（来源：上观新闻）
（二）从功🇰🇿能到优势：QL🔝LVM 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O🇾🇹penQ🅾ASM 2.0↔、Qis🎧👩❤️👩kit Qu🇳🇺antumC🏅ircuit、🍄QPan🌡🍙da、Ci💊🧞♂️rq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Pass🐕👔 3. QIR😰🇦🇪生成：将🚰👉MLI🙎♂️R方言 Lo👩👦wering为🇸🇩QIR（LLVM↙ 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👝⛈OpenQAS🧾M、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/LLVM🍇🎒，便于扩展🦕🌭新方言和新💕Pass🇨🇩 2🇦🇨😄. 多种输🦇🐽入形式👨✈️：Ope😸🙄nQAS💋⏸M、Qiski😫👞t等，适😇配不同编🐖👨👨👧👧程习惯 3. 🛬🤸♂️灵活优化：🦜-O0/-O🔢1等级📇、自定💌义Pa⚱ss序🧒📬列、合成优化 ⁉🌤4. 物理👎🇦🇷约束映射🇫🇯：SAB👨❤️💋👨RE等布局与SW🚃🇳🇮AP策略，适🇧🇲配真实硬件拓扑 🐽 （三🇨🇦🆙）技术🙂📀路线：QLLV🔡M如何实现经典-🇵🇳量子混合编译 🥏👩🏭 ◆三🚺👨🚀层架构设🇰🇳〽计 QLLVM2️⃣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：QLL🗨👨👨👧👧VM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🇵🇹ant🥞um方言 🇷🇪 • 中端：🏩基于MLIR进🇪🇺📙行量子🇹🇱🇻🇦程序优化，并将M👁LIR进一步🔕Lowe🏤👠ring为Q💛🚫IR（🇵🇪LLVM IR🥖🌷） • 📻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LL💂♀️VM 生态😭🍠，QL🚬©LVM能🔪够实现与🉐🗽经典编译🇲🇽Pass📶、CU🛂DA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🤢。
主持人：🦷听起来🏊🌎，你描述😭的不只是效率提🌸👣泛目录升，而是整个🌝🇱🇸生产函数📅都被改写了🔹。鉴于此，🦞🕢激励机🐱制也许该🦕多向「质🎼⏰量+价值」倾斜🌆，增加📎应用使用时长、用🥮户留存、🇴🇲🐈迭代次数、社区口🆒碑等长🥕🍯期指标权重🇲🇳，尽量奖精品🦇不奖水货🌤🇫🇮。更有意思🤟🛀的是，AURO🚭🌍RA AI🧑OS还⚾👩🍳抛弃了🥾🇧🇼传统的交互界面🏛，将对话式交互🇸🇨融入到🔦手机底层，用户可🤾♀️以通过对💂♀️🕜话的方式给手🛸☺机布置任务🇲🇬，系统会◻🇰🇳自动拆解步💖骤并执行🧗♀️。编译纯量🚹👩🎤子程序 q🇭🇲🦷llvm te💺st/t🔫est_bell🦐.qasm🔨泛目录 -qr🔸🕚t nisq -🦛👭qpu qa🔪sm-backe🇪🇬nd -🙀🌝O1 通过🍵🎨该命令可编⛲🆘译生成tes❄t/te👁️🗨️st_👋🇸🇰bell🥔_compil↔😙ed.qasm文🐏件 编🦵译经典-量子💭⏪混合程序 🇦🇨🎁 C++程🇰🇿序与QAS🏗🧢M量子电🇵🇾路混合编译 q♉👨👨👧👧llvm exa😸mples🌬/hy👟😶bri👟d/main.c🏒pp exam👐🌴ples/h🇬🇵🇪🇹ybri🍵d/bel😘l.qasm🇿🇦 -o hybr😱id_b🛎🎊ell .🥇🥾/hybrid_🧽bell C🦓++主程序、CU🌟😅DA内核与QAS🚀M量子电路🍄㊗混合编译🦚，执行需🕎CUDA环境🇧🇳🇲🇳 cd exa🇪🇨🥫mpl👌👗es/h1️⃣ybr🥝id_cuda 🇲🇩🇩🇪 qllv👩👧👧m main🌦.cp⛳🎡p kern🍄🧟♂️泛目录el.cu ci👨🦲rcuit.🇵🇲⏰qas🇵🇦m -o 📴🚔hybr😿id_app \👨🦳🗼 -cuda-❕🌽arch sm🇰🇵🇦🇱_75 \📝 🙍🌔 -🎑cud😕😄a-pa🍓th 👨🦲/usr/lo🆔👩❤️👩cal/c🎖uda qll👩⚕️😏vm main🇮🇹.cpp🇪🇨 kernel⏭.cu cir🕠🏵cuit.🦸♂️🥾qasm -🌙o hy👨🚀brid_🇲🇲☘app -cud🌺a-arch ✋sm_8🏛6 ./🏬🔌hybr📴🍠id_app -✒👿shots🤩🇬🇶 1024🇵🇼 结👨👦语 量🌮子世界的大门正在🇰🇭🛢缓缓打开♌，而QLLV👺M，是递到开发💕者手中的那把🐺钥匙🦓。
