OpenMythosのサンプルプログラムを動かしました

1.概要 前回、OpenMythosの環境構築まで実現したので、GitHubにあるサンプルプログラム(Usage)を動かしてみました。一部エラーが発生しましたが、結果出力部分なので修正をしました。その内容を記述します。 2.詳細 Usageに記載されているPythonプログラムをopenmythos_usage.pyとして作成します。 $ source ~/mypy/bin/activate (mypy) $ pythoh3 openmythos_usage.py 下記エラーとなります [MLA] Parameters: 1,538,626 [MLA] Logits shape: torch.Size([2, 16, 1000]) [MLA] Generated shape: torch.Size([2, 24]) Traceback (most recent call last):   File "/home/nakasima/openmythos/openmythos_usage.py", line 48, in <module>     rho = torch.linalg.eigvals(A).abs().max().item()           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ RuntimeError: linalg.eig: The input tensor A must have at least 2 dimensions. コードの下記部分を修正します #rho = torch.linalg.eigvals(A).abs().max().item() rho = A.abs().max().item() $ source ~/mypy/bin/activate (mypy) $ pythoh3 openmythos_usage.py [MLA] Parameters: 1,538,626 [MLA] Logits shape: torch.Size([2, 16, 1000]) [MLA] Generated shape: torch.Size([2, 24]) [MLA] Spectral radius ρ(A) = 0.3679 (mus...
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量子コンピュータのIBMQでqiskit-GPUを利用してみた

1.概要

qiskitは量子コンピューターを利用するpythonライブラリですが、計算処理効率を上げるためにnVidiaのGPUを利用できるとの記述があります。そこで、qiskitで実際にGPUを利用するために、qiskit-aer-gpuを追加して確認をしました。その内容を記述します。なお、nvidia GPUの環境設定に関しては、tensorflow学習時の設定を使いました。

2.詳細

(1) 導入

qiskitの導入直後にqiskti-aer-gpuを追加しました。
（参考）当ブログのIBMQ qiskit（続編） (06/20)

$ conda update --all
$ pip install qiskit
$ pip install qiskit-aer-gpu

(2) 確認事項

参考資料のシミュレーターのGPUシミュレーション記載を実行するとエラーは発生しません。従って、GPUは認識されているようです。

そこで、参考資料を活用して実際のプログラムでGPUを利用しました。qiskit versionが、0.16.0と少し古いのですが、記載されている通りに実行できます。私のGPU環境(Geforce 1050Ti)では、量子ビットは８程度が現実的な実行環境でした。

更に、参考資料のQiskit Aer 0.7.0からは変わるとの情報を試してみましたが、古い記述のままで利用できます。私の利用環境は、qiskit-aer 0.10.4なので、バージョンは上がっていますが、qiskit-aer側の事情が少し変わっているようです。

参考
[外部サイト参照]
・シミュレーター
・QiskitのシミュレータでGPUを使ってみる
・Qiskit Aer 0.7.0からbackend_optionsの指定方法が変わったので，その対策

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