기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # Amazon Braket이란 무엇입니까? **작은 정보** **를 사용하여 양자 컴퓨팅의 기초를 알아봅니다 AWS\$1** [Amazon Braket Digital Learning Plan](https://skillbuilder.aws/learning-plan/EH35DWGU3R/amazon-braket--knowledge-badge-readiness-path-includes-labs)에 등록하고 일련의 학습 과정과 디지털 평가를 완료한 후 나만의 디지털 배지를 획득하세요. Amazon Braket은 연구원, 과학자 및 개발자가 양자 컴퓨팅을 시작할 수 AWS 서비스 있도록 지원하는 완전관리형입니다. 양자 컴퓨팅은 양자역학의 법칙을 활용하여 새로운 방식으로 정보를 처리하기 때문에 기존 컴퓨터의 범위를 벗어나는 계산 문제를 해결할 잠재력을 지니고 있습니다. 양자 컴퓨팅 하드웨어에 대한 액세스는 비용이 많이 들고 불편할 수 있습니다. 제한된 액세스로 인해 알고리즘을 실행하고 설계를 최적화하며 기술의 현재 상태를 평가하고 최대 효과를 위해 리소스를 투자할 시기를 계획하기가 어렵습니다. Braket은 이러한 문제를 극복하는 데 도움이 됩니다. Braket은 다양한 양자 컴퓨팅 기술에 대한 단일 액세스 지점을 제공합니다. Braket을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다. + 양자 및 하이브리드 알고리즘을 탐구하고 설계합니다. + 다양한 양자 회로 시뮬레이터에서 알고리즘을 테스트합니다. + 다양한 유형의 양자 컴퓨터에서 알고리즘을 실행합니다. + 개념 증명 애플리케이션을 생성합니다. 양자 문제를 정의하고 이를 해결하기 위해 양자 컴퓨터를 프로그래밍하려면 새로운 기술 세트가 필요합니다. 이러한 기술을 익히는 데 도움이 되도록 Braket은 양자 알고리즘을 시뮬레이션하고 실행할 수 있는 다양한 환경을 제공합니다. 요구 사항에 가장 적합한 접근 방식을 찾고 *노트북*이라고 하는 예제 환경 세트를 빠르게 시작할 수 있습니다. Braket 개발에는 다음과 같은 세 단계가 있습니다. + [빌드](https://docs.aws.amazon.com/braket/latest/developerguide/braket-build.html) - Braket은 간단하게 시작할 수 있는 완전관리형 Jupyter Notebook 환경을 제공합니다. Braket 노트북에는 Amazon Braket SDK를 비롯한 샘플 알고리즘, 리소스 및 개발자 도구가 사전 설치되어 있습니다. Amazon Braket SDK를 사용하면 양자 알고리즘을 빌드한 다음 단 한 줄의 코드만 변경하여 다양한 양자 컴퓨터 및 시뮬레이터에서 이를 테스트하고 실행할 수 있습니다. + [테스트](https://docs.aws.amazon.com/braket/latest/developerguide/braket-test.html) - Braket은 완전관리형 고성능 양자 회로 시뮬레이터에 대한 액세스를 제공합니다. 회로를 테스트하고 검증할 수 있습니다. Braket은 모든 기본 소프트웨어 구성 요소와 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 클러스터를 처리하여 고전적인 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라에서 양자 회로를 시뮬레이션하는 부담을 덜어줍니다. + [실행](https://docs.aws.amazon.com/braket/latest/developerguide/braket-using.html) - Braket은 다양한 유형의 양자 컴퓨터에 대한 안전한 온디맨드 액세스를 제공합니다. AQT, IonQIQMRigetti, 및의 게이트 기반 양자 컴퓨터와 QuEra의 아날로그 해밀턴 시뮬레이터에 액세스할 수 있습니다. 또한 선결제 약정이 없으며 개별 공급자를 통해 액세스 권한을 확보할 필요가 없습니다. **양자 컴퓨팅 및 Braket 정보 ** 양자 컴퓨팅은 초기 개발 단계에 있습니다. 현재 범용 내결함성 양자 컴퓨터가 없다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 따라서 특정 유형의 양자 하드웨어는 각 사용 사례에 더 적합하며 다양한 컴퓨팅 하드웨어에 액세스하는 것이 중요합니다. Braket은 타사 공급자를 통해 다양한 하드웨어를 제공합니다. 기존 양자 하드웨어는 노이즈로 인해 오류가 발생하므로 한계가 있습니다. 현재 업계는 '노이즈가 많은 중간 규모 양자(Noisy Intermediate Scale Quantum, NISQ) 시대에 있습니다. NISQ 시대에는 양자 컴퓨팅 디바이스가 너무 많은 노이즈를 발생시켜 *Shor의 알고리즘* 또는 *Grover의 알고리즘*과 같은 순수 양자 알고리즘을 유지할 수 없습니다. 더 나은 양자 오류 정정을 사용할 수 있을 때까지, 가장 실용적인 양자 컴퓨팅은 고전(전통) 컴퓨팅 리소스와 양자 컴퓨터를 결합하여 하이브리드 알고리즘을 만드는 것입니다. Braket은 *하이브리드 양자 알고리즘* 작업을 지원합니다. 하이브리드 양자 알고리즘에서 QPU는 CPU의 공동 프로세서로 사용되므로, 고전적 알고리즘에서 특정 계산 속도가 빨라집니다. 이러한 알고리즘은 계산이 고전 컴퓨터와 양자 컴퓨터 간에 이동하는 반복 처리를 활용합니다. 예를 들어, 화학, 최적화 및 기계 학습에서 양자 컴퓨팅의 현재 애플리케이션은 *하이브리드 양자 알고리즘*의 일종인 *변분 양자 알고리즘*을 기반으로 합니다. 변분 양자 알고리즘에서 고전적인 최적화 루틴은 기계 학습 훈련 세트의 오류를 기반으로 신경망의 가중치를 반복적으로 조정하는 것과 동일한 방식으로 파라미터화된 양자 회로의 파라미터를 반복적으로 조정합니다. Braket은 *변분 양자 알고리즘*을 지원하는 PennyLane 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리에 대한 액세스를 제공합니다. 양자 컴퓨팅은 다음과 같은 네 가지 주요 영역에서 계산에 활용되면서 점점 더 주목받고 있습니다. + **정수론** - 인수분해와 암호학 포함(예: *Shor의 알고리즘*은 정수론 계산을 위한 기본 양자 방법) + **최적화** - 제약 조건 만족도, 선형 시스템 해결, 기계 학습 포함 + **오라큘라 컴퓨팅** - 검색, 숨겨진 부분군 및 차수 찾기 포함(예: *Grover의 알고리즘*은 오라큘라 계산을 위한 기본 양자 방법) + **시뮬레이션** - 직접 시뮬레이션, 매듭 불변량 및 양자 근사 최적화 알고리즘(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA) 애플리케이션 포함 이러한 계산 범주는 금융 서비스, 생명공학, 제조 및 제약 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. Braket은 특정 실제 문제 외에도 여러 개념 증명 문제에 이미 적용할 수 있는 기능과 예제 노트북을 제공합니다. **Topics** + [Amazon Braket 작동 방식](braket-how-it-works.md) + [Amazon Braket 용어 및 개념](braket-terms.md) + [비용 추적 및 저장](braket-pricing.md) + [Amazon Braket에 대한 API 참조 및 리포지토리](braket-references.md) + [Amazon Braket 지원 리전 및 디바이스](braket-devices.md) # Amazon Braket 작동 방식 **작은 정보** **를 사용하여 양자 컴퓨팅의 기초를 알아봅니다 AWS\$1** [Amazon Braket Digital Learning Plan](https://skillbuilder.aws/learning-plan/EH35DWGU3R/amazon-braket--knowledge-badge-readiness-path-includes-labs)에 등록하고 일련의 학습 과정과 디지털 평가를 완료한 후 나만의 디지털 배지를 획득하세요. Amazon Braket은 온디맨드 회로 시뮬레이터 및 다양한 유형의 양자 처리 장치(QPUs. Amazon Braket에서 디바이스에 대한 원자성 요청은 양자 작업입니다. 게이트 기반 디바이스의 경우이 요청에는 양자 회로(측정 지침 및 샷 수 포함) 및 기타 요청 메타데이터가 포함됩니다. 아날로그 해밀토니안 시뮬레이터의 경우, 양자 작업에는 양자 레지스터의 물리적 레이아웃과 조작장의 시간 및 공간 종속성이 포함됩니다. Braket Direct는 양자 컴퓨팅을 탐색하는 방법을 확장하여 연구 및 혁신을 AWS가속화하는 프로그램입니다. 다양한 양자 디바이스에서 전용 용량을 예약하고 양자 컴퓨팅 전문가와 직접 소통하며 IonQ, Forte의 최신 트랩 이온 디바이스를 포함한 차세대 기능에 조기에 액세스할 수 있습니다. 이 섹션에서는 Amazon Braket에서 양자 작업을 실행하는 고수준 흐름에 대해 알아봅니다. **Topics** + [Amazon Braket 양자 작업 흐름](#braket-data-flow) + [타사 데이터 처리](#braket-3rd-party-processing) ## Amazon Braket 양자 작업 흐름 ![\[Amazon Braket 노트북, S3 결과 버킷, Amazon Braket, 관리형 시뮬레이터와 같은 AWS 클라우드 서비스와의 사용자 상호 작용, 그리고 양자 컴퓨팅 작업을 위한 QPU에 대한 결과를 보여주는 다이어그램입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/braket/latest/developerguide/images/data-flow-3.png) Jupyter 노트북을 사용하면 [Amazon Braket 콘솔](https://us-west-1.console.aws.amazon.com/console/home?region=us-west-1#)에서 또는 [Amazon Braket SDK](https://github.com/aws/amazon-braket-sdk-python)를 사용하여 양자 작업을 정의, 제출 및 모니터링할 수 있습니다. SDK에서 직접 양자 회로를 빌드할 수 있습니다. 그러나 아날로그 해밀턴 시뮬레이터의 경우 레지스터 레이아웃과 제어 필드(1)를 정의합니다. 양자 작업이 정의되면, 실행할 디바이스를 선택하여 Amazon Braket API(2)에 제출할 수 있습니다. 선택한 디바이스에 따라, 양자 작업은 디바이스가 사용 가능한 상태가 될 때까지 대기열에 추가되고 작업은 구현(3)을 위해 QPU 또는 시뮬레이터로 전송됩니다. Amazon Braket을 사용하면 QPUs, 온디맨드 시뮬레이터, 로컬 시뮬레이터, 임베디드 시뮬레이터 등 [지원되는 다양한 양자 디바이스](braket-devices.md)에 액세스할 수 있습니다. 양자 작업을 처리한 후 Amazon Braket은 결과를 Amazon S3 버킷에 반환합니다.이 버킷에서는 데이터가 AWS 계정 (4)에 저장됩니다. 동시에 SDK는 백그라운드에서 결과를 폴링하고 양자 작업 완료 시 Jupyter Notebook에 로드합니다. Amazon Braket 콘솔의 **Quantum Tasks** 페이지에서 또는 Amazon Braket의 `GetQuantumTask` 작업을 사용하여 양자 작업을 보고 관리할 수도 있습니다 Amazon BraketAPI. Amazon Braket은 이벤트 기반 처리 AWS Identity and Access Management (5)뿐만 아니라 사용자 액세스 관리, 모니터링 및 로깅을 위해 (IAM), Amazon CloudWatch 및 AWS CloudTrail Amazon EventBridge와 통합됩니다. ## 타사 데이터 처리 QPU 디바이스에 제출된 양자 작업은 타사 공급자가 운영하는 시설에 있는 양자 컴퓨터에서 처리됩니다. Amazon Braket의 보안 및 타사 처리에 대한 자세한 내용은 [Amazon Braket 하드웨어 공급자의 보안](third-party-security.md)을 참조하세요. # Amazon Braket 용어 및 개념 **작은 정보** **를 사용하여 양자 컴퓨팅의 기초를 알아봅니다 AWS\$1** [Amazon Braket Digital Learning Plan](https://skillbuilder.aws/learning-plan/EH35DWGU3R/amazon-braket--knowledge-badge-readiness-path-includes-labs)에 등록하고 일련의 학습 과정과 디지털 평가를 완료한 후 나만의 디지털 배지를 획득하세요. Braket에서는 다음과 같은 용어와 개념이 사용됩니다. **아날로그 해밀토니안 시뮬레이션** 아날로그 해밀토니안 시뮬레이션(Analog Hamiltonian Simulation, AHS)은 다체 시스템의 시간 종속 양자 동역학을 직접 시뮬레이션하기 위한 독특한 양자 컴퓨팅 패러다임입니다. AHS에서는 사용자가 직접 시간 종속 해밀토니안을 지정하고 양자 컴퓨터가 이 해밀토니안에 따른 연속적인 시간 변화를 직접 에뮬레이션하는 방식으로 조정됩니다. AHS 디바이스는 일반적으로 특수 용도 디바이스이며 게이트 기반 디바이스와 같은 범용 양자 컴퓨터가 아닙니다. 이러한 디바이스는 시뮬레이션할 수 있는 해밀토니안 클래스로 제한됩니다. 그러나 이러한 해밀토니안은 디바이스에서 자연스럽게 구현되므로, AHS는 알고리즘을 회로로 공식화하고 게이트 연산을 구현하는 데 필요한 오버헤드가 발생하지 않습니다. ** Braket ** Braket 서비스는 양자역학의 표준 표기법인 [bra-ket 표기법](https://en.wikipedia.org/wiki/Bra%E2%80%93ket_notation)에서 따온 명칭입니다. 1939년 Paul Dirac이 양자 시스템의 상태를 설명하기 위해 도입했으며, Dirac 표기법으로도 알려져 있습니다. ** Braket Direct** Braket Direct를 사용하면 원하는 다양한 양자 디바이스에 대한 전용 액세스를 예약하고 양자 컴퓨팅 전문가와 연결하여 워크로드에 대한 지침을 받으며 가용성이 제한된 새로운 양자 디바이스와 같은 차세대 기능에 조기에 액세스할 수 있습니다. ** Braket 하이브리드 작업** Amazon Braket에는 하이브리드 알고리즘의 완전관리형 실행을 제공하는 Amazon Braket Hybrid Jobs라는 기능이 있습니다. Braket 하이브리드 작업은 다음과 같은 세 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다. 1. 스크립트, Python 모듈 또는 Docker 컨테이너로 제공될 수 있는 알고리즘의 정의입니다. 1. 알고리즘을 실행할 Amazon EC2를 기반으로 하는 *하이브리드 작업 인스턴스*입니다. 기본값은 ml.m5.xlarge 인스턴스입니다. 1. 알고리즘의 일부인 *양자 작업*을 실행할 *양자 디바이스*입니다. 단일 하이브리드 작업에는 일반적으로 많은 양자 작업 모음이 포함됩니다. **디바이스** Amazon Braket에서 디바이스는 *양자 작업*을 실행할 수 있는 백엔드입니다. 디바이스는 *QPU* 또는 *양자 회로 시뮬레이터*일 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon Braket 지원 디바이스](braket-devices.md)를 참조하세요. **오류 완화** 오류 완화에는 여러 물리적 회로를 실행하고 측정값을 결합하여 결과를 개선하는 작업이 포함됩니다. 자세한 내용은 [오류 완화 기법](braket-error-mitigation.md)을 참조하세요. **게이트 기반 양자 컴퓨팅** 회로 기반 QC라고도 하는 게이트 기반 양자 컴퓨팅(QC)에서는 계산이 기본 연산(게이트)으로 나뉩니다. 특정 게이트 세트는 범용이므로, 모든 계산을 해당 게이트의 유한 수열로 표현할 수 있습니다. 게이트는 *양자 회로*의 구성 요소이며 고전적인 디지털 회로의 논리 게이트와 유사합니다. **게이트샷 제한** 게이트샷 제한은 샷당 총 게이트 수(모든 게이트 유형의 합계)와 작업당 샷 수를 나타냅니다. 수학적으로 게이트샷 제한은 다음과 같이 표현할 수 있습니다. `Gateshot limit = (Gate count per shot) * (Shot count per task)` **해밀토니안** 물리적 시스템의 양자 동역학은 시스템 구성 요소 간의 상호 작용과 외생적 구동력의 영향에 대한 모든 정보를 인코딩하는 해밀토니안에 의해 결정됩니다. N-큐비트 시스템의 해밀토니안은 일반적으로 고전 컴퓨터에서 복소수의 2N x 2N 행렬로 표현됩니다. 양자 디바이스에서 AHS를 실행하면 이러한 기하급수적 리소스 요구 사항을 피할 수 있습니다. **펄스** 펄스는 큐비트로 전송되는 일시적인 물리적 신호입니다. 이는 캐리어 신호를 지지하는 역할을 하고 하드웨어 채널 또는 포트에 바인딩되는 프레임에서 재생되는 파형으로 설명됩니다. 고객은 고주파 사인파 캐리어 신호를 변조하는 아날로그 엔벨로프를 제공하여 자체 펄스를 설계할 수 있습니다. 프레임은 큐비트의 \$10⟩ 및 \$11⟩에 대한 에너지 준위 사이의 에너지 분리를 통해 종종 공진 상태로 선택되는 주파수와 위상으로 고유하게 설명됩니다. 따라서 게이트는 미리 결정된 모양과 진폭, 주파수, 기간과 같은 보정된 파라미터를 갖는 펄스로 구현됩니다. 템플릿 파형에 포함되지 않은 사용 사례는 고정된 물리적 주기 시간으로 구분된 값 목록을 제공하여 단일 샘플 분해능에서 지정되는 사용자 지정 파형을 통해 활성화됩니다. **양자 회로** 양자 회로는 게이트 기반 양자 컴퓨터에서 계산을 정의하는 명령 세트입니다. 양자 회로는 측정 명령과 함께 qubit 레지스터에 대한 가역적 변환인 양자 게이트 순서로 구성됩니다. **양자 회로 시뮬레이터** 양자 회로 시뮬레이터는 고전 컴퓨터에서 실행되고 *양자 회로*의 측정 결과를 계산하는 컴퓨터 프로그램입니다. 일반 회로의 경우, 양자 시뮬레이션의 리소스 요구 사항은 시뮬레이션할 qubits의 수에 따라 기하급수적으로 증가합니다. Braket은 관리형(Braket API를 통해 액세스) 및 로컬(Amazon Braket SDK의 일부) 양자 회로 시뮬레이터 모두에 대한 액세스를 제공합니다. **양자 컴퓨터** 양자 컴퓨터는 중첩 및 얽힘과 같은 양자역학적 현상을 이용하여 계산을 수행하는 물리적 디바이스입니다. *게이트 기반* QC와 같이 양자 컴퓨팅(QC)에는 다양한 패러다임이 있습니다. **양자 처리 장치(Quantum Processing Unit, QPU)** QPU는 양자 작업에서 실행할 수 있는 물리적 양자 컴퓨팅 디바이스입니다. QPU는 게이트 기반 QC와 같은 다양한 QC 패러다임을 기반으로 할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon Braket 지원 디바이스](braket-devices.md)를 참조하세요. **QPU 네이티브 게이트** QPU 네이티브 게이트를 직접 매핑하여 QPU 제어 시스템에서 펄스를 제어할 수 있습니다. 네이티브 게이트는 추가 컴파일 없이 QPU 디바이스에서 실행할 수 있습니다. *QPU 지원 게이트*의 부분 집합입니다. Amazon Braket 콘솔의 **디바이스** 페이지와 Braket SDK를 통해 디바이스의 네이티브 게이트를 찾을 수 있습니다. **QPU 지원 게이트** QPU 지원 게이트는 QPU 디바이스에서 허용되는 게이트입니다. 이러한 게이트는 QPU에서 직접 실행되지 않을 수 있으므로, 네이티브 게이트로 분해해야 할 수 있습니다. Amazon Braket 콘솔의 디바이스 페이지와 Amazon Braket SDK를 통해 **디바이스**에서 지원되는 게이트를 찾을 수 있습니다. **양자 작업** Braket에서 양자 작업은 *디바이스*에 대한 원자성 요청입니다. *게이트 기반 QC* 디바이스의 경우, 이 요청에는 양자 회로(측정 명령 및 shots 수 포함) 및 기타 요청 메타데이터가 포함됩니다. Amazon Braket SDK를 통해 또는 CreateQuantumTask API 연산을 직접 사용하여 양자 작업을 생성할 수 있습니다. 양자 작업을 생성하면 요청된 디바이스가 사용 가능 상태가 될 때까지 대기열에 추가됩니다. Amazon Braket 콘솔의 **양자 작업** 페이지에서 또는 GetQuantumTask나 SearchQuantumTasks API 연산을 사용하여 양자 작업을 볼 수 있습니다. ** Qubit ** 양자 컴퓨터의 기본 정보 단위를 qubit(양자 비트)라고 하며, 이는 고전적 컴퓨팅의 비트와 매우 유사합니다. qubit는 초전도 회로 또는 개별 이온 및 원자와 같은 다양한 물리적 구현을 통해 실현될 수 있는 2단계 양자 시스템입니다. 다른 qubit 유형은 광자, 전자 또는 핵 스핀, 혹은 더 이색적인 양자 시스템을 기반으로 합니다. ** Queue depth ** Queue depth는 특정 디바이스에 대해 대기열에 있는 양자 작업 및 하이브리드 작업 수를 나타냅니다. 디바이스의 양자 작업 및 하이브리드 작업 대기열 수는 Amazon Braket Management Console 또는 Braket Software Development Kit (SDK)를 통해 액세스할 수 있습니다. 1. *작업 대기열 깊이*는 일반 우선순위에서 실행되기를 기다리는 양자 작업의 총 수를 나타냅니다. 1. *우선순위 작업 대기열 깊이*는 Amazon Braket Hybrid Jobs을 통해 실행되기를 기다리는 제출된 양자 작업의 총 수를 나타냅니다. 하이브리드 작업이 시작되면 이러한 작업은 독립 실행형 작업보다 우선순위가 높아집니다. 1. *하이브리드 작업 대기열 깊이*는 현재 디바이스에 대기 중인 하이브리드 작업의 총 수를 나타냅니다. 하이브리드 작업의 일부로 제출된 Quantum tasks에 우선순위가 있으며 Priority Task Queue에서 집계됩니다. ** Queue position ** Queue position는 각 디바이스 대기열 내에서 양자 작업 또는 하이브리드 작업의 현재 위치를 나타냅니다. 이는 Braket Software Development Kit (SDK) 또는 Amazon Braket Management Console을 통해 양자 작업 또는 하이브리드 작업에 대해 얻을 수 있습니다. ** Shots ** 양자 컴퓨팅은 본질적으로 확률적이므로 정확한 결과를 얻으려면 모든 회로를 여러 번 평가해야 합니다. 단일 회로 실행 및 측정을 샷이라고 합니다. 회로의 샷 수(반복 실행)는 원하는 결과 정확도에 따라 선택됩니다. ## AWS Amazon Braket에 대한 용어 및 팁 **IAM 정책** IAM 정책은 AWS 서비스 및 리소스에 대한 권한을 허용하거나 거부하는 문서입니다. IAM 정책을 사용하면 리소스에 대한 사용자의 액세스 수준을 사용자 지정할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 내 모든 Amazon S3 버킷 AWS 계정또는 특정 버킷에만 액세스하도록 허용할 수 있습니다. + **모범 사례:** 권한을 부여할 때는 *최소 권한*의 보안 원칙을 따릅니다. 이 원칙을 따르면 사용자 또는 역할이 양자 작업을 수행하는 데 필요한 것보다 더 많은 권한을 갖는 것을 방지할 수 있습니다. 예를 들어 직원이 특정 버킷에만 액세스해야 하는 경우 해당 직원에게 AWS 계정의 모든 버킷에 대한 액세스 권한을 부여하는 대신 IAM 정책에 버킷을 지정합니다. **IAM 역할** IAM 역할은 권한에 대한 임시 액세스 권한을 얻기 위해 수임할 수 있는 ID입니다. 사용자, 애플리케이션 또는 서비스가 IAM 역할을 맡기 전에 먼저 해당 역할로 전환할 수 있는 권한이 부여되어야 합니다. 누군가가 IAM 역할을 수임하면, 이전 역할에서 가졌던 모든 이전 권한을 포기하고 새 역할의 권한을 수임하게 됩니다. + **모범 사례:** IAM 역할은 서비스 또는 리소스에 대한 액세스 권한을 장기적으로 부여하기보다는 일시적으로 부여해야 하는 상황에 적합합니다. **Amazon S3 버킷** Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)는 버킷에 *객체*로 데이터를 저장할 수 AWS 서비스 있는 입니다. ** Amazon S3 버킷은 무제한 스토리지 공간을 제공합니다. Amazon S3 버킷의 최대 객체 크기는 5TB입니다. 이미지, 비디오, 텍스트 파일, 백업 파일, 웹 사이트의 미디어 파일, 아카이브된 문서, Braket 양자 작업 결과 등 모든 유형의 파일 데이터를 Amazon S3 버킷에 업로드할 수 있습니다. + **모범 사례:** S3 버킷에 대한 액세스를 제어하는 권한을 설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon S3 설명서의 [버킷 정책](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/bucket-policies.html)을 참조하세요. # 비용 추적 및 저장 **작은 정보** **를 사용하여 양자 컴퓨팅의 기초를 알아봅니다 AWS\$1** [Amazon Braket Digital Learning Plan](https://skillbuilder.aws/learning-plan/EH35DWGU3R/amazon-braket--knowledge-badge-readiness-path-includes-labs)에 등록하고 일련의 학습 과정과 디지털 평가를 완료한 후 나만의 디지털 배지를 획득하세요. Amazon Braket을 사용하면 선결제 약정 없이 온디맨드로 양자 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있습니다. 사용한 만큼만 지불합니다. 요금에 대한 자세한 내용은 [요금 페이지](https://aws.amazon.com/braket/pricing/)를 참조하세요. **Topics** + [Amazon Braket QPUs 대한 지출 한도 설정](#quantum-hardware-spending-limits) + [근실시간 비용 추적](#real-time-cost-tracking) + [비용 절감 모범 사례](#best-practices) ## Amazon Braket QPUs 대한 지출 한도 설정 Amazon Braket 지출 한도는 양자 처리 장치(QPUs. **지출 한도 작동 방식**: Amazon Braket은 누적 지출을 추적하고 구성된 한도에 대해 모든 작업 생성 요청을 검증합니다. 작업의 예상 비용이 나머지 지출 한도를 초과하는 경우 Amazon Braket은 검증 오류와 함께 작업을 즉시 거부합니다. 선택적으로 지출 한도에 대한 기간을 구성할 수 있습니다. 기간을 구성하면 지정된 기간에만 작업을 제출할 수 있습니다. 기간을 초과하여 제출된 작업은 거부됩니다. **옵트인 설계**: 제어를 명시적으로 활성화하지 않는 한 기존 워크플로는 영향을 받지 않습니다. 지출 한도를 삭제하여 모든 제한을 제거할 수 있습니다. **참고** 지출 한도는 온디맨드 및 하이브리드 작업 [QPU 작업에](braket-submit-tasks)만 적용됩니다. [시뮬레이터](braket-submit-tasks-simulators), [관리형 노트북](braket-get-started-create-notebook), [하이브리드 작업](braket-jobs) EC2 인스턴스 비용 및 [Braket Direct 예약](braket-reservations)은 제외됩니다. 모든 AWS 서비스에서 포괄적인 비용 관리를 위해를 계속 사용합니다[AWS Budgets](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-budgets/). ### 지출 한도 작업 목록 **검색** 다음 AWS CLI 명령을 사용하면 특정 AWS 리전 및 특정 Braket 디바이스의 지출 한도를 검색하고 나열할 수 있습니다. ``` aws --region {device_region} braket search-spending-limits --filters name=deviceArn,operator=EQUAL,values={device_arn} ``` **생성** 다음 AWS CLI 명령을 사용하면 특정 리전에서 지정된 양자 디바이스에 대한 새 지출 한도를 생성할 수 있습니다. 디바이스에 대한 지출 한도가 이미 있는 경우 요청이 거부됩니다. ``` aws --region {device_region} braket create-spending-limit --device-arn {device_arn} --spending-limit {max_spend} ``` **업데이트** 다음 AWS CLI 명령을 사용하여 기존 지출 한도를 새 최대 지출 값으로 업데이트할 수 있습니다. 현재 지출과 대기 중인 지출의 합계가 이미 요청된 새 최대 지출보다 높으면 요청이 거부됩니다. ``` aws --region {device_region} braket update-spending-limit --spending-limit-arn {spending_limit_arn} --spending-limit {new_max_spend} ``` 위 예제와 같이 새 최대 지출 대신 또는 추가로 기간을 제공할 수 있습니다. **삭제** 다음 AWS CLI 명령을 사용하여 기존 지출 한도를 삭제할 수 있습니다. ``` aws --region {device_region} braket delete-spending-limit --spending-limit-arn {spending_limit_arn} ``` 위 예제와 같이 새 최대 지출 대신 또는 추가로 기간을 제공할 수 있습니다. 선택 사항이지만 항상 리전 파라미터를 모범 사례로 지정합니다. 디바이스의 리전과 다른 리전에서 실행된 명령은 실패하거나의 경우 잘못된 결과를 `SearchSpendingLimits`반환합니다. 지출 한도를 사용하는 방법에 대한 자세한 예는 [예제 노트북](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-examples/tree/main/examples/braket_features/Spending_Limits_Introduction.ipynb)을 참조하세요. ### 작업 검증 작동 방식 AWS 계정이 유효한 `CreateQuantumTask` 요청을 보내면 다음과 같은 게이팅 동작이 적용됩니다. 참고: 나머지 예산은 지출 한도와 대기 중인 지출과 현재 지출의 합계 간의 차이입니다. (다음 섹션 참조) + 사례 1: 작업 디바이스에 대한 **지출 한도가 없습니다**. 작업이 생성됩니다. + 사례 2: 대상 디바이스에 대한 지출 한도가 있으며 **현재 시간은 지출 한도 기간 내에** 있습니다. + 작업의 예상 비용이 나머지 예산보다 낮거나 같으면 CreateQuantumTask가 성공하면 작업이 생성됩니다. + 예상 비용이 나머지 예산보다 크면가 `CreateQuantumTask` 실패하고 작업이 생성되지 않습니다. + 사례 3: 대상 디바이스에 대한 지출 한도가 있으며 **현재 시간이 지출 한도 기간을 벗**어났습니다. `CreateQuantumTask` 실패하고 작업이 생성되지 않습니다. ### 남은 예산 계산 방법 나머지 예산은 **지출 한도**와 **현재 지출** 및 **대기 중인 지출**의 합계 간의 차이입니다. 지출 한도가 있는 디바이스에 대해 작업이 생성되면 **대기 중인 지출**이 작업의 예상 비용만큼 증가합니다. 이 이벤트는 다음 표의 첫 번째 행에 나열됩니다. 다음 표에는 작업 진행 상황에 따라 대기 중인 지출과 현재 지출이 어떻게 되는지 나와 있습니다. | | | | | | --- |--- |--- |--- | | **이전 양자 작업 상태** | **새 양자 작업 상태** | **대기 중인 지출로 변경** | **현재 지출로 변경** | | - | CREATED | 예상 비용 증가 | No change | | CREATED | 대기됨 | No change | No change | | 임의 | RUNNING | No change | No change | | 임의 | 취소 중 | No change | No change | | 취소 중 | 취소됨 | 예상 비용으로 감소 | chnage 없음 | | 임의 | FAILED | 예상 비용으로 감소 | No change | | RUNNING | COMPLETED | 예상 비용으로 감소 | 예상 비용 증가(부분적으로 완료된 작업에 맞게 조정됨) | ### 엣지 케이스 **Q: 지출 한도를 생성할 때 대기열에 이미 있는 작업이 대기 중인 지출에 포함되나요?** A: 아니요. 이미 생성되었거나, 대기 중이거나, 진행 중인 작업은 새로 생성된 지출 한도의 대기 지출에 포함되지 않습니다. **Q: 지출 한도를 업데이트하여 낮추면 생성, 대기 또는 진행 중인 양자 작업이 조기에 종료되나요?** A: 아니요. **Q: 지출 한도의 종료 시간에 도달하면 생성되거나 대기 중이거나 진행 중인 양자 작업이 조기에 종료됩니까?** A: 아니요. 생성됨, 대기 중 및 기타 진행 중인 작업은 지출 한도 상태와 관계없이 완료할 수 있습니다. **Q: 지출 한도 부족과 지출 한도 0 USD는 어떻게 다릅니까?** A: 지출 한도가 없어 제한 없이 양자 작업을 생성할 수 없습니다. 달러가 0인 지출 한도는 모든 양자 작업을 차단합니다. **Q: 과거 또는 미래의 지출 한도가 0이면 모든 양자 작업 생성이 차단되나요?** A: 예. **Q: 지출 한도를 생성할 때 대기열에 이미 있는 작업의 예상 비용이 해당 작업이 완료된 후 현재 지출에 포함됩니까?** A: 아니요. 지출 한도가 활성화된 동안 제출된 작업만 누적 지출에 포함됩니다. ## 근실시간 비용 추적 Braket SDK는 양자 워크로드에 근실시간 비용 추적을 추가할 수 있는 옵션을 제공합니다. 각 예제 노트북에는 Braket의 양자 처리 장치(QPU) 및 온디맨드 시뮬레이터에 대한 최대 예상 비용을 제공하는 비용 추적 코드가 포함되어 있습니다. 최대 예상 비용은 USD로 표시되며 크레딧 또는 할인은 포함되지 않습니다. **참고** 표시된 요금은 Amazon Braket 시뮬레이터 및 QPU 작업 사용량을 기준으로 한 예상 금액입니다. 표시된 예상 요금은 실제 요금과 다를 수 있습니다. 예상 요금은 할인이나 크레딧을 고려하지 않으며 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)와 같은 다른 서비스의 사용에 따라 추가 요금이 발생할 수 있습니다. **SV1에 대한 비용 추적** 비용 추적 함수를 사용하는 방법을 보여주기 위해 벨 상태 회로를 구성하고 SV1 시뮬레이터에서 실행하기로 합니다. 먼저 Braket SDK 모듈을 가져오고 벨 상태를 정의한 다음, `Tracker()` 함수를 회로에 추가합니다. ``` #import any required modules from braket.aws import AwsDevice from braket.circuits import Circuit from braket.tracking import Tracker #create our bell circuit circ = Circuit().h(0).cnot(0,1) device = AwsDevice("arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1") with Tracker() as tracker: task = device.run(circ, shots=1000).result() #Your results print(task.measurement_counts) ``` ``` Counter({'00': 500, '11': 500}) ``` 노트북을 실행하면 벨 상태 시뮬레이션에 대해 다음과 같은 출력을 기대할 수 있습니다. 추적기 함수에는 전송된 샷 수, 완료된 양자 작업, 실행 기간, 청구된 실행 기간 및 최대 비용이 USD 단위로 표시됩니다. 실행 시간은 시뮬레이션마다 다를 수 있습니다. ``` import datetime tracker.quantum_tasks_statistics() {'arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1': {'shots': 1000, 'tasks': {'COMPLETED': 1}, 'execution_duration': datetime.timedelta(microseconds=4000), 'billed_execution_duration': datetime.timedelta(seconds=3)}} tracker.simulator_tasks_cost() ``` ``` Decimal('0.0037500000') ``` **비용 추적기를 사용하여 최대 비용 설정** 비용 추적기를 사용하여 프로그램에 대한 최대 비용을 설정할 수 있습니다. 특정 프로그램에 지출하려는 금액에 대한 최대 임계값을 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 비용 추적기를 사용하여 실행 코드에서 비용 제어 논리를 빌드할 수 있습니다. 다음 예제에서는 Rigetti QPU에서 동일한 회로를 사용하고 비용을 1 USD로 제한합니다. 코드에서 회로를 한 번 반복 실행하는 데 드는 비용은 0.30 USD입니다. 총 비용이 1 USD를 초과할 때까지 반복하도록 논리를 설정했습니다. 따라서 코드 조각은 다음 반복이 1 USD를 초과할 때까지 세 번 실행됩니다. 일반적으로 프로그램은 원하는 최대 비용에 도달할 때까지 계속 반복됩니다. 이 경우에서는 3회 반복입니다. ``` device = AwsDevice("arn:aws:braket:us-west-1::device/qpu/rigetti/Ankaa-3") with Tracker() as tracker: while tracker.qpu_tasks_cost() < 1: result = device.run(circ, shots=200).result() print(tracker.quantum_tasks_statistics()) print(tracker.qpu_tasks_cost(), "USD") ``` ``` {'arn:aws:braket:us-west-1::device/qpu/rigetti/Ankaa-3': {'shots': 600, 'tasks': {'COMPLETED': 3}}} 1.4400000000 USD ``` **참고** 비용 추적기는 실패한 TN1 양자 작업의 기간을 추적하지 않습니다. TN1 시뮬레이션 중에 리허설이 완료되었지만 수축 단계가 실패하면 리허설 요금이 비용 추적기에 표시되지 않습니다. ## 비용 절감 모범 사례 Amazon Braket 사용에 대한 다음 모범 사례를 고려하세요. 시간을 절약하고 비용을 최소화하며 일반적인 오류를 방지합니다. **시뮬레이터로 확인** + QPU에서 실행하기 전에 시뮬레이터를 사용하여 회로를 확인하면 QPU 사용에 대한 비용을 지불하지 않고도 회로를 미세 조정할 수 있습니다. + 시뮬레이터에서 회로를 실행한 결과는 QPU에서 회로를 실행한 결과와 동일하지 않을 수 있지만, 시뮬레이터를 사용하여 코딩 오류 또는 구성 문제를 식별할 수 있습니다. **특정 디바이스에 대한 사용자 액세스 제한** + 권한이 없는 사용자가 특정 디바이스에서 양자 작업을 제출하지 못하도록 제한할 수 있습니다. 액세스를 제한하는 권장 방법은 AWS IAM을 사용하는 것입니다. 이렇게 하는 방법에 대한 자세한 내용은 [액세스 제한](https://docs.aws.amazon.com/braket/latest/developerguide/braket-manage-access.html#restrict-access)을 참조하세요. + Amazon Braket 디바이스에 대한 사용자 액세스 권한을 부여하거나 제한하는 방법으로 **관리자** 계정을 사용하지 **않는** 것이 좋습니다. **청구 경보 설정** + 청구 금액이 사전 설정된 한도에 도달하면 알림을 받도록 청구 경보를 설정할 수 있습니다. 경보를 설정하는 권장 방법은 다음과 같습니다 AWS Budgets. 사용자 지정 예산을 설정하고 비용 또는 사용량이 예산 금액을 초과할 수 있는 경우 알림을 받을 수 있습니다. 정보는 [AWS Budgets](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-budgets/)에서 확인할 수 있습니다. **샷 수가 적은 TN1 양자 작업 테스트** + 시뮬레이터는 QPU보다 비용이 적게 들지만, 양자 작업이 높은 샷 수로 실행되는 경우 특정 시뮬레이터는 비용이 많이 들 수 있습니다. 적은 shot 수로 TN1 작업을 테스트하는 것이 좋습니다. Shot 수는 SV1 및 로컬 시뮬레이터 작업의 비용에 영향을 주지 않습니다. **양자 작업에 대해 모든 리전 확인** + 콘솔에는 현재에 대한 양자 작업만 표시됩니다 AWS 리전. 제출된 청구 가능한 양자 작업을 찾을 때는 모든 리전을 확인해야 합니다. + [지원되는 디바이스](braket-devices.md) 설명서 페이지에서 디바이스 및 관련 리전 목록을 볼 수 있습니다. # Amazon Braket에 대한 API 참조 및 리포지토리 **작은 정보** **를 사용하여 양자 컴퓨팅의 기초를 알아봅니다 AWS\$1** [Amazon Braket Digital Learning Plan](https://skillbuilder.aws/learning-plan/EH35DWGU3R/amazon-braket--knowledge-badge-readiness-path-includes-labs)에 등록하고 일련의 학습 과정과 디지털 평가를 완료한 후 나만의 디지털 배지를 획득하세요. Amazon Braket은 노트북 인스턴스를 생성 및 관리하고 모델을 훈련 및 배포하는 데 사용할 수 있는 API, SDK 및 명령줄 인터페이스를 제공합니다. + [Amazon Braket Python SDK(권장)](https://amazon-braket-sdk-python.readthedocs.io/en/latest/#) + [Amazon Braket API 참조](https://docs.aws.amazon.com/braket/latest/APIReference/Welcome.html) + [AWS Command Line Interface](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/braket/index.html) + [AWS SDK for .NET](https://docs.aws.amazon.com/sdkfornet/v3/apidocs/items/Braket/NBraket.html) + [AWS SDK for C\$1\$1](https://sdk.amazonaws.com/cpp/api/LATEST/namespace_aws_1_1_braket.html) + [AWS SDK for GoAPI Reference](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go/api/service/braket/) + [AWS SDK for Java](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaSDK/latest/javadoc/com/amazonaws/services/braket/package-summary.html) + [AWS SDK for JavaScript](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/latest/AWS/Braket.html) + [AWS SDK for PHP](https://docs.aws.amazon.com/aws-sdk-php/v3/api/class-Aws.Braket.BraketClient.html) + [AWS SDK for Python (Boto)](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/braket.html) + [AWS SDK for Ruby](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-ruby/v3/api/Aws/Braket.html) Amazon Braket Tutorials GitHub 리포지토리에서 코드 예제를 가져올 수도 있습니다. + [Braket 자습서 GitHub](https://github.com/aws/amazon-braket-examples) ## 코어 리포지토리 다음은 Braket에 사용되는 키 패키지가 포함된 코어 리포지토리 목록을 표시합니다. + [Braket Python SDK](https://github.com/aws/amazon-braket-sdk-python) - Braket Python SDK를 사용하여 Python 프로그래밍 언어로 Jupyter 노트북에 코드를 설정합니다. Jupyter 노트북을 설정한 후, Braket 디바이스 및 시뮬레이터에서 코드를 실행할 수 있습니다. + [Braket 스키마](https://github.com/aws/amazon-braket-schemas-python) - Braket SDK와 Braket 서비스 간의 계약입니다. + [Braket 기본 시뮬레이터](https://github.com/aws/amazon-braket-default-simulator-python) - Braket에 대한 모든 로컬 양자 시뮬레이터(상태 벡터 및 밀도 행렬)입니다. ## 플러그인 또한 다양한 디바이스 및 프로그래밍 도구와 함께 사용되는 각종 플러그인이 있습니다. 여기에는 Braket 지원 플러그인뿐만 아니라 아래와 같이 타사에서 지원하는 플러그인이 포함됩니다. **Amazon Braket 지원**: + [Amazon Braket 알고리즘 라이브러리](https://github.com/aws-samples/amazon-braket-algorithm-library) - Python으로 작성된 사전 빌드된 양자 알고리즘의 카탈로그입니다. 그대로 실행하거나 더 복잡한 알고리즘을 빌드하기 위한 출발점으로 활용할 수 있습니다. + [Braket-PennyLane 플러그인](https://github.com/aws/amazon-braket-pennylane-plugin-python) - Braket에서 QML 프레임워크로 PennyLane을 사용합니다. **타사(Braket 팀이 모니터링 및 기여)**: + [Qiskit-Braket 공급자](https://github.com/qiskit-community/qiskit-braket-provider) - Qiskit SDK를 사용하여 Braket 리소스에 액세스합니다. + [Braket-Julia SDK](https://github.com/awslabs/Braket.jl) - (EXPERIMENTAL) Braket SDK의 Julia 네이티브 버전 # Amazon Braket 지원 리전 및 디바이스 **작은 정보** **를 사용하여 양자 컴퓨팅의 기초를 알아봅니다 AWS\$1** [Amazon Braket Digital Learning Plan](https://skillbuilder.aws/learning-plan/EH35DWGU3R/amazon-braket--knowledge-badge-readiness-path-includes-labs)에 등록하고 일련의 학습 과정과 디지털 평가를 완료한 후 나만의 디지털 배지를 획득하세요. Amazon Braket에서 디바이스는 양자 처리 장치(QPU) 또는 양자 작업을 실행하기 위해 호출할 수 있는 시뮬레이터를 나타냅니다. Amazon Braket은 AQT, , IonQ, 및에서 QPU 디바이스에 대한 액세스를 제공합니다IQMQuEraRigetti. 또한는 온디맨드, 로컬 및 임베디드 시뮬레이터에 대한 액세스를 AWS 제공합니다. 임베디드 시뮬레이터에 대한 자세한 내용은 [임베디드 시뮬레이터 정보를 참조하세요](embedded-simulator.md). 지원되는 양자 하드웨어 공급자에 대한 자세한 내용은 [QPU에 양자 작업 제출](braket-submit-tasks.md)을 참조하세요. 사용 가능한 시뮬레이터에 대한 자세한 내용은 [시뮬레이터에 양자 작업 제출](braket-submit-tasks-simulators.md)을 참조하세요. 다음 표에는 사용 가능한 디바이스 및 시뮬레이터 목록이 표시됩니다. | 제공업체 | 디바이스 이름 | 패러다임 | Type | 디바이스 ARN | 리전 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | [AQT](braket-submit-tasks.md#braket-qpu-partner-aqt) | IBEX-Q1 | 게이트 기반 | QPU | arn:aws:braket:eu-north-1::device/qpu/aqt/Ibex-Q1 | eu-north-1 | | [IonQ](braket-submit-tasks.md#braket-qpu-partner-ionq) | Forte-1 | 게이트 기반 | QPU | arn:aws:braket:us-east-1::device/qpu/ionq/Forte-1 | us-east-1 | | [IonQ](braket-submit-tasks.md#braket-qpu-partner-ionq) | Forte-Enterprise-1 | 게이트 기반 | QPU | arn:aws:braket:us-east-1::device/qpu/ionq/Forte-Enterprise-1 | us-east-1 | | [IQM](braket-submit-tasks.md#braket-qpu-partner-iqm) | Garnet | 게이트 기반 | QPU | arn:aws:braket:eu-north-1::device/qpu/iqm/Garnet | eu-north-1 | | [IQM](braket-submit-tasks.md#braket-qpu-partner-iqm) | Emerald | 게이트 기반 | QPU | arn:aws:braket:eu-north-1::device/qpu/iqm/Emerald | eu-north-1 | | [QuEra](braket-submit-tasks.md#braket-qpu-partner-quera) | Aquila | 아날로그 해밀토니안 시뮬레이션 | QPU | arn:aws:braket:us-east-1::device/qpu/quera/Aquila | us-east-1 | | [Rigetti](braket-submit-tasks.md#braket-qpu-partner-rigetti) | Ankaa-3 | 게이트 기반 | QPU | arn:aws:braket:us-west-1::device/qpu/rigetti/Ankaa-3 | us-west-1 | | AWS | [Braket\$1sv](braket-submit-tasks-simulators.md#braket-simulator-sv) | 게이트 기반 | 로컬 시뮬레이터 | N/A(Braket SDK의 로컬 시뮬레이터) | 해당 사항 없음 | | AWS | [Braket\$1dm](braket-submit-tasks-simulators.md#braket-simulator-dm) | 게이트 기반 | 로컬 시뮬레이터 | N/A(Braket SDK의 로컬 시뮬레이터) | 해당 사항 없음 | | AWS | [braket\$1ahs](braket-submit-tasks-simulators.md#braket-simulator-ahs-local) | 아날로그 해밀토니안 시뮬레이션 | 로컬 시뮬레이터 | N/A(Braket SDK의 로컬 시뮬레이터) | 해당 사항 없음 | | AWS | [SV1](braket-submit-tasks-simulators.md#braket-simulator-sv1) | 게이트 기반 | 온디맨드 시뮬레이터 | arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1 | us-east-1, us-west-1, us-west-2, eu-west-2 | | AWS | [DM1](braket-submit-tasks-simulators.md#braket-simulator-dm1) | 게이트 기반 | 온디맨드 시뮬레이터 | arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/dm1 | us-east-1, us-west-1, us-west-2, eu-west-2 | | AWS | [TN1](braket-submit-tasks-simulators.md#braket-simulator-tn1) | 게이트 기반 | 온디맨드 시뮬레이터 | arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/tn1 | us-east-1, us-west-2 및 eu-west-2 | **참고** 디바이스 ARNs. 예를 들어 AQT IBEX-Q1 디바이스를 사용할 때 디바이스 ARN에가 포함되어 있는지 확인합니다'Ibex-Q1'. Amazon Braket에서 사용할 수 있는 QPU에 대한 추가 세부 정보는 [Amazon Braket 양자 컴퓨터](https://aws.amazon.com/braket/quantum-computers/)를 참조하세요. **디바이스 속성** 모든 디바이스에 대해 Amazon Braket 콘솔의 **디바이스** 탭 또는 `GetDevice` API를 통해 디바이스 토폴로지, 보정 데이터 및 네이티브 게이트 세트와 같은 추가 디바이스 속성을 찾을 수 있습니다. Amazon Braket에서는 시뮬레이터로 회로를 구성할 때 연속 큐비트 또는 인덱스를 사용해야 합니다. SDK로 작업할 때 다음 코드 예제에서는 사용 가능한 각 디바이스 및 시뮬레이터의 디바이스 속성에 액세스하는 방법을 보여줍니다. ``` from braket.aws import AwsDevice from braket.devices import LocalSimulator device = AwsDevice('arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1') # SV1 # device = LocalSimulator() # Local State Vector Simulator # device = LocalSimulator("default") # Local State Vector Simulator # device = LocalSimulator(backend="default") # Local State Vector Simulator # device = LocalSimulator(backend="braket_sv") # Local State Vector Simulator # device = LocalSimulator(backend="braket_dm") # Local Density Matrix Simulator # device = LocalSimulator(backend="braket_ahs") # Local Analog Hamiltonian Simulation # device = AwsDevice('arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/tn1') # TN1 # device = AwsDevice('arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/dm1') # DM1 # device = AwsDevice('arn:aws:braket:eu-north-1::device/qpu/aqt/Ibex-Q1') # AQT IBEX-Q1 # device = AwsDevice('arn:aws:braket:us-east-1::device/qpu/ionq/Forte-1') # IonQ Forte-1 # device = AwsDevice('arn:aws:braket:us-east-1::device/qpu/ionq/Forte-Enterprise-1') # IonQ Forte-Enterprise-1 # device = AwsDevice('arn:aws:braket:eu-north-1::device/qpu/iqm/Garnet') # IQM Garnet # device = AwsDevice('arn:aws:braket:eu-north-1::device/qpu/iqm/Emerald') # IQM Emerald # device = AwsDevice('arn:aws:braket:us-east-1::device/qpu/quera/Aquila') # QuEra Aquila # device = AwsDevice('arn:aws:braket:us-west-1::device/qpu/rigetti/Ankaa-3') # Rigetti Ankaa-3 # Get device properties device.properties ``` ## Amazon Braket의 리전 및 엔드포인트 리전 및 엔드포인트의 전체 목록은 [AWS 일반 참조](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/braket.html)를 참조하세요. QPU 디바이스에서 실행되는 양자 작업은 해당 디바이스의 리전에 있는 Amazon Braket 콘솔에서 볼 수 있습니다. Amazon Braket SDK를 사용하는 경우 작업 중인 리전에 관계없이 QPU 디바이스에 양자 작업을 제출할 수 있습니다. SDK는 지정된 QPU에 대해 리전에 대한 세션을 자동으로 생성합니다. Amazon Braket은 AWS 리전다음에서 사용할 수 있습니다. | 리전 이름 | 리전 | Braket 엔드포인트 | | --- | --- | --- | | 미국 동부(버지니아 북부) | us-east-1 | braket.us-east-1.amazonaws.com(IPv4 전용) braket.us-east-1.api.aws(듀얼 스택) | | 미국 서부(캘리포니아 북부) | us-west-1 | braket.us-west-1.amazonaws.com(IPv4 전용) braket.us-west-1.api.aws(듀얼 스택) | | US West 2(오레곤) | us-west-2 | braket.us-west-2.amazonaws.com(IPv4 전용) braket.us-west-2.api.aws(듀얼 스택) | | EU North 1(스톡홀름) | eu-north-1 | braket.eu-north-1.amazonaws.com(IPv4 전용) braket.eu-north-1.api.aws(듀얼 스택) | | EU West 2(런던) | eu-west-2 | braket.eu-west-2.amazonaws.com(IPv4 전용) braket.eu-west-2.api.aws(듀얼 스택) | **참고** Amazon Braket SDK는 IPv6 전용 네트워크를 지원하지 않습니다.