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QASMTrans: An End-to-End QASM Compilation Framework with Pulse Generation for Near-Term Quantum Devices

QASMTrans 是一个轻量级、自包含的 C++ 量子编译器，其编译速度比 Qiskit 快 100 倍以上，同时提供端到端的脉冲级控制、噪声自适应优化和设备划分功能，从而实现近程量子设备上的实时、高保真执行。

原作者： Aaron Hoyt, Meng Wang, Fei Hua, Chunshu Wu, Chenxu Liu, Muqing Zheng, Samuel Stein, Drew Rebar, Yufei Ding, Travis S. Humble, Ang Li

发布于 2026-02-06

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CC BY 4.0

原作者： Aaron Hoyt, Meng Wang, Fei Hua, Chunshu Wu, Chenxu Liu, Muqing Zheng, Samuel Stein, Drew Rebar, Yufei Ding, Travis S. Humble, Ang Li

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

想象一下，你拥有一份精妙且复杂的顶级料理食谱（一个量子算法）。然而，你想要烹饪的厨房（量子计算机）非常奇怪。它只有特定的、有限的工具，柜台的布局形状很怪异，而且食材腐烂得非常快。如果你试图完全按照食谱原样烹饪，烹饪将会失败，或者味道会变得很难吃。

QASMTrans 就像是一位超级快速、超级聪明的副厨，它能瞬间重写你的食谱，以适应那个特定且古怪的厨房。它不仅仅是翻译文字；它还优化了烹饪过程，确保菜肴在食材变质之前就能准备好，甚至它还能向炉灶和烤箱发送直接指令，以实现对热量的精准控制。

以下是该论文通过简单类比所阐述的内容：

1. 速度问题：“快速通道”厨师

现有的大多数量子食谱翻译工具（如 Qiskit）都像是一位缓慢且一丝不苟的厨师，他会阅读整本书，思考每一个步骤，花费数小时来重写食谱。对于现代量子计算机来说这太慢了，因为它们需要“即时”（Just-in-Time）获得指令。

其声称： QASMTrans 使用了一种非常高效的语言（C++）编写，就像一条高速快速通道。在测试中，它重写复杂食谱的速度比标准工具快了 100 倍，有时能在几秒钟内完成其他工具需要几分钟甚至几小时的工作。
类比： 如果说 Qiskit 是一个在每个走道间穿梭寻找书籍的图书管理员，那么 QASMTrans 就是一架直接飞向书架并瞬间抓取书籍的无人机。

2. “直连炉灶”的连接（脉冲生成）

通常，翻译器会给你一份食材清单和步骤（门/gates），然后你必须自己琢磨如何实际转动炉灶的旋钮。但量子计算机如此敏感，你需要控制“热量”（脉冲）的精确电压和时机才能得到好的结果。

其声称： QASMTrans 的工作并不止于提供食谱清单。它一直深入到“脉冲层面”。它能生成控制量子硬件所需的精确电信号。它直接连接到名为 QICK 的控制系统（这就像是一个智能、可编程的量子计算机远程控制器）。
类比： 它不仅仅是告诉人类厨师“将热量调至中火”，而是直接向炉灶的温控器发送数字信号，将温度设定为精确的 350.2°F，并持续正好 4.5 秒。这允许进行“闭环”烹饪，即系统可以根据食物的反应实时调整热量。

3. “定制工具”策略（应用定制门）

想象一下，你需要切洋葱、胡萝卜和土豆。标准的方法是用一把通用的刀处理所有东西。但如果你有一台专门针对洋葱设计的“切洋葱机器”，并且已经过校准，能比原来快一倍的时间切好洋葱，会怎样？

其声称： QASMTrans 会观察食谱，并识别出最关键、最耗时的步骤（关键路径）。然后，它会专门为这些频繁出现的步骤设计一个定制的、经过预校准的“脉冲”（一种特殊的工具）。
结果： 通过在这些最困难的部分使用这些定制工具，论文声称他们将量子计算机保持“活跃”的时间（延迟）降低了高达 31%，并将最终结果的质量（保真度）提升了高达 12%。

4. “智能座位表”（噪声自适应映射）

量子计算机有“嘈杂”的部分（容易出错的量子比特）和“安静”的部分。如果你把食谱中困难的部分放在一个嘈杂的柜台上，它就会失败。

其声称： QASMTrans 会查看量子计算机“健康状况”的地图（校准数据）。然后，它会计算出放置食材（量子比特）的最佳方式，使食谱中最重要的部分位于最“安静”、最可靠的柜台上。
类比： 这就像一位知道哪些宾客说话声音很大的婚礼策划师。她会策略性地将安静且重要的宾客安排在远离吵闹人群的地方，以确保交谈顺利进行。

5. “共享厨房”（空间共享）

通常，一台量子计算机一次只能运行一个食谱，这会让剩下的厨房处于空置状态。

其声称： QASMTrans 可以将量子计算机分割成多个较小的、隔离的区域。这使得多个不同的食谱（或同一个实验的不同部分）可以在同一台机器上同时运行，而不会互相干扰。
类比： 不再是一个家庭占用整个厨房只为了做一顿大餐，QASMTrans 搭建了临时隔墙，让三个不同的家庭可以在同一个厨房里同时烹饪各自的餐点，而不会互相碰撞。

6. 便携性：“通用适配器”

许多量子工具只能在特定的计算机（如 IBM 的计算机）上运行，或者需要安装起来非常麻烦的沉重软件。

其声称： QASMTrans 是“自包含”的。它不依赖于一系列其他的沉重软件库。它可以在从大型超级计算机到小型便携式设备（如量子计算机控制盒内的芯片）的所有设备上运行。
类比： 它是一个通用电源适配器，可以适配任何墙上的插座，无论是巨大的服务器房还是小巧的笔记本电脑，而不需要额外的延长线或沉重的电池。

总结

该论文将 QASMTrans 描述为一个轻量级、闪电般快速的翻译器，它弥合了理论量子构想与物理量子机器现实之间的鸿沟。它声称自己比目前的工具更快，能够直接以高精度控制硬件，并且足够聪明，能够根据运行机器的具体健康状况和布局来优化食谱。

技术摘要：QASMTrans

问题陈述

当前的量子编译领域在速度、灵活性和硬件集成方面面临显著的瓶颈，特别是在针对噪声中规模量子（NISQ）设备时。现有的商业转译器（如嵌入在 Qiskit 和 Cirq 中的工具）虽然功能全面，但编译时间过长，尤其是在处理化学、优化和核物理应用中常见的深层电路时。这种延迟限制了对更大设计空间的探索，并阻碍了集成先进且计算密集型优化技术的进程。此外，许多学术研究工作侧重于孤立的转译技术（例如门分解或路由），这些研究往往缺乏端到端的演示，并且受限于其所依托的 Python 框架的局限制。

在脉冲级控制方面存在关键空白。虽然新兴的量子测试平台需要精细的脉冲优化以支持自适应算法（如 ADAPT-VQE、ADAPT-QAOA），但现有工具对直接集成到嵌入式系统中的支持非常有限。Qiskit 将脉冲操作限制在 IBM 硬件上，而 XACC 仅支持将其脉冲编译到其内部模拟器。因此，目前缺乏一种轻量级、自包含的框架，能够将抽象的量子算法直接桥接到设备级控制，并具备即时（JIT）部署能力。

方法论

QASMTrans 通过一个轻量级、高性能的基于 C++ 的量子编译器框架来解决这些挑战，该框架旨在实现从 OpenQASM 到设备级脉冲调度（pulse schedules）的端到端编译。该框架是自包含的，没有外部库依赖（利用 Lexertk 和 JSON 等仅头文件库），便于部署在从 ARM 架构嵌入式设备到领导级高性能计算（HPC）系统的各种硬件上。

该方法由四个主要部分组成：

输入/输出 (IO) 模块：
- 解析： 利用高性能 C++ 解析器（Lexertk）对 OpenQASM 2.0 文件进行分词，将其转换为内部门中间表示（Gate IR）。该 IR 封装了门名称、目标量子比特、参数以及矩阵表示。
- 硬件配置： 从 JSON 文件中提取后端设备细节（耦合图、基准门集）。
- 输出： 导出转译后的电路为 QASM、QIR 或 Quil 格式。
配置模块：
- 图生成： 构建有向无环图（DAG）来表示门依赖关系，并构建基于目标硬件拓扑结构的耦合图（Coupling Graph）。
- 分解： 在路由之前，系统地将三量子比特门（如 CCX）分解为单量子比特门和双量子比特门。
- 优化策略： 实现“面向模拟的优化”，包括受限量子比特路由（将搜索空间限制在与经典模拟相关的子图中）和用户引导的量子比特优先级排序，以最小化分布式模拟中的通信开销。
转译核心：
- 路由与映射： 采用 Sabre 算法作为基准，但引入了优化以降低遍历成本。它不再在每次执行门操作后都遍历整个 DAG，而是维护一个前沿层（front layer），仅更新已执行的节点和新生成的门，从而将复杂度从 $O(G)$ 降低到 $O(n)$ （其中 $n$ 为量子比特数量）。
- SWAP 剪枝： 引入了一种在选择 SWAP 候选对象时约束物理量子比特区域的方法，从而减少大规模机器的搜索空间。
- 基准门分解： 在路由之后，将通用门转换为目标设备（如 IBMQ、Rigetti、IonQ、Quantinuum）特定的基准门集。
脉冲编译与自适应策略：
- QICK 集成： 直接与用于 FPGA 控制的量子仪器控制套件（QICK）对接，实现低延迟、实时的脉冲发射。
- 应用定制门集 (AGS)： 识别电路关键路径上的高影响门序列。它使用预定义的鲁棒拟设（例如用于双量子比特门的 AshN）为这些特定序列合成优化的脉冲调度，从而减少校准开销和电路延迟。
- 噪声自适应转译： 利用设备校准数据（T1、T2、错误率）通过 VF2++ 进行子图同构匹配以进行电路放置。它优先考虑能使关键路径平均误差最小化的映射，而非整个电路。
- 空间共享： 实现一种划分算法，将硬件耦合图划分为隔离的子芯片，从而允许在单个 QPU 上并发执行多个电路或采样（shots）。

核心贡献

端到端 C++ 框架： 作者提出了一个自包含的开源量子编译器，显著缩短了广泛应用的转译时间，提高了 NISQ 设备的效率。
脉冲级集成： QASMTrans 能够为不同的目标机器生成特定的基准门和校准后的脉冲调度，并能直接与 QICK 集成进行嵌入式控制。
性能与可移植性： 通过全面的实验，该框架证明了其在真实设备（Rigetti、IBMQ、IonQ、Quantinuum）上具有与 Qiskit 相当的保真度，但速度显著更快。它在包括 ARM 架构嵌入式设备和 HPC 系统在内的多种平台上得到了验证。
新型优化技术：
- AGS： 一种延迟感知方法，用于为频繁使用的预转译门合成定制脉冲序列，从而降低执行延迟。
- 关键路径启发式算法： 一种噪声自适应放置策略，专注于电路的关键路径进行优化，在保持保真度的同时减少转译时间。
- 空间共享： 一种通过校准感知型设备划分来实现并发电路执行的机制。

结果

论文通过广泛的基准测试和真实设备执行验证了 QASMTrans：

编译速度： 在某些具有相似质量的电路中，QASMTrans 的编译速度比 Qiskit 快 100 倍以上。在特定基准测试（例如具有 87K 个门的 bwt_n21）中，它在电路深度相当的情况下比 Qiskit O3 快 4 倍。整体加速比最高达到 171 倍。
电路质量： 转译后的电路在深度、门数量和双量子比特门数量方面与 Qiskit 相当。
保真度： 在四个真实 NISQ 设备（IBM-Brisbane、Rigetti-AspenM2、IonQ-Aria1、Quantinuum-H1-1）上的验证显示，其与 Qiskit 结果的保真度偏差小于 1%。
脉冲级优化： 在 9 量子比特 Rigetti 模型上集成的 QuTiP 脉冲级模拟表明，AGS 方案可以将执行延迟降低高达 31.7%，并在测试电路中将最终态保真度提高高达 12%。
可移植性： 在各种平台（从 Apple M2 到 Frontier HPC）上的编译时间始终低于 100 秒，大多数在 1 秒内即可完成。

意义

本文将 QASMTrans 定位为量子软件栈的基础设施，专门针对近期的设备和自适应算法的需求。其重要性在于：

弥合差距： 它通过实现从 OpenQASM 到校准脉冲的端到端编译，填补了逻辑电路与硬件控制之间的空白，而这种能力在以往的开源框架中是受限甚至不存在的。
实现实时自适应： 通过实现快速转译（对于大型电路仅需数秒），它使得部署如 ADAPT-VQE 和 ADAPT-QAOA 等需要动态生成电路和即时（JIT）编译的实时自适应算法成为可能。
硬件无关性与可移植性： 其 C++ 实现和无外部依赖性的特点使其既能运行在嵌入式系统（如通过 QICK 连接的 FPGA）上，也能运行在超级计算机上，这使其既适用于测试平台运营商，也适用于大规模模拟环境。
优化效率： 通过将优化重点放在关键路径上进行噪声自适应放置和脉冲合成，它提供了一种在不产生高昂全局优化计算成本的前提下实现误差缓解的实用方法。

作者总结道，QASMTrans 既可以作为实现先进转译技术的基准，也是测试平台运营商的实用工具，有助于在 NISQ 设备上高效执行复杂的量子算法。