CUDA-Q 中的 Quake IR 与 QIR 深度解析

1. 概述：两种中间表示的关系

在 CUDA-Q 编译栈中，Quake IR 和 QIR 是两个不同层级但紧密关联的中间表示：

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高级量子代码 (C++/Python)
         ↓
    Quake IR (MLIR-based, 高级量子抽象)
         ↓
       QIR (LLVM-based, 低级量子指令)
         ↓
  量子硬件后端/模拟器

2. Quake IR：量子抽象中间表示

设计哲学与定位

Quake IR 是基于 MLIR 的高级量子中间表示，主要特点：

硬件无关性：抽象量子操作，不绑定特定硬件

表达力丰富：支持高级量子编程概念

优化友好：为编译器优化提供丰富语义信息

核心类型系统

mlir

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// Quake IR 类型层次
!quake.qref           // 单个量子比特引用
!quake.qvector<N>     // 固定大小量子寄存器  
!quake.qspan          // 量子比特切片视图
!quake.measurement    // 测量结果类型
!quake.control        // 控制量子比特集合

量子操作语义

基础门操作

mlir

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// 单量子比特门
quake.h %q0 : (!quake.qref) -> ()
quake.x %q1 : (!quake.qref) -> ()
quake.ry(%theta) %q2 : (f64, !quake.qref) -> ()

// 多量子比特门
quake.cx %control, %target : (!quake.qref, !quake.qref) -> ()
quake.mcx [%ctrl1, %ctrl2] %target : (!quake.qref, !quake.qref, !quake.qref) -> ()

// 测量操作
%result = quake.mz %q0 : !quake.qref -> i1

高级量子构造

mlir

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// 量子控制流
quake.control [%ctrl] {
  quake.h %target
  quake.x %target
}

// 量子循环构造
quake.loop %iterations {
  quake.rz(%angle) %qubit
  %angle_updated = arith.addf %angle, %increment
}

经典-量子混合计算

mlir

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// 经典控制量子操作
func.func @quantum_classical_hybrid(%flag: i1) {
  %q = quake.alloca : !quake.qref
  quake.h %q
  
  scf.if %flag {
    // 经典条件为真时执行量子操作
    quake.x %q
  } else {
    quake.y %q
  }
  
  %result = quake.mz %q
  return
}

3. QIR：量子中间表示

设计目标与标准

QIR 是基于 LLVM IR 的标准化量子中间表示：

标准化：遵循 QIR 规范，确保跨平台兼容性

低级表示：接近硬件执行模型

LLVM 生态集成：利用成熟的 LLVM 优化和代码生成工具

QIR 核心结构

基本量子类型

llvm

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; QIR 类型定义
%Qubit = type opaque
%Result = type opaque
%Array = type opaque

; QIR 量子操作 intrinsic 函数声明
declare void @__quantum__qis__h__body(%Qubit*)
declare void @__quantum__qis__cnot__body(%Qubit*, %Qubit*)
declare void @__quantum__qis__mz__body(%Qubit*, %Result*)

典型 QIR 代码示例

llvm

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; 量子函数定义
define void @bell_pair() {
entry:
  ; 分配量子比特
  %q0 = call %Qubit* @__quantum__rt__qubit_allocate()
  %q1 = call %Qubit* @__quantum__rt__qubit_allocate()
  
  ; 量子操作序列
  call void @__quantum__qis__h__body(%Qubit* %q0)
  call void @__quantum__qis__cnot__body(%Qubit* %q0, %Qubit* %q1)
  
  ; 测量操作
  %r0 = call %Result* @__quantum__rt__result_get_zero()
  call void @__quantum__qis__mz__body(%Qubit* %q0, %Result* %r0)
  
  %r1 = call %Result* @__quantum__rt__result_get_zero()
  call void @__quantum__qis__mz__body(%Qubit* %q1, %Result* %r1)
  
  ; 释放资源
  call void @__quantum__rt__qubit_release(%Qubit* %q0)
  call void @__quantum__rt__qubit_release(%Qubit* %q1)
  ret void
}

运行时交互模型

llvm

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; 经典-量子控制流
define i1 @conditional_quantum_op(i1 %condition) {
entry:
  %q = call %Qubit* @__quantum__rt__qubit_allocate()
  call void @__quantum__qis__h__body(%Qubit* %q)
  
  ; 经典条件控制量子操作
  br i1 %condition, label %if_true, label %if_false

if_true:
  call void @__quantum__qis__x__body(%Qubit* %q)
  br label %merge

if_false:
  call void @__quantum__qis__y__body(%Qubit* %q)
  br label %merge

merge:
  %result = call %Result* @__quantum__rt__result_get_zero()
  call void @__quantum__qis__mz__body(%Qubit* %q, %Result* %result)
  
  ; 将量子结果转换为经典值
  %classical_result = call i1 @__quantum__rt__result_equal(%Result* %result, 
                                                          %Result* @__quantum__rt__result_get_one())
  call void @__quantum__rt__qubit_release(%Qubit* %q)
  ret i1 %classical_result
}

4. Quake IR → QIR 转换流程

转换架构

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Quake IR (MLIR) 
    ↓ cudaq-translate
QIR (LLVM IR)
    ↓ llc
目标代码 (对象文件)
    ↓ 链接器
可执行文件

具体转换步骤

1. 类型映射

mlir

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// Quake IR 类型 → QIR 类型
!quake.qref       → %Qubit*
!quake.qvector<N> → %Array* (量子比特数组)
i1                → i1 (经典位)

2. 操作映射

mlir

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// Quake IR 操作 → QIR intrinsic
quake.h %q        → @__quantum__qis__h__body(%q)
quake.cx %c, %t   → @__quantum__qis__cnot__body(%c, %t)
quake.mz %q       → @__quantum__qis__mz__body(%q, %result)

3. 控制流转换

mlir

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// Quake IR 控制流 → QIR 分支
quake.control [%c] { ... } 
→ 
%cond = ... ; 计算控制条件
br i1 %cond, label %quantum_block, label %after_block

quantum_block:
  ; 转换量子操作
  br label %after_block

转换示例

输入 Quake IR

mlir

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func.func @quantum_circuit() {
  %q0 = quake.alloca : !quake.qref
  %q1 = quake.alloca : !quake.qref
  
  quake.h %q0
  quake.cx %q0, %q1
  %r0 = quake.mz %q0 : !quake.qref -> i1
  %r1 = quake.mz %q1 : !quake.qref -> i1
  
  quake.dealloc %q0
  quake.dealloc %q1
  return
}

输出 QIR

llvm

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define void @quantum_circuit() {
entry:
  %q0 = call %Qubit* @__quantum__rt__qubit_allocate()
  %q1 = call %Qubit* @__quantum__rt__qubit_allocate()
  
  call void @__quantum__qis__h__body(%Qubit* %q0)
  call void @__quantum__qis__cnot__body(%Qubit* %q0, %Qubit* %q1)
  
  %r0 = call %Result* @__quantum__rt__result_get_zero()
  call void @__quantum__qis__mz__body(%Qubit* %q0, %Result* %r0)
  
  %r1 = call %Result* @__quantum__rt__result_get_zero()
  call void @__quantum__qis__mz__body(%Qubit* %q1, %Result* %r1)
  
  call void @__quantum__rt__qubit_release(%Qubit* %q0)
  call void @__quantum__rt__qubit_release(%Qubit* %q1)
  ret void
}

5. 优化管道对比

Quake IR 优化阶段

mlir

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// Quake IR 优化管道
builtin.module(
  // 量子特定优化
  func.func(unwind-lowering),           // 展开 lowering
  canonicalize,                         // 规范化
  lambda-lifting,                       // lambda 提升
  apply-op-specialization,              // 应用操作特化
  kernel-execution,                     // 内核执行
  aggressive-early-inlining,            // 积极早期内联
  device-code-loader,                   // 设备代码加载
  expand-measurements,                  // 测量展开
  lower-to-cfg,                         // 降低到 CFG
  canonicalize,                         // 再次规范化
  cse                                   // 公共子表达式消除
)

QIR 优化阶段

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# QIR 使用标准 LLVM 优化
opt -O2 -S input.ll -o optimized.ll

# 主要优化包括：
# - 内联函数调用
# - 死代码消除  
# - 循环优化
# - 指令组合
# - 内存优化

6. 运行时集成差异

Quake IR 运行时模型

mlir

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// 高级运行时抽象
quake.kernel @vqe_circuit(%parameters: vector<4xf64>) -> f64 {
  %qubits = quake.alloca %c4 : !quake.qvector<4>
  
  // 参数化量子门
  %c0 = arith.constant 0 : i64
  scf.for %i = %c0 to %c4 {
    %param = vector.extract %parameters[%i]
    %q = quake.extract_ref %qubits[%i]
    quake.ry(%param) %q
  }
  
  %energy = quake.compute_observable(...)
  return %energy
}

QIR 运行时模型

llvm

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; 低级运行时调用
define double @vqe_circuit([4 x double] %parameters) {
  %qubits = call %Array* @__quantum__rt__qubit_allocate_array(i64 4)
  
  ; 手动管理参数和循环
  %param_ptr = alloca [4 x double]
  store [4 x double] %parameters, [4 x double]* %param_ptr
  
  br label %loop_header

loop_header:
  ; 经典循环管理
  ; 量子操作 intrinsic 调用
  ret double %energy
}

7. 应用场景对比

Quake IR 适用场景

编译器开发：量子特定优化和转换
算法研究：快速原型设计和实验
硬件探索：新的量子指令集建模
混合计算：经典-量子协同优化

QIR 适用场景

硬件部署：实际量子硬件目标代码生成
性能优化：利用成熟的 LLVM 优化管道
跨平台兼容：标准化接口支持多后端
生产环境：稳定可靠的代码生成

8. 扩展性比较

Quake IR 扩展机制

mlir

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// 自定义量子操作
quake.custom_gate "my_quantum_gate"(%param) [%qubits] : 
  (f64, !quake.qspan) -> ()

// 硬件特定扩展
quake.hw_specific "sycamore_gate"(%duration) [%q0, %q1] : 
  (f64, !quake.qref, !quake.qref) -> ()

QIR 扩展机制

llvm

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; 通过新的 intrinsic 函数扩展
declare void @__quantum__qis__my_custom_gate__body(double, %Qubit*)

; 运行时库扩展
declare %CustomType* @__quantum__rt__custom_operation_create(i64)

9. 调试和分析支持

Quake IR 调试特性

mlir

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// 源位置信息
quake.h %q loc("quantum_kernel.cu":15:8)
quake.cx %c, %t loc("quantum_kernel.cu":16:12)

// 调试注解
quake.annotate "entanglement_layer" {
  quake.cx %q0, %q1
  quake.cx %q2, %q3
}

QIR 调试特性

llvm

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; LLVM 调试信息
call void @llvm.dbg.value(metadata %Qubit* %q, metadata !123, metadata !DIExpression())
!123 = !DILocalVariable(name: "quantum_register", scope: !124)
!124 = distinct !DISubprogram(name: "quantum_circuit")

10. 总结

特性	Quake IR	QIR
抽象级别	高级量子抽象	低级量子指令
基础框架	MLIR	LLVM IR
硬件绑定	硬件无关	接近硬件
优化重点	量子特定优化	经典+量子混合优化
表达力	丰富的量子语义	标准化的量子操作
扩展性	易于添加新量子概念	通过 intrinsic 扩展
调试支持	量子特定调试信息	标准 LLVM 调试
目标用户	编译器开发者、研究者	硬件厂商、应用开发者

Quake IR 和 QIR 在 CUDA-Q 编译栈中形成了完美的互补：Quake IR 提供高级的、富有表达力的量子计算抽象，而 QIR 提供标准化的、接近硬件的执行模型。这种分层设计使得 CUDA-Q 既能支持快速的算法开发和实验，又能生成高效的硬件目标代码。