（来源：上观新闻）
作者 | 🏀周云龙 编辑🧤 | 蔡芳芳🇦🇼 编者按： ❌过去一年，企业🇱🇦🇱🇷 AI Cod🏠🧜♂️ing 的讨论🦏往往集中在模型能🙈🔣力、部署成本🇲🇽🥅与合规🇧🇻约束上🥗🎲。奖励规则很直白：🐟每天最高用🇦🇽😖100万激↗励10🧵000个优质闪应🙄📣用，每周再🇮🇳砸100万奖励🚕🤸♀️100名🧘♀️优秀创作者⚛。这背后，是能源🕚👨🔬结构、技🇸🇪术范式以及市场机🎾制的系🕵️♀️📦统性重构，更🇲🇹👓是我国推动能🦕源安全保障💵、实现“双碳”目🧝♀️💼标以及🍮培育经济新动🙇♀️🎛能的必然选🐚📟择😨♊。
具体到产品🖋，iPhone🏋🇬🇭是中国城🤼♀️🇻🇬市最畅⛱销的机😺型，Ma🚾c Mini是🐂中国最畅销的台式☂📬机，MacBo💉🇧🇪ok A🥁ir是中国🍻最畅销的👨🤭笔记本电脑🐑😓。但这种模式，🏘几乎没人能复制👌。去年秋天，一💠个朋友◾所在的上市公📕🅾司开始推动🌩🙎♂️ AI 辅🖖💍助编程🐦🔯。（二）从功能到🍣🇹🇩优势：QLLV👛🐛M 如🈁🚮何超越传统量子编👁️🗨️译器 QLL🔬VM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Op🇬🇧🐮enQASM😶🖊 2.0🇵🇲、Qiskit🗺◽ Quantum🎧🙋Circuit➗🚬、QPand📅🤦♀️a、Cirq🇳🇴等输入 2.🤽♀️📩 MLIR优😑化：单比⚫👩👩👧👧特门合并🏔、抵消、对角门🥋🧟♂️移除、门综😚SEO和SEM合等优化Pa🚿📑ss 3.😭 QIR生😓成：将M📕🚿LIR方言 Lo🇹🇳wering为🎹🐴QIR（LL🇳🇨👨⚕️VM IR🔰👬 形式的量子👨⚖️🕓中间表👩💼示） 🔺4. S🤽♀️ABR👨👨👧👦E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OpenQA🛬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ML🍣🤾♀️IR/LLV🇵🇭🇨🇭M，便于扩展新🤣方言和😌⚫新Pas🔁🤯s 2. 多🚽种输入形式：Op👯♂️enQASM、🎠Qiskit等🗑🇨🇫，适配不同🐇👩✈️编程习惯🔄🇵🇬 3. 灵🏓🤕活优化：-O9️⃣0/-O1等级、🇹🇯自定义Pass序⏳列、合成优💆♂️化 🏄🦙4. 物理约束🛎👄映射：SAB🈁RE等💄布局与⏹SWAP策略，适🚏配真实硬件💊🌓拓扑 （三🗣🛶）技术路线：QL🦇🇬🇦LVM😩如何实现经典-量🐅👨💻子混合编译 💁 ◆三层架构🇧🇲🖕设计 ⏹SEO和SEMQLLVM基于😳🦕LLV🥞M/MLIR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：Q🇸🇽LLVM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MLIR🐹 Qu🧴antum🥌方言 • 🐧中端：基于🥄🤚MLIR💕🗑进行量子程序优😘🖐化，并🚠将ML💅IR进🍦👒一步Loweri🤬ng为QIR🚿👩👩👧（LL👩🎓✨VM IR） 🖍😾• 后端：🥬基于Q👩🦰🇱🇹IR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，🇮🇨QLLV🐖M能够实🇧🇱现与经典编译Pa⛄👚ss、🎢🐊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◽。
✎作者 🗣♐| 佘🧻🛎宗明 ✎运营 📋🤬| 李玩 🐆欢迎分享到朋🧞♂️☄友圈 转载须经许🥯可🛌。云厂商提供A🇹🇬🃏I专用芯片或许🍮能够在GPU➖🍺紧缺时满足客户一🚓定诉求，😑SEO和SEM如何满🔭足当前市场对A🏃♀️🈁I算力高涨的🧷👨🦳需求，🇨🇺🎢对所有云📘🥩厂商而言，🎾都是一道必🍴↙答题♋。
