（来源：上观新闻）
Anthrop🚭ic 不知道，📃🇵🇰OpenAI 不☂📶知道，任何人都📁🖍不知道😏🗻。因为到那时候♏🏨，我用的🇱🇧😠会是更🍷⛸强大得多😃🔇的模型，👮能做更🚟🍥多、更复杂、🈂🎏更有价值🇵🇸🥎的事情🚄🚷。就激发创造兴趣而💁♂️言，之前很多🥳人觉得🐇开发应用🔕离自己太远了🚟🇰🇼，「人🐺人都是开❎发者」🎻😨就是个乌🦐托邦图景™🖖。现在的 AI 编🛂程智能体之🏠2️⃣争，本质🇸🇿上是同一场战争🐟🔝。这意味着什么？ 🔟意味着价格会🍷持续上涨🇪🇪，而且还🏍没结束🧔🐙。• Q🇨🇴LLVM🍑支持多种量🥅🦠子编程语言☄及后端🍍，所支持的编程😶语言包括Qi🗞👢skit、Op👞enQAS🇭🇺🌪M、QPanda🥏、Ci📬🔀rq等🥧，目标后🍽🌺端包括qasm💓🇲🇶模拟器、本源🤲🏔量子计算机🆎、中电信“天衍”👨🚀量子计算机等🐩。
（二）从功能到🧰🦹♂️优势：QLL🦒🇩🇲VM 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 Quan💦👟tumCir🇲🇸🇰🇾cuit、QP📥🦑anda、Cir🍨🎷q等输入 🆒 2. ML🌁IR优化：单比特◻门合并、抵消、对🚎角门移除、门综🕷合等优化Pass5️⃣ 3. QIR🧗♀️📰生成：将M📧🧗♂️LIR方言 L🙉💹owerin🐮g为QIR（🧔🇭🇰LLVM 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SW⛳AP插入 5🦊🌪. 多后端发射👗🆗：输出🇹🇿🚦Ope😛nQASM🇻🇮🌡、硬件特定格式等🇱🇾 四🙁大核心优势 1🖇. 工业级I🧓R基础设施：基于🇬🇵💙MLIR/🕍🏧LLVM，便🇲🇿于扩展新方言和新🌂🇩🇪Pass 2.🍏🧟♀️ 多种输入形🇵🇷🖊式：OpenQ🇻🇳🇮🇪ASM、Qi💪skit🦕🌋等，适配不💖🌨同编程习惯🎏🗓 3.🤹♀️ 灵活优化：🐵-O0🇪🇦🦶/-O1等⛴💴级、自定🇧🇭🆔义Pass序🍘🇺🇸列、合成🇹🇲优化 4. 物🈂理约束🗼🇲🇶映射：🔂SABR🥾E等布局😻⭐与SW💬AP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 Q📫LLVM👨👨👦👦⏪基于LLVM🇵🇸/ML👨💼IR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🇳🇪🇮🇪sem是什么意思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 Qu😥antum方🇰🇮言 • 🔡✋中端：基于ML💋🖋IR进🏚行量子程序优🖖化，并将M🎢🇭🇲LIR🇳🇵进一步Lowe📡🎨ring💗为QIR👨🍳⚱（LLV🛩🥟M IR） •❗📥 后端：基于🇱🇹QIR和Q🛍🛅IR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🥄💠Pass、⛽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🚐🌐。
