（来源：上观新闻）
（二）从功🇵🇭📐能到优势🇪🇷：QLLVM 如⚡🇲🇼何超越传🦛🇧🇷统量子编译器 🗯🤕QLLVM将高🌆级量子程序编译为🐳🥗目标后端可执行📯◼代码，主要功能👨💻包括： 核心♻功能一🎆🇪🇦览 1. 🏥多语言前端：🚞🇰🇷支持OpenQ🇲🇺🥠ASM 2🦹♂️.0、Qis〰kit Q🧘♀️🇻🇳uantumC👥🇨🇩ircuit、Q🇨🇷🇰🇬Panda、Ci⬆rq等输入 🥾 2. M⏱LIR优化：单🌮🇭🇹比特门👷合并、抵🇻🇪📩消、对角门移🇦🇺🇱🇰除、门综合等优🇪🇨化Pa3️⃣🦈ss 👾💾 3. Q👨👩👦👦🤾♀️IR生🔩🔺成：将MLIR🎵↗方言 Lo🥩wering为Q🇱🇧🏳IR（L🧕LVM 💂👢IR 形式的量🏤子中间表示🇨🇬⚜） 4. 🚉SAB👥〽RE映射🏷🚵♀️：C+🦖+/Qiskit🥙实现的量子比特📲👤布局与SWAP🇧🇸🅾插入 🦞⏺5. 多后端发👨🔬射：输出O🇰🇪penQA📗SM、🔌硬件特定格式等🇧🇯🌰 四🍬🍺大核心🇹🇿🚘优势 1🖐. 工🌈🇨🇺业级IR基础设👩✈️🇳🇵施：基于✝👨⚖️MLIR/🚚🍣LLVM，便4️⃣于扩展新方言和🥡新Pass 2🍜. 多种输入形式🏵🤫：OpenQAS🎉M、Qiskit🛩👉等，适配🐞不同编🇳🇨❤程习惯 3. ☹灵活优化：-🐽O0/-O1等🌂🇫🇲级、自定义P🧔🇦🇶ass序列、合🔂成优化 🔢 4.😻 物理约束映🌵射：SABR🦴⏫E等布局🚺🌧与SWAP策略，🦍适配真实硬件🐂📙拓扑 🔺（三）技术路线❗：QLLVM如🎬何实现🌮🤓经典-量子混合📠编译 🔶◆三层架构🖱🦢设计 Q🇨🇨🇹🇲LLVM基于🙎📻LLVM/MLI🇿🇦🖊R生态构建，采🍝🇮🇶用经典的三层编👨👨👧👧译架构，实现💋🇲🇫从量子程序🧖♂️💀到硬件指令的完🧤👄整编译流程： ⚙ 图：QLLV🗄🖇M编译框架 •🔩🥧 前端：负责👨👧语言解析和中间🧁代码生成，将高👨🦱🖇级语言转换为M🕜🧛♀️LIR Qua👨🎫ntum方言 🛷互站源码交易平台• 中😄🧲端：基于🏊🇹🇷MLIR进行量子⏫程序优化⛔，并将⬛🛐MLIR进一步L🇪🇺owerin🔽g为QI🌙R（LLVM 🌱🦁IR） 🇿🇲 • 后🇲🇿端：基于QIR📀和QIR运🧦🌩行时库🇿🇲，将程序转换为目🧤标硬件支持的代🏜码格式 ◆🚜🇨🇦经典-量子混♓合编译机制 🇷🇴依托LLVM 👜🧯生态，QLL🤐VM能够实现🐤🔓与经典编译Pas🇯🇲🚏s、CUD🐨🎲A编程模型和 🕵🈂HPC运行时的🥬集成，从而实💳现高效的经典量🎙🥑子混合任务编译🤹♀️📫。
云厂商或许也🏫🐻需要证明，🎭自己的🌻🏐价值在于提🤷♂️⌨供高效🦙的模型微🚗👨🎨调工具、🎎🌲数据服务和AP🎦I，从而⛏锁定更广泛的客🇯🇴户，而不是仅🇹🇷仅把G🏴🚈PU显卡🕵卖给Anth💧⚾ropic或O🍗penAI💝。他还先后🕐🐀实施完成创新48😴项，累🐍🕛计创效6000余🧘♂️万元，带领团📪队完成整🏊🚜改车及选改型车🍴🚫合计532台✴🔲次，改🐥型计划完成率👯100%，有效满🇧🇭🥊足了不😵🎭同用户的个性化😻需求，他也荣获🍫了全国五一劳动奖🔜章等荣誉👐👨👦👦。
但未来一定😭🚶会出现新的路径⛺🔭：类似于“💇大规模预训练”的🇵🇭🚖机器人模🔹🔳型，就像人👫👠类一样，通过大量👨❤️💋👨经验学♏🦑习，同时🐹具备“样本高效性🇬🇧”（fe➡w-shot l🤬🐢earnin⏩g）🍑🏚。会员社👅😃群进展速👥报 上🇲🇵周第11🏰👾期直播的时候➡🧜♀️，我正式🗞发布了付费会员♒🇫🇷社群🕢。
