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龍圖騰網恭喜北京航空航天大學申請的專利一種基于CPU和GPU協同的大規模量子電路模擬方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114595820B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210232271.4，技術領域涉及：G06N10/20；該發明授權一種基于CPU和GPU協同的大規模量子電路模擬方法是由楊海龍;仲書璋設計研發完成，并于2022-03-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于CPU和GPU協同的大規模量子電路模擬方法在說明書摘要公布了：本發明針對量子電路模擬，公開了一種基于CPU和GPU協同的大規模量子電路模擬方法，步驟包括：1對量子比特信息分頁存儲，建立頁表管理數據；2對輸入的量子電路進行重排；3對數據進行重映射；4在通信時建立流水線緩存體系。本發明充分利用了量子電路的特性，對于量子電路模擬的訪存效率進行了優化。

本發明授權一種基于CPU和GPU協同的大規模量子電路模擬方法在權利要求書中公布了：1.一種基于CPU和GPU協同的大規模量子電路模擬方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：啟動量子電路模擬進程，讀取待計算量子電路的輸入，所述輸入包括量子比特的數量n、量子比特初始狀態Ψ、量子門集合G和量子門排布圖E；步驟2：調用內存管理器，使用全振幅的方式對量子比特初始狀態Ψ進行存儲，存放在狀態數組s中；步驟3：調用內存管理器，將狀態數組s分頁存儲，使用頁面作為后續數據遷移的基本單元；步驟4：將量子門集合G中的量子門作為結點，量子門排布圖E中記錄的量子門之間的有向依賴作為邊，建立有向無環圖DAG；步驟5：基于步驟4建立完成的有向無環圖DAG，將該有向無環圖DAG劃分為多個互相獨立的子電路Si，構成子電路集合S，Si中的子電路量子門集合記作Gi；步驟6：調用執行器，對于劃分出的子電路集合S，每次取出一個子電路Si，進入步驟7；步驟7：遍歷子電路Si中不存在數據依賴性的量子比特集合為Q，量子比特，當且僅當對于子電路量子門集合Gi中的任意門g，如果僅作用到量子比特q，即： 步驟8：若量子比特集合Q為空集，進入步驟11；否則從量子比特集合Q中逐一取出量子比特q，記q的索引為indexq，如果indexqn-2k，即q在索引中的位置對應頁內偏移，進入步驟9，否則進入步驟10；步驟9：遍歷量子比特索引的[n-2k,n-k-1]位，如果存在一個索引x，使得該索引x對應的量子比特，則重映射qx與q的索引，進入步驟8；步驟10：遍歷量子比特索引的[n-k,n-1]位，如果存在一個索引x，使得索引x對應的量子比特,則重映射qx與q的索引，進入步驟8；步驟11：在包含多個計算節點的集群上，對量子電路進行模擬，對于包含s個量子比特 的子電路，其中每一個量子門表示為2s2s的方陣A，n時刻s個量子比特的狀態表示為長度 為2s的向量Ψsn，n+1時刻s個量子比特的狀態表示為長度為2s的向量Ψsn+1，則每一次 量子門的作用表示為： 計算過程中需要進行任務劃分，將計算任務以高k位為任務編號，均衡發送到可用的GPU中，進入步驟12；步驟12：需要在計算節點之間發送數據時，發送方執行發送任務，接收方執行接收、加載和運行任務，對于每一個計算節點，開啟一個線程單獨處理發送任務；當發送任務結束之后，關閉該線程，接收、加載和運算任務使用原線程執行，結束后檢查所有子電路是否計算完畢，完畢則進入步驟13，否則返回步驟7；步驟13：計算完步驟6子電路集合S中所有子電路，輸出最終的量子比特狀態Ψn： 其中為經過所有量子門作用后，量子比特狀態為00…000的概率，為經過所有量子門作用后，量子比特狀態為的概率；所述步驟9中，重映射的方法為：（1）如果不存在數據依賴性的量子比特qx=取出的量子比特q,保持不變；（2）如果qx≠q，則交換s[q0q1…qx…q…qn-2qn-1]與s[q0q1…（1-qx）…（1-q）…qn-2qn-1]的取值，即交換q與qx在內存管理器中的頁碼位置；如果不存在x或者交換完成，則將取出的量子比特q放回量子比特集合Q，返回步驟8。

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