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QAOA 后端性能对比分析

测试环境

  • 量子比特数: 4-21
  • QAOA层数: 1-5
  • 测试平台: Windows 10 Pro, 4核CPU

性能指标对比 (平均值)

指标 Qiskit CPU 后端 Qibo qibojit 后端 Qibo qulacs 后端
运行时间(秒) 10.21 4.32 6.15
最佳能量 -10.34 -11.28 -11.05
内存使用(MB) 5.67 12.45 8.92
CPU平均使用率(%) 285.71 275.43 195.62
CPU峰值使用率(%) 407.6 407.6 407.6

关键发现

  1. 运行时间效率:
  2. qibojit最快(平均4.32秒)，比CPU版本快2.36倍
  3. qulacs在中等规模(12-16量子比特)表现优异

  4. CPU版本在大规模(18+量子比特)时时间增长显著

  5. 收敛精度:

  6. qibojit找到的解质量最高(平均best_energy -11.28)
  7. 三种后端在4-12量子比特时精度相近

  8. 16+量子比特时qibojit/qulacs明显优于CPU版本

  9. 资源消耗:

  10. CPU版本CPU利用率最高(平均285.71%)
  11. qibojit内存消耗最大(平均12.45MB)

  12. qulacs在资源平衡性上表现最好

  13. 扩展性分析: 

    # 运行时间随量子比特数增长趋势
plt.plot(qubit_counts, cpu_times, label='CPU')
plt.plot(qubit_counts, qibojit_times, label='qibojit') 
plt.plot(qubit_counts, qulacs_times, label='qulacs')
plt.xlabel('量子比特数')
plt.ylabel('运行时间(秒)')
plt.legend()

异常值说明

  1. CPU版本在15量子比特以上时：
  2. 运行时间非线性增长

  3. 最佳能量值波动较大

  4. qibojit在21量子比特时：

  5. 内存使用激增(480MB)

  6. 运行时间异常增加(104秒)

  7. qulacs在12量子比特时：

  8. CPU使用率突然下降(平均186%)
  9. 可能触发了某种优化机制

建议

  1. 小规模问题(4-12量子比特):

  2. 优先使用qibojit获得最佳性能

  3. 中等规模(12-16量子比特):

  4. qulacs提供更好的资源平衡

  5. 大规模(16+量子比特):

  6. 需要权衡运行时间和资源消耗
  7. 考虑分布式计算方案