게시된 날짜: Dec 9, 2022
Amazon Braket의 온디맨드 상태 벡터 시뮬레이터인 SV1은 이제 인접 미분 방법을 사용하여 기울기 계산을 지원하므로 고객은 런타임을 줄이고 양자 기계 학습 및 최적화 워크로드의 비용을 절감할 수 있습니다. 이번 출시를 통해 양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)과 같이 파라미터가 많은 변이 양자 알고리즘을 시뮬레이션하는 고객은 이제 Braket Python SDK 또는 API에서 직접 또는 양자 미분 프로그래밍을 위해 구축된 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크인 PennyLane을 통해 인접 기울기 계산을 원활하게 통합할 수 있습니다.
기존 시뮬레이션을 사용하여 변이 양자 알고리즘의 기울기를 계산할 때 고객은 파라미터 또는 큐비트 수에 관계없이 두 차례 서킷 실행만 필요하므로 고유한 효율성을 위해 인접 미분 방법을 사용하려고 합니다. 파라미터 시프트 규칙과 같은 대체 방법을 사용하려면 서킷 실행 횟수를 파라미터 수에 따라 선형적으로 조정해야 합니다. 예를 들어, 총 4개의 파라미터가 있는 2계층 QAOA에 대한 인접 미분 방법을 사용하여 기울기를 계산하면 파라미터 이동 방법을 사용할 때보다 런타임 속도가 4배 향상되고, 이에 상응하는 비용이 절감됩니다. 이제 고객은 SV1에서 인접 기울기를 계산하기 위해 해당 파라미터 및 관찰 가능 항목과 함께 인접 기울기 결과 유형을 지정하고 평소와 같이 시뮬레이션을 실행하기만 하면 됩니다.
이 기능은 오늘부터 Braket이 제공되는 모든 AWS 리전에서 추가 비용 없이 사용할 수 있습니다. SV1에서 인접 기울기 계산을 시작하려면 Amazon Braket 개발자 안내서, Braket에서의 인접 기울기 계산을 살펴보는 예제 노트북 또는 PennyLane 통합을 사용하는 예제 노트북을 참조하십시오. Braket에서 시뮬레이터 사용을 위한 AWS 프리 티어에 대한 자세한 내용은 요금 페이지를 참조하십시오.