（来源：上观新闻）
图源：雷科技📲🧙♂️ 说实话，雷科🔐技也是第一次在🐠发布会↙结束后，👨🔬却依然对🇱🇺手机的👨🎨🇨🇰芯片、屏幕🕦🇨🇭等硬件🇰🇪😃的参数一无所知🌘🔫，不过从A🕑URORA🇺🇸的定位🐪来看，至少旗🗿🇧🇲舰芯片是没跑的🥔🥯，至于具体是哪一👨🏭款则有待后🧳续公布🎗🇨🇦了👑🚞。整体算下🕓🎑来，我们📡🇵🇬现在一🐱🛑年大概花 🔝700 万美元🐱🧾在 AI⏩ 上，而公司的🇹🇹🥘薪资成本大概是 ⛎2500 万美元⛎🎱。重构模块有了 s🛸pec🌾🎻、AI 按 sp☢🤚ec 生成了干🇪🇷净的新代码，但它🦷🤽♂️仍要和💛老模块交🇬🇳🇮🇨互——老模块没有💙👍 sp🥜🍿ec，接口不🇦🇬规整，状态转换的🚇💤地蜘蛛隐性条件🇨🇦👨❤️💋👨藏在旧代码😐里🇵🇼🎳。马孔多在纠纷发🕍生后曾向🇨🇰🕍抖音平台说明情🧝♂️🐎况，平台表示愿🇮🇸🇮🇨进行协调，但🧠◀巴图方不愿退款🤩👨🦲。
不过，确实🏛会有一部分人☝✔尝试自建🤦♀️，这是不可🐢避免的🗝🤞。（二）从功🗃🥟能到优势：QLL▫⏭VM 🇵🇱如何超越传统🇩🇲量子编☢译器 QL🌽🔅LVM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2️⃣持OpenQ⏳🏒ASM 2.0、📫Qiskit ⚓⛄QuantumC🐐ircui🎎t、Q🤓Pand📦a、C🗜🇲🇺irq等输入 👫🎿2. MLIR🕎优化：🈷单比特门合并、🧨抵消、对角门🎱移除、门综合🛤等优化Pas😁s 3. 🇬🇺QIR生🌧🗣成：将MLI📸💹R方言🚮🇱🇷 Lower🤞🏴ing为Q⛪🥜IR（LLV♈M IR 形式的🇩🇿🧲量子中♍🎾间表示🇳🇬⛪） 4.🦖💮 SABR🎞🐉E映射：C++/🥄Qiski💂地蜘蛛t实现的量👨🍳🤳子比特布局🈁🇲🇿与SWAP插入 🏢🤾♂️ 5. 多后端⚫🦄发射：输👩🏭👩🦳出OpenQAS❕M、硬件特定格9️⃣式等 四大核💜心优势 ⬜🇳🇱1. 工业📮级IR基👩🚒础设施：基于ML🧞♀️✈IR/LLVM🤪📄，便于🍄扩展新方言🇽🇰和新P👨🦲⁉ass 📡🧤2. 多种🛢输入形式：O↙🤾♀️penQAS📖🇻🇦M、Qisk🕎🇬🇪it等，🌋🥊适配不同编🕯程习惯 3.💟👨👨👧👧 灵活优化：-O🌉🧯0/-O1🚞🇪🇪等级、自定🚓🔏义Pa↗ss序列🇫🇯😰、合成🤙优化 4.🇬🇷🇫🇯 物理😽约束映射🚋：SABRE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🧨🌶/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🕠地蜘蛛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M🔫LIR Qu🤯antum方👸言 • 中🏞⛏端：基于M☝🏌️♀️LIR进行😙量子程序优化🔧，并将🔀MLIR进一🗒步Loweri🔴👀ng为QIR（L💳👦地蜘蛛LVM I🛸R） • 🇨🇽后端：💅基于QIR和QI⚫🇨🇲R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🎞LLV🌸7️⃣M 生态，QL💦😶LVM能🔃🇧🇸够实现与经💖🇨🇻典编译🧳Pass、🇹🇳🇻🇨CUDA↙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👷。
