北京量子信息科學研究院量子操作系統軟件研發團隊在量子編譯系統架構方面取得進展
近日,北京量子信息科學研究院(以下簡稱“量子院”)兼聘/清華大學劉東副教授領銜的研究團隊與合作者在量子編譯系統架構方面取得新進展,提出并實現了一套面向真實超導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。該研究在系統層面引入“量子資源虛擬化”與“先選擇后編譯”機制,實現了量子芯片資源的統一抽象管理與量子程序的高效編譯,并在Quafu超導量子計算云平臺完成部署與驗證。2025年10月16日,該成果以“A Resource-Virtualized and Hardware-Aware Quantum Compilation Framework for Real Quantum Computing Processors”為題發表于期刊《Research》。 

隨著量子計算硬件規模的不斷擴大,如何高效地將高層量子程序編譯并映射到實際量子芯片,已成為量子編譯系統面臨的核心挑戰。現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。然而當前階段,量子芯片中的噪聲特性(如雙量子比特門錯誤率)分布不均勻,部分區域還可能存在失效量子比特或結構缺陷,傳統“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,隨著量子計算逐步邁向云服務化與多后端異構化,如何實現計算資源的統一管理與硬件感知編譯,也對現有編譯體系提出了更高要求。

圖1 QSteed系統架構。該系統主要由兩個核心部分構成:量子計算資源管理器和量子編譯器。資源管理器負責對量子芯片進行多層次抽象建模,包括QPU、StdQPU、SubQPU以及VQPU。這些抽象表示被存儲在量子計算資源虛擬化數據庫中,從而實現對量子后端設備的統一管理。量子編譯器通過查詢該虛擬化數據庫,將用戶的量子任務編譯到最優的物理量子比特上,并返回優化后的可執行QASM電路及相關編譯信息。
針對上述問題,研究團隊提出了QSteed,從系統層面實現了資源虛擬化與先選擇后編譯的創新融合機制。QSteed的整體架構如圖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,通過啟發式算法主動識別芯片中高質量的子區域,并建立多層次虛擬化模型,包括真實量子處理單元(QPU)、標準量子處理單元(StdQPU)、子結構量子處理單元(SubQPU)與虛擬量子處理單元(VQPU)。這些抽象層共同構建出一個可管理、可查詢的量子資源虛擬化數據庫,實現對硬件資源的高效統一管理。
在編譯階段,QSteed的編譯器首先根據輸入電路的結構特征或保真度需求,從數據庫中自動匹配最優VQPU。隨后,編譯器僅在該選定的虛擬子區域內執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。該機制有效縮小了編譯優化的搜索空間,實現了高效率、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。每個基準電路的結果取5次運行的中位數,而隨機電路的結果則為超過50個隨機生成電路運行結果的平均值,誤差棒表示標準誤差。縱軸從上到下依次表示:編譯后電路深度、CNOT門數量、轉譯時間,以及Hellinger保真度。除隨機電路外,橫軸上各電路名稱(末尾數字表示量子比特數量)均來自QASMBench基準測試集。
QSteed已在量子院Quafu超導量子計算云平臺上進行了部署與驗證。如圖2展示了在“百花(Baihua)”芯片上的實驗結果,與主流編譯工具(如Qiskit與Pytket)相比,QSteed在大多數基準電路中實現了更短的編譯時間和更高的電路運行保真度。其性能優勢主要得益于預先構建的VQPU數據庫及硬件感知的編譯策略。
該框架為面向大規模量子計算云平臺的多后端資源管理與硬件自適應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量子集群,開展統一資源管理與協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/中國科學院物理所研究員范桁,以及實習生陳禹、張鑫鵬等。該工作得到了北京市自然科學基金、國家自然科學基金以及量子科學與技術創新計劃的支持。
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