面向真实量子处理器的资源虚拟化与硬件感知编译框架QSteed

《Research》：A Resource-Virtualized and Hardware-Aware Quantum Compilation Framework for Real Quantum Computing Processors

本研究针对NISQ时代量子程序编译中硬件噪声非均匀分布、多后端平台资源管理复杂等挑战，提出了集成资源虚拟化与硬件感知编译的系统框架QSteed。通过建立四层抽象层级（QPU/StdQPU/SubQPU/VQPU）的量子资源数据库，结合"先选择后编译"工作流，在Quafu超导量子云平台上实现了编译速度提升与电路保真度优化。该架构为超导量子计算平台提供了高效的编译解决方案，对推动量子云服务实用化具有重要意义。

　　

随着量子计算技术的快速发展，超导量子比特、离子阱、中性原子和光量子等多种物理平台相继实现了量子比特数量和操控精度的显著提升。然而，当前的量子设备仍然是稀缺资源，量子云平台的出现虽然通过远程访问服务缓解了这一限制，但将高层量子算法部署到真实硬件上仍面临巨大挑战。算法抽象与硬件操作之间的不匹配问题，亟需高效的量子编译作为关键中间层来弥合。

在量子编译领域，尽管已有Qiskit、Cirq、PyQuil、Pytket和QPanda等商业级软件框架，以及Quartz、BQSKit等学术工具包，但这些框架在处理硬件噪声和适应多后端云平台方面仍存在不足。特别是在NISQ时代，量子处理器上的硬件噪声（如两量子比特门错误率）呈现非均匀分布，传统编译方法将逻辑电路直接映射到整个物理设备的做法，忽视了硬件资源的固有差异。开发能够主动规避高噪声硬件资源的编译策略，成为提升量子程序性能的有效途径。

针对这一挑战，研究人员开发了名为QSteed的新型量子编译系统。该系统采用资源虚拟化和"先选择后编译"的架构范式，通过量子资源虚拟化管理器将量子芯片抽象为可查询的虚拟量子处理单元（VQPU）数据库，使编译器能够为每个输入电路选择最匹配的VQPU，并在该虚拟子区域上执行硬件感知的编译优化。

研究团队主要采用了四层硬件抽象建模、加权图相似度匹配、混合启发式量子比特映射等关键技术方法。通过建立包含真实量子处理单元（QPU）、标准QPU（StdQPU）、子结构QPU（SubQPU）和虚拟QPU（VQPU）的层级化数据库，实现了量子资源的统一管理。利用Weisfeiler-Lehman子树核进行图相似度计算，结合保真度优先和结构优先的双重策略进行VQPU选择。在量子比特映射阶段，创新性地设计了融合距离和保真度考量的混合启发式函数。

整体系统架构设计

QSteed系统采用分层架构，核心包括量子编译器和量子计算资源管理器两大功能模块。资源管理器通过四层级硬件模型（QPU/StdQPU/SubQPU/VQPU）对量子芯片进行虚拟化，建立可查询的数据库。编译器采用"先选择后编译"工作流，首先将输入电路标准化为硬件无关的统一表示，然后查询数据库选择最优VQPU，最后针对该子区域执行硬件感知的编译过程。

量子资源虚拟化管理器设计

受到经典虚拟化技术的启发，该管理器构建了四层抽象层级。QPU层作为基础抽象，直接数字化表征物理量子处理器的特性；StdQPU层将存在缺陷的芯片嵌入理想化的标准架构中；SubQPU层通过保真度优先、度优先和随机选择三种启发式策略识别芯片中的高质量子结构；VQPU层则进一步抽象为编译器友好的最终表示。复杂度分析表明，该虚拟化策略的时间复杂度为O(N³logN)，适用于当前NISQ设备。

模块化硬件感知量子编译器设计

编译器采用模块化流水线架构，包含标准化电路预处理、VQPU选择器和量子电路转换器等核心组件。VQPU选择器提供保真度优先和结构优先两种策略，后者通过将量子电路和VQPU表示为加权图，使用Weisfeiler-Lehman子树核量化图相似度。量子电路转换器采用基于有向无环图（DAG）的中间表示，其中量子比特映射算法在原始SABRE算法基础上，引入了结构感知的初始布局和噪声感知的路由改进。

实验与仿真

在Quafu超导量子计算云平台的Baihua量子处理器上的实验表明，QSteed在大多数基准测试中实现了更短的编译时间，同时保持相当或更高的Hellinger保真度。对于大规模量子电路，通过基于Baihua和Google Willow处理器参数的仿真验证，QSteed在编译速度方面保持优势，电路成本函数C值与主流编译器相当或更优。这些结果证明了QSteed虚拟化机制和选择后编译工作流的鲁棒性。

研究结论表明，QSteed通过将复杂量子硬件抽象为高质量VQPU数据库，实现了高效的选择后编译工作流。实验证明该框架在超导量子处理器上具有实用价值，为异构物理平台的可扩展、硬件感知量子编译提供了有前景的路径。尽管当前实现主要针对超导平台，但其资源虚拟化和选择后编译的架构原则，为未来跨平台量子编译统一工作流奠定了基础。

讨论部分指出，QSteed在面向未来包含数千甚至数百万量子比特的容错量子计算机时可能面临可扩展性挑战。此外，校准漂移问题需要与硬件基准测试和自动校准系统协同解决。虽然当前实现主要验证于超导处理器，但通过设计针对不同硬件平台的特定启发式策略（如离子阱系统的保真度优先策略、中性原子设备的距离优先策略），该架构有望扩展到其他量子硬件平台。

该研究通过系统级的架构创新，为NISQ时代量子编译挑战提供了有效解决方案，标志着量子计算从硬件导向到软件定义的重要转变。相关成果发表在《Research》期刊上，对推动量子计算实用化进程具有重要意义。