程框架)中进行原生编程。您也可以直接在 Amazon Braket 开发工具包中进行编程。要开始使用,请访问服务文档

问:什么是 PennyLane?

PennyLane 是一款开源软件库,可用于与 Amazon Braket 整合的变分量子计算。变分量子计算是一种利用混合量子经典算法迭代地寻找各种领域计算问题的解决方案的范例,如化学、优化和量子机器学习。基于量子可微编程的概念,PennyLane 让你可以像训练神经网络一样训练量子电路。它提供了流行的机器学习库的接口,包括 PyTorch 和 TensorFlow,使训练您的量子算法简单和直观。您可以通过 https://pennylane.ai 了解更多关于 PennyLane 的内容,以及单击此处阅读我们的开发人员指南。

问:我为什么要通过 Amazon Braket 使用 PennyLane?

化学、优化和量子机器学习领域近期的量子计算应用程序基于变分量子算法,利用经典和量子计算机之间的迭代处理。PennyLane 让您很容易开始在 Amazon Braket 上构建变分和量子机器学习算法。它能让您使用熟悉的工具完成从机器学习到搭建和训练算法的一系列操作。PennyLane 能够提供化学库 qchem,您可以用几行代码将一个计算化学问题映射到量子计算公式。

Amazon Braket 可帮助您通过 PennyLane 加速创新。当测试和优化您的算法时,我们的完全托管式、高性能按需模拟器可以用本地模拟算法 10 倍多的速度来加速培训速度。  为了加快混合量子算法的速度,您现在可以使用 PennyLane 高性能嵌入式模拟器,例如由 NVIDIA 的 cuQuantum SDK 为基于 GPU 的工作负载进行加速的 lightning.gpu 模拟器。这些模拟器采用了伴随法等方法进行梯度计算,可以减少计算和梯度所需的电路数量,并可用于快速迭代实验和原型设计。 

问:如何访问 PennyLane?

Amazon Braket 笔记本电脑预配置了 PennyLane,同时我们的教程笔记本可方便您快速入门。或者,您也可以针对选择的任一 IDE 安装 Amazon Braket PennyLane 插件。这个插件是开放源,并且可以从此处下载。您可以通过 https://pennylane.ai 查找 PennyLane 文档。 

问:什么是 OpenQASM?

OpenQASM 是用于量子计算程序的开源中间表示形式 (IR)。您可以通过 Amazon Braket 软件开发工具包或通过直接将其提交到 Braket API 在所有基于门的 Braket 设备上运行 OpenQASM 程序。AWS 已经加入了 OpenQASM 指导委员会,以帮助为基于门的量子程序构建开放、与硬件无关且统一的规格。 

模拟器

问:我为何要模拟算法?

量子电路模拟器在传统计算机上运行。使用模拟器后,您测试量子算法的成本将比使用量子硬件更低,而且不必等待访问特定量子设备。模拟是在量子硬件上运行算法之前,快速调试量子电路以及诊断和优化算法的便捷方式。传统模拟对于验证近期量子计算硬件的结果以及研究噪声的影响同样很有必要。

问:Amazon Braket 提供哪些模拟器?

Amazon Braket 为您提供四种量子电路模拟器选择:开发工具包中的本地模拟器,以及另外三种按需模拟器:SV1,一种通用型量子电路模拟器;DM1,能够让您在电路中模拟噪声的影响;以及 TN1,一种高性能张量网络模拟器。有了这些选项,您只需从中选择最适合自己需求的方法即可。

问:什么是本地模拟器?

本地模拟器包含在 Amazon Braket 开发工具包中,且无需费用。它可以在您的笔记本电脑上运行,或者在由 Amazon Braket 托管的笔记本中运行。您可以将其用来完成对电路设计的快速验证。其中包含多达 25 个不含噪音的量子位,或最多 12 个含噪音的量子位,非常适合进行中小规模模拟,具体条件将取决于您的硬件。

问:什么是 SV1 模拟器?

SV1 是一种完全托管的高性能状态向量模拟器,适用于量子电路,最多拥有 34 个量子位。作为状态向量模拟器,它采用了量子状态的全波函数,并应用电路运营来结算结果。当您在 Amazon Braket 开发工具包中使用本地模拟器完成量子算法的设计和调试后,便可以使用 SV1 里执行大规模测试和研究。SV1 能够自动扩展传统计算资源,因此您可以最多同时运行 35 个模拟操作。

问:什么是 DM1 模拟器?

DM1 是一种完全托管的密度矩阵模拟器,能够让您研究真实噪声对量子算法的影响。这将帮助您开发策略消除错误,以从如今的量子计算设备中获得更准确的结果。
DM1 支持最多 17 个量子位的电路模拟。它能够同时运行多达 35 个模拟,从而加速您的试验进程。要在使用 DM1 前快速创建原型和开展调试,您可以使用 Amazon Braket 软件开发工具包中的本地噪声模拟器。

问:什么是 TN1 模拟器?

TN1 是一种完全托管的高性能密度网络模拟器,用于构建包含多达 50 个量子位的量子电路。密度网络模拟器对量子电路进行编程,将其融入架构图片,从而找到计算电路输出的最佳方式。TN1 特别适用于稀疏电路、带局部门的电路以及其他具有固有结构的电路模拟。

问:如何选择 Amazon Braket 按需模拟器 SV1、TN1 和 DM1?

SV1 是基于状态向量技术打造的通用型模拟器。它能为 34 个量子位的通用电路提供可预测的执行和高性能。

DM1 专为支持噪声建模而设计。如果您需要研究不同类型的噪声对算法的影响,请使用 DM1。

TN1 是专为特定类型的量子电路而设计的模拟器,最多带有 50 个量子位。您可以将它用于稀疏电路、带局部门的电路以及其他具有固有结构的电路。其他电路类型,例如在量子位之间具有全对全连接的电路,通常更适合 SV1。

问:我为什么要在电路中模拟噪声?

噪声高是目前量子设备的固有缺点。每个被执行的运营都有可能引入错误。因此,从量子计算机中获得的结果通常会于理想结果有所差异。 DM1 能够帮助您研究算法在真实噪声的影响下所展现出的稳定性,并制定策略消除错误,以利用当今量子计算设备得出更加准确的结果。

问:我能在 DM1 模拟器上运行无噪声电路吗?

DM1 可以模拟没有噪声的电路。不过,为了实现最佳性能,我们建议使用 SV1 来执行大规模无噪声电路的模拟。

问:我必须选择一个实例类型来运行模拟吗?

使用 Amazon Braket 按需模拟器时不需要。当您使用 SV1、TN1 或 DM1 时,Amazon Braket 将为您管理软件和基础设施。您只需提供要运行的电路即可。

如果您在 Amazon Braket 托管笔记本上的开发工具包中运行本地模拟器,则它将在您已经为笔记本指定的 Amazon 实例中运行。

问:我要怎么才能知道自己能否在 TN1 上运行电路?

只要您的电路在这里描述的量子位数和电路深度限制内,TN1 都将尝试模拟。然而,和 SV1 相比,无法单独根据量子位和电路深度精确地提供运行时间。在所谓的排练阶段,TN1 将首先尝试为你的电路确定一个有效的计算路径,并估计下一阶段(收缩阶段)的运行时间。如果预计的收缩时间超过了 TN1 的限制,TN1 将不会尝试收缩,您只会为排练阶段所花费的时间付费。要了解更多信息,请访问技术文档

问:我是否必须以不同的方式编程/设计算法才可以使用模拟器?

不,使用 Amazon Braket,只需修改几行代码,就可以在任何模拟器和服务上可用的基于门的量子硬件上运行相同的量子电路。

问:你们提供用于退火问题的模拟器吗?

在 AWS Marketplace 上,您可以找到使用最先进的传统方法解决组合优化问题的产品,例如 Meta AnalyticsToshiba SBM

量子计算机

问:如何使用 Amazon Braket 来访问量子计算机?

在一个实际的量子处理单元 (QPU) 上运行电路设计或退火问题并不难。在 Amazon Braket 开发工具包中创建电路或问题图后,您可以在托管的 Jupyter 笔记本或您选择的任何 IDE(如 PyCharm)中提交任务。

问:在 QPU 上运行任务与在模拟器上运行有何不同?

在 QPU 上运行量子任务的步骤与在模拟器上运行的步骤相同,您只需在Amazon Braket 开发工具包中进行 API 调用时选择后端或设备即可。它们都计算运算,您可以通过 Amazon Braket 开发工具包中的 API 调用请求不同的后端或设备。设备选项包括本服务所提供的不同模拟器和量子计算机。从一个设备切换到另一设备就像更改一行代码那样容易。但是,模拟器始终处于可用状态,而 QPU 资源可能需要等待时间。

问:如何选择使用哪种量子计算机?

有些类型的量子计算机特别适合解决特定系列的问题。例如,量子退火器通常用于解决组合优化问题,而通用量子计算机则可用于解决多种类型的问题。可通过许多因素来确定哪些类型的计算机满足您的需求,例如量子位数、量子位保真度(错误率)、量子位连接性、相干时间和成本。可通过 Amazon Braket 控制台了解量子计算机的完整规格。

问:Amazon Braket 支持哪些量子计算机?

单击此处,了解有关 Amazon Braket 硬件提供商的更多信息。

问:我可以在哪里找到 Rigetti QPU 上的系统和性能信息?

请访问 Rigetti QPU 页面,了解 Rigetti QPU 的系统和性能信息,包括门保真度和一致性时间。

问:我可以在哪里找到关于 IonQ QPU 的最佳实践推荐?

请访问 IonQ Best Practice 页面,了解有关 IonQ QPU 的拓扑、门和最佳实践的信息。

问:我可以在哪里找到关于 D-Wave QPU 系统信息?

请访问 D-Wave’s QPU-Specific Physical Properties 页面,查看关于 Advantage 和 2000Q 系统属性的文档、工作图形的图像以及其他详情。

问:我的量子任务可以立即在 QPU 上开始运行吗,还是必须等待?

量子计算是一项新兴技术,而量子计算机仍属稀缺资源。不同类型的量子计算机具有不同的运算特性和可用性级别,因此处理任务的速度并不相同。如果您选择的 QPU 在线且当前未处于使用状态,则将立即处理您的任务;否则会将任务放入队列等待。QPU 可用后,将根据接收顺序对队列中的任务进行处理。Amazon Braket 会将状态更改事件发送到 Amazon EventBridge,以便在任务完成时通知您。您可以在 EventBridge 中创建一条规则来指定要执行的操作,例如使用 Amazon Simple Notification Service (SNS),它可以通过短信或其他方式(如电子邮件、HTTPS、AWS Lambda 或 Amazon SQS 等)向您发送提醒。

问:我是否需要编译电路后才能在 QPU 上运行它们?

不一定。Amazon Braket 会在您运行代码时自动编译代码。但是,您可以在 Rigetti 设备上选择定义将按原样运行的特定代码块,无需使用逐字编译进行编译器修改。要了解更多信息,请参阅有关构造电路的文档。

问:逐字编译有什么益处?

量子电路编译会将量子电路转换为编译电路,然后进行量子位分配、到本机门的映射和优化。然而,编译器门优化对于正在开发基准测试或减少错误的电路的研究人员和量子算法专家来说可能存在问题,因为编译器优化会删除或对门和冗余组件进行重新排序。使用逐字编译,用户可以指定部分电路或整个电路按原样运行,而不需要进行任何编译器修改。

Hybrid Jobs

问:Hybrid Jobs 的功能是什么?

Hybrid Jobs 让混合量子经典工作负载的执行变得更轻松、更快速、更可预测。使用此功能,您只需提供您的算法脚本或容器,AWS 将启动请求的资源,运行算法,并在完成后释放资源,因此您只需根据用量支付费用。Hybrid Jobs 功能还提供了对算法度量的实时洞察,因此您可以看到算法的进展情况。最重要的是,任务具有对目标 QPU 的优先访问权,因此执行速度更快,更可预测,受其他用户工作负载的影响更小。

问:为什么应该使用 Hybrid Jobs?

Braket Hybrid Jobs 有三大好处。首先,它简化了混合量子经典算法的运行。许多量子研究人员通常是云计算新手,在运行混合算法之前不想设置和管理他们的计算环境。借助 Hybrid Jobs,您只需要指定首选的计算实例,或者使用原定设置实例。Braket Hybrid Jobs 等到目标 QPU 可用后,加速经典资源,在预构建的容器环境中运行工作负载,将结果返回到 Amazon S3,最后释放计算资源。

其次,Hybrid Jobs 提供了运行算法的实时洞察。您可以将自定义算法指标定义为算法的一部分,可以自动记录至 Amazon CloudWatch 并显示在 Amazon Braket 控制台中。利用这个功能,您可以跟踪算法的进度。

第三,Amazon Braket Hybrid Jobs 提供了比在您自己的环境中运行混合算法更好的性能。在任务运行的整个过程中,它具有对所选 QPU 的优先访问权。这意味着作为部分任务在该设备上执行的任务优先于在该设备上排队的其他任务执行。这使得混合算法的运行时间更短、更可预测,并通过减少缓慢变化的器件特性(“设备漂移”)对算法性能的不利影响,最终获得更好的结果。

问:哪些量子计算机可以用于 Hybrid Jobs?

您可以在 Amazon Braket 上将任何可用的 QPU 用于 Hybrid Jobs。

问:哪些模拟器可以用于 Hybrid Jobs?

您可以使用任何可用的 Amazon Braket 按需模拟器(SV1、DM1、TN1)、基于 PennyLane lightning 插件的嵌入式模拟器,或作为混合任务容器嵌入的自定义模拟器。对于嵌入式模拟器或自定义模拟器,可以选择一个或多个 CPU 和 GPU 实例来运行混合工作负载。 

问:为什么要使用嵌入式模拟器运行 Hybrid Jobs? 

嵌入式模拟器是一组高性能模拟器,直接嵌入与应用程序代码相同的容器中,以避免与完全托管式按需模拟器(如 SV1)和容器化经典代码之间的往返相关的延迟。嵌入式模拟器支持高级功能(如伴随法)进行梯度计算,可以减少计算梯度所需的电路数量。如今,Amazon Braket 已支持 PennyLane 嵌入式模拟器,如 lightning.gpu 模拟器,该模拟器采用 NVIDIA cuQuantum SDK 加速,专门设计用于在高性能 GPU 上运行量子电路模拟。

问:我能把我自己的模拟器带到 Amazon Braket Hybrid Jobs 吗?

可以,您可以通过将模拟器及其依赖项嵌入到容器中,将自己的模拟器库带到 Amazon Braket Hybrid Jobs 中。然后,您可以将代码作为入口点传递给容器,并在 CPU 或 GPU 实例上以 Amazon Braket Hybrid Job 的形式执行代码。Amazon Braket 会在您的任务期间处理旋转资源,您只需为您使用的资源付费。

问:我必须选择一个实例类型来运行 Hybrid Job 吗?

不必,原定设置下,任务容器在单个 ml.m5.xlarge 实例类型上运行。如果您使用 Amazon Braket 按需模拟器(SV1、TN1、DM1)或 QPU 运行混合算法,那么 Amazon Braket 将为您管理软件和基础设施。如果使用 PennyLane 嵌入式模拟器或打包为容器的自定义模拟器运行混合算法,则可以选择一个或多个 CPU 或 GPU 实例类型来运行任务。Amazon Braket 可以管理底层基础设施的设置,并在任务完成后释放资源,这样您只需为使用的资源付费。

问:在运行混合任务时,如何在 Penny Lane 嵌入式状态向量模拟器和 SV1 模拟器之间进行选择?

如今,PennyLane 嵌入式状态向量模拟器已与 Amazon Braket Hybrid Jobs 容器一起预装,可用于变分算法,可受益于反向传播或伴随法等方法进行梯度计算。这些算法的例子有量子机器学习 (QML)、量子绝热近似算法 (QAOA) 或变分量子本征解算器 (VQE)。如果您的算法可以从基于 GPU 的加速中受益,并且可以装入 GPU 内存,那么在嵌入式模拟器中,您还可以选择使用 GPU 实例。对于采用中间量子位计数 (< 30) 的变分算法和 QML 算法,通常都属于这种情况。否则,请考虑使用 SV1 按需模拟器。由于伴随法目前不支持非零样本,对于样本数量大于零的任何工作负载,请考虑使用 SV1。请注意,嵌入式模拟器仅支持用作混合作业功能的一部分,而 SV1 同时支持独立任务和混合任务。

问:我如何选择不同的 PennyLane 嵌入式模拟器?

PennyLane lightning.gpu 模拟器可用于混合算法,如 QML、QAOA 或 VQE,前提是问题大小足够小,可以装入 GPU 内存中。lightning.qubit 基于 CPU 的模拟器可用于内存密集型,且无法装入 GPU 内存的算法,如具有高 qubit 计数 (29+ qubits) 的变分算法。 请注意,根据您使用的是 CPU 还是 GPU 实例类型,您的成本会有所不同。有关更多详细信息,请参阅 PennyLane 文档

问:Hybrid Jobs 的使用收费如何?

Hybrid Jobs 功能的定价有两个组成部分:使用经典任务实例的费用,以及使用量子计算机或量子电路模拟器的费用。首先,将根据您使用的任务实例,按任务运行的持续时间收费。Hybrid Jobs 功能使用 ml.m5.xlarge 实例作为原定设置值,也可以在创建任务时选择其他实例类型。您还可以选择在计算实例中添加额外的数据存储,但需要付出额外的成本。 有关这些实例和补充实例存储的定价,请参阅 Amazon Braket 定价页面上的“任务实例”定价表。 第二,会收取执行量子任务的费用,这些任务是工作的一部分,并在您选择的量子计算机或电路模拟器上运行。 如果您使用 Amazon Braket 的按需(SV1、DM1、TN1)模拟器或量子计算机来运行部分 Hybrid Job,那么您为执行一部分任务而创建的量子任务将收取费用。 无论这些任务是否作为混合任务的一部分运行,定价都是相同的。 请参考 Amazon Braket 定价页面上的“量子计算机”和“模拟器”选项卡。 如果您使用的是嵌入式模拟器,如与 Amazon Braket 上的托管式 Hybrid Jobs 容器一起预装的 lightning 模拟器 ,或者您选择的作为自定义容器嵌入的模拟器,那么您只需根据下面的定价表为任务期间使用的经典 CPU 或 GPU 资源付费。有关这些实例和补充实例存储的定价,请参阅下面的“任务实例”定价表。

问:如何开启使用 Hybrid Jobs?

您可以通过访问 Braket 文档的 Amazon Braket Jobs 用户指南部分开始。 Amazon Braket 混合示例笔记本提供了关于如何开始任务和运行不同混合算法的教程。这些示例预装在 Amazon Braket 笔记本上,帮助您快速入门。您还可以使用 Amazon Braket 示例库中的 PennyLane插件查看混合算法示例。 

定价

问:使用 Amazon Braket 如何收费?

使用 AWS Braket 无预付款,您只需为您使用的 AWS 资源付费。您需为 Amazon Braket 的各个功能(包括访问量子计算硬件和按需模拟器)单独付费。此外,您还需要为通过 Amazon Braket 提供的 AWS 服务(例如 Amazon Braket 托管式笔记本)单独付费。请访问我们的定价页面,了解更多定价信息。

问:我如何跨不同项目跟踪 Amazon Braket 使用情况和开支?

答:您可以通过成本中心、部门或项目这类对团队或业务有意义的逻辑分组,使用标签来组织您的 AWS 资源。在 Amazon Braket 中,您可以将标签应用到您创建的量子任务中。创建并应用用户定义的标签后,您可以在 AWS 账单和成本管理控制面板上激活它们以进行成本分配跟踪。AWS 利用标签来分类成本,并向您交付一份月度成本分配报告,以便您可以跟踪 AWS 成本。成本分配报告将标签键作为附加列显示,每一行都有适用的值,这样如果您使用一组一致的标签键,跟踪成本就会更容易。

问: AWS 为使用 AWS Braket 的量子计算研究提供抵扣金额吗?

是的。世界各地大学的科学家都在使用通过 AWS Cloud Credit for Research 项目提供的抵扣金在 Amazon Braket 上开展研究。请在上方的链接提交您的申请。在申请过程中,如果您没有适用于定价计算器的 URL,请使用占位符提交您的请求。

安全性

问:我使用 Amazon Braket 服务时,我的数据是否会离开 AWS 环境?

会,Amazon Braket 上的 QPU 是由我们的第三方量子硬件提供商托管的。如果您使用 Amazon Braket 访问量子计算机,会将您的电路或退火问题以及相关的元数据发送给 AWS 运营设施之外的硬件提供商并由其进行处理。由于您的内容是匿名的,因此仅将处理量子任务所需的内容发送给量子硬件提供商。不会将 AWS 账户信息传输给他们。所有静态数据和传输中数据都是加密的,只有在处理时才会解密。此外,除了处理您的任务外,我们禁止 Amazon Braket 硬件提供商存储或使用您的内容。电路完成后,会将结果返回到 Amazon Braket 并存储在您的 Amazon S3 存储桶中。我们会定期审核 Amazon Braket 第三方量子硬件提供商的安全性,以确保满足网络安全性、访问控制、数据保护和物理安全性的标准。

问:结果会存储在哪里?

会将结果存储在 Amazon S3 中。除了提供执行结果,Amazon Braket 还会将完成状态和执行时间等事件日志和性能指标发布至 Amazon CloudWatch。

问:我能否在 Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC)中使用 Amazon Braket?

Amazon Braket 与您的 AWS PrivateLink 集成,因此您能够在 Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC)内访问 Amazon Braket 而无需让流量遍历整个互联网。这样可以减少基于互联网的攻击所带来的安全威胁,以及敏感数据泄露的风险。

Quantum Solutions Lab

问:什么是 Quantum Solutions Lab (QSL)?

Amazon Quantum Solutions Lab 是一项协作式研究和专业服务计划,配备量子计算专家,可以帮助您更有效地探索量子计算,设法克服这一新兴技术带来的挑战。要开始使用,请访问 Quantum 解决方案实验室页面

问:如何加入 QSL?

您可以通过提交此表单以及通过您的 AWS 客户经理来获取有关加入 QSL 以及与我们的合作伙伴合作的相关信息。

问:加入 QSL 的费用是多少?

加入 QSL 的费用取决于加入时间的长短和需求的性质。请联系您的客户经理,获取更多详细信息。

问:加入 QSL 计划通常会持续多长时间?

加入 Quantum Solutions Lab 计划通常持续 6 到 12 个月。

问:我需要去实验室参加吗?

如果需要,整个过程可以远程完成,在当前疫情期间很可能会出现这种情况。但是,通常情况下,我们需要见面来启动计划,并确定工作节奏。之后,我们将根据需要到访您的现场,并通过视频会议进行常规检查,同时定期进行远程协作。

AWS Center for Quantum Computing

问:什么是 AWS Center for Quantum Computing?

AWS Center for Quantum Computing 是一项研究计划,它汇集了来自 Amazon 的研究人员和工程师,以及在量子计算领域处于领先地位的学术机构的研究人员和工程师。他们可以在近期应用、纠错方案、硬件架构和编程模型方面合作,以探索量子技术的发展。我们在加州理工学院 (Caltech) 的校园里建立了 AWS Center for Quantum Computing。目前,该中心通过 Amazon Scholars 计划与加州理工学院、斯坦福大学、哈佛大学、麻省理工学院和芝加哥大学的研究人员开展合作。

问:AWS Center for Quantum Computing 发布了哪些研究?

AWS Center for Quantum Computing 团队会在 QIP、APS 和 IEEE QCE 等会议上定期发布研究和并发表科学论文,主题涉及量子硬件、算法、错误纠正和其他领域。值得注意的研究包括关于“设计基于薛定谔猫量子位的容错量子计算机”的论文。 如需了解其他已发布的研究,请参阅我们的 Amazon.Science Quantum Technologies 研究领域页面


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