（来源：上观新闻）
（二）从💢功能到优🇧🇱🍊势：QLLVM🗑 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O🧑🔃penQASM♍ 2.0、🍝Qiskit 👰QuantumC🇹🇷ircu🇬🇬🖕it、Q🇪🇸🙋♂️Panda😎、Cirq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9️⃣MLIR方言 L📓owering☀为QIR（L🐅😖LVM 👨👧👧🇲🇨IR ⛳形式的量子中间🇸🇰🇺🇾表示） 🍃4. SAB📛RE映射：C🎓🥾++/Q🙏👝iskit实现的♓⏏量子比特布局与S😨WAP插入🏵🇦🇬 5. 多后🇰🇿端发射：🗓🇲🇵输出Open🥌QASM、硬件🇹🇿特定格式等 四☔蜘蛛咬了怎么处理大核心❤优势 1.🧽🎐 工业级IR基🇨🇱🎙础设施：基于🔋MLIR/😅🇰🇾LLVM，便于🐗扩展新方言和新💶Pas📐📍s 2🇰🇿. 多🕤种输入🤱👸形式：Ope🧔nQASM、🧖♀️Qiskit等，🧠🐢适配不🇩🇿🇰🇵同编程习惯 3🚱🧛♀️. 灵活优化：-⬛O0/🈯-O1🇾🇪等级、自😩🙃定义Pas💦🇸🇿s序列、合成优🧤化 4. 物理🐎约束映射🚊：SAB🈵☂RE等布局与SW👷♀️蜘蛛咬了怎么处理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 QLLV🇨🇫🎁M基于👊🇨🇷LLVM/M🇺🇾🤳LIR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9️⃣🙊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🌟🇦🇿 Quantum🇴🇲🇩🇴方言 •🤮 中端：基于🌑MLIR进行💛🇹🇱量子程🏴序优化，并将ML🤧👩🏫IR进一🌮步Lowe🕟ring为QIR🔉🛃（LLVM ⚪🗡IR） 🌈⌛• 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 依托LLV🇨🇱🇸🇰M 生态，⌨🚼QLLVM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🔡。
所以决定这🦙🔲座工厂赚多少钱的🤽♂️🎠，是单位电量🔲能产出😝🇬🇱多少 Token🇺🇦😂。所以，中国商👨🔧业航天现在🦅👵不能只🌱🍎盯着一个问题：我😕的火箭能发多🌻少吨？ 更🛤🕑要多问自己几👚🚔个问题： 谁🎍🛶需要这几十吨的🇵🇫运力？ 🇦🇸💏一年能有几次发☁射需求？ 客🚏户凭什么放弃别🧕☘人，选择我？🚷 这些问题，比P🇧🇩💗PT上那些🍐光鲜的运力🇹🇻🤠数字，重要得💁👩⚖️多💌。我知道他🍕💫会推动我们超🏨📺越想象，为用户🍎提供最🇩🇯⚰伟大的🛫❕产品和服务🙌🍹。这就带🔽来一个问题👩🦳👩🎨：台积电当然👝💺是优质公🌟司，但🌊🌁它未必能“吃掉🔴🦇”整个价值链的🤽♂️🙇最大收🍪益🛵。相信大家都有印🐍🖲象，去年哪怕是👭🌤夏季用电🤦♂️高峰，🤾♀️📝我们也告别了“💂♀️拉闸限电”现象🍘🇬🇦。从效果来💛看，V4参数⛸💰放大明显🗝。当然，不只是“堆🦗🇩🇪算力”⌨。梁文锋用V4的⏰强势发布，回📯🇬🇮击了外界🐯对于DeepSe🔘🧬ek迭代🇵🇬👩🚒缓慢的质疑🇧🇹。
