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：
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
// 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
// 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
// 量子控制流
quake.control [%ctrl] {quake.h %targetquake.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
// 经典控制量子操作
func.func @quantum_classical_hybrid(%flag: i1) {%q = quake.alloca : !quake.qrefquake.h %qscf.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 %qreturn
}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
; 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
; 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
; 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_falseif_true:call void @__quantum__qis__x__body(%Qubit* %q)br label %mergeif_false:call void @__quantum__qis__y__body(%Qubit* %q)br label %mergemerge:%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
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
// 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
// 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
// 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_blockquantum_block:; 转换量子操作br label %after_block转换示例
输入 Quake IR
mlir
func.func @quantum_circuit() {%q0 = quake.alloca : !quake.qref%q1 = quake.alloca : !quake.qrefquake.h %q0quake.cx %q0, %q1%r0 = quake.mz %q0 : !quake.qref -> i1%r1 = quake.mz %q1 : !quake.qref -> i1quake.dealloc %q0quake.dealloc %q1return
}输出 QIR
llvm
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
// Quake IR 优化管道
builtin.module(// 量子特定优化func.func(unwind-lowering), // 展开 loweringcanonicalize, // 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 CFGcanonicalize, // 再次规范化cse // 公共子表达式消除
)QIR 优化阶段
# 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
// 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 : i64scf.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
; 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_ptrbr label %loop_headerloop_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
// 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
; 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
// 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, %q1quake.cx %q2, %q3
}QIR 调试特性
llvm
; 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。