（来源：上观新闻）
以前我用过的 A🆔🏳️🌈I 写作工⚜🐒具，基本套路是😼🥨你给标题它憋文章🦔〰，说实话质量参🇻🇪差不齐🍴🆓，改起来比🍲自己写🛋🏴还费劲⛓🇸🇹。但我只能说，我🙏🇸🇬们对本季度iP🖕🇦🇺hon🇱🇧e的表现非常满😞意——增长2💥🥃2%，🔑继一季度之后继续🧜♀️⏱保持强劲，✊这是我们从i🕞Phone 1🎤7发布🈚以来到三🎀月季度最强🐚的一个💶周期，我们“再🌯🈸满意不过⛸了”（co🗡👸uld🇨🇰 not be 🇰🇬➿happ🇵🇹🌪ier）🐹🛣。
这就是我说的💱🏴☠️“幻影 GDP👩👧👦”（Phant😤🕍om 🏊GDP🚑😞）问题🏤：真实创造的🎃价值，📁🎲远远大于统🇻🇪计数据所反🥄🕦映的😽。自201🍖🐹6年知识付费☪📴浪潮兴起，至今🇨🇼⛅已近十年🕥。这也意味着，D🍐eepS📜🍆eek下一轮🇬🇼🚅攻坚的核心战场，💤必须清晰指向💧🚸代码与Agen💖t🤹♂️。（二）从功🚑能到优势：Q😐LLVM 如何超🇮🇹越传统量🍙📖子编译🇦🇹器 QLLV🇻🇨👨🏫M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O⌛🚍penQAS🇵🇷🧀M 2.0、Q🥑iskit🔹 Qu👨💼😜antumC🇬🇩💭ircuit、Q💝🍮Panda、Ci🇱🇸rq等输入 🧜♀️♒ 2.🍡 MLIR优化🇳🇪👩👩👧👧：单比特门合并8️⃣、抵消、对角门移🇰🇮除、门综合🤽♀️🇺🇦等优化Pas🚭s 3.🚿 QIR🧟♀️生成：将MLIR🦒方言 🙋Lowe🧠🕙geo是啥ring为🧡✊QIR（🧩LLVM I📈🎋R 形式的💽🧭量子中间表示🤐） 4. 🍿🖌SABR🗝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MLI😭🧚♂️R/LL🕶🛁VM，便于❕👑扩展新🌸方言和新Pas🙌s 2📶. 多种输入形式🌇🥤：Ope🛂🚿nQASM🐶、Qis😽kit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：SA🚇📵BRE等布🇵🇾🎴局与SW🦜AP策略，📕适配真实🦸♀️🇬🇩硬件拓扑 （🙈三）技🌞😕术路线：🃏🉑QLL😤👨✈️VM如何🧑🎑实现经典-量子🌹混合编译 😘 ◆三层架ℹ构设计🏇 QLLVM🍁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ML🔂🧜♂️IR Quan🇱🇸🐣tum方言 👤🇱🇦• 中端：💁♂️🌗基于MLIR🈵进行量➿子程序🚼📓优化，并将MLI🥝R进一步Lo🇲🇶wer🌠ing为QI🦵🎎R（LLVM I😒R） • 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 🍤🏭geo是啥依托LL🇸🇻VM 生态，Q⁉🐿LLVM能够实现✒📁与经典编⏹👤译Pass、😲CUDA编🤽♀️程模型和 HP🇨🇫🙍♂️C运行时的🤦♀️集成，◀从而实现高👨✈️效的经典量🇺🇦🎭子混合任务4️⃣🛠编译⛽。
