MindSpore Quantum贡献指南

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• MindSpore Quantum贡献指南
  • 贡献者许可协议
  • 量子计算简介
  • 安装与开发
    • 安装
      • pip安装
      • 源码安装
      • 验证是否成功安装
    • 编译
    • 开发
  • 快速入门
  • 代码结构
  • 单元测试
  • 编写文档
  • 贡献流程
    • 代码风格
    • Fork-Pull开发模型
    • 报告Issue
    • 提交PR
    • 本地代码自检

贡献者许可协议

向MindSpore Quantum社区提交代码之前，您需要阅读并签署《贡献者许可协议（CLA）》。

个人贡献者请参见ICLA在线文件。

量子计算简介

随着摩尔定律的逐渐失效，集成电路板制程提升和芯片性能提升愈加困难，算力到达瓶颈期。经典计算机的架构已近极限，在大模型算力要求越加突出的当下，量子计算这种新型的技术领域逐渐得到大众的关注。

量子是个物理学的概念，意思是最小化、不可再分的基本单位，最小单位即是量子；不可再分的概念称之为量子化。可以用于描述微观物理世界中的粒子特性，例如原子，电子。“量子”来自于拉丁语quantum，意译是“一定数量的物质”。

量子计算是一项前沿技术，使用量子力学的规律调控量子信息单元进行计算。简言之，操纵量子比特用于计算机。当前，人们使用手机、电脑、其他媒介刷到本文章，其软件底层都是0和1数据流，对应的硬件控制就是高低电平；而量子计算操控的是量子比特，具备量子态特性的微观粒子。

量子计算的应用相当广泛，在密码解析、交通运输问题（组合优化数学问题），材料化工、生物医学（化学分子能量模拟计算），人工智能（量子-机器学习），新型半导体（量子芯片）等领域有着广泛应用。 $$ 量子态\\|\varphi>=\alpha |0>+\beta |1> $$

安装与开发

安装

安装MindSpore

请根据MindSpore官网安装指南，安装1.4.0及以上版本的MindSpore。

MindSpore是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架。 MindSpore提供了友好的设计和高效的执行，旨在提升数据科学家和算法工程师的开发体验。

pip安装

• 安装MindQuantum

pip install mindquantum

源码安装

1. 从代码仓下载源码

   cd ~
   git clone https://gitee.com/mindspore/mindquantum.git

2. 编译MindQuantum

   Linux系统下请确保安装好CMake >= 3.18.3，然后运行如下命令：

   cd ~/mindquantum
   bash build.sh --gitee

   这里 --gitee 让脚本从gitee代码托管平台下载第三方依赖。如果需要编译GPU版本，请先安装好 CUDA 11.x，和对应的显卡驱动，然后使用--gpu参数，执行如下编译指令：

   cd ~/mindquantum
   bash build.sh --gitee --gpu

   Windows系统下请确保安装好MinGW-W64和CMake >= 3.18.3，然后运行如下命令：

   cd ~/mindquantum
   build.bat /Gitee

   Mac系统下请确保安装好openmp和CMake >= 3.18.3，然后运行如下命令：

   cd ~/mindquantum
   bash build.sh --gitee

3. 安装编译好的whl包

   进入output目录，通过pip命令安装编译好的mindquantum的whl包。

验证是否成功安装

执行如下命令，如果没有报错No module named 'mindquantum'，则说明安装成功。

python -c 'import mindquantum'

编译

MindQuantum提供编译出包和本地编译两种方法

1.编译出包，如果用户需要适配不同的系统环境、python版本，则可以将源码编译成wheel包，再安装，详细流程可参考上文[源码安装](# 源码安装)。

2.本地编译，如果用户新增或修改部分代码，需要快速验证是否生效，则可以使用本地编译，将C++代码编译成*.so文件，再使用Python调用，并设置环境变量，不需要重新编译出包，再卸载并重新安装，方便调试验证。

从代码仓下载源码

cd ~
git clone https://gitee.com/mindspore/mindquantum.git

• Linux系统，依赖于CMake >= 3.18.3，本地编译。

  --gitee参数是指定脚本从gitee代码托管平台下载第三方依赖；export命令是添加mindquantum源码路径到PYTHONPATH环境变量里。

  cd ~/mindquantum
  
  bash build_locally.sh --gitee
  export PYTHONPATH=`pwd`$PYTHONPATH

• Windows系统，依赖于MinGW-W64和CMake >= 3.18.3，本地编译。

  cd ~/mindquantum
  build_locally.bat /Gitee -G 'MinGW Makefiles'
  set PYTHONPATH=%cd%;%PYTHONPATH%

• Mac系统，依赖于openmp和CMake >= 3.18.3，本地编译。

  cd ~/mindquantum
  bash build_locally.sh --gitee
  export PYTHONPATH=`pwd`$PYTHONPATH

• 系统依赖组件安装

  • GCC-GNU编译器套件，安装说明

    1.Linux和MacOS安装

    1.1Linux/Ubuntu/Centos系统和MacOS系统会自带gcc，版本满足编译MindQuantum。

    1.2使用命令安装gcc

    # Ubuntu 安装
    apt-get update
    apt-get install gcc
    apt-get install build-essential
    
    # Centos 安装
    yum install gcc gcc-c++
    
    # 输出gcc版本，验证安装成功
    gcc --version

    2.Window安装

    2.1 Window的C/C++编译器套件通常推荐Mingw-w64，可用于编译和运行Window应用和DLL文件。

    2.2 进入Mingw-w64安装包页面，下载离线安装包。这里推荐x86_64-posix-seh版本，对应x64架构。

    2.3 本地双击打开安装包，按照提示，进行安装。（需要注意，写入环境变量）

    2.4安装完毕，打开cmd终端，输入命令

    C:\Users\xx>gcc --version
    
    gcc (x86_64-win32-seh-rev0, Built by MinGW-W64 project) 8.1.0
    Copyright (C) 2018 Free Software Foundation, Inc.

    遇到bug，可发issue，或谷歌百度，参考csnd教程。

  • CMake-跨平台的开源构建程序，安装说明

    1.进入CMake官网，根据系统选择合适的版本的安装包。

    Windows系统推荐cmake-3.2*-windows-x86_64.msi，

    Macos系统推荐cmake-3.2*-macos-universal.dmg，

    Linux系统推荐cmake-3.2*-linux-x86_64.sh。

    2.本地双击打开CMake安装包，依照提示安装，注意需要将CMake添加进用户变量中，最后点击Finish，安装完毕。

    3.打开终端，在命令行中输出命令，输出版本号即表示成功。

    cmake --version
    >>> cmake version 3.24.2

开发

mindquantum主要使用C++和python进行开发，核心计算单元使用C/C++实现，上层接口及周边模块使用Python实现

开发流程主要分成2类，开发新功能，修复缺陷bug：

• 开发新功能，进入MindQuantum的issue页面，提交issue，编写新功能描述、类别、实现方法等。与MindQuantum开发团队交流，确认该功能是否必要。本地着手实现，编写代码，实现功能，编写相应的测试用例，相应的说明文档。提交PR，待代码通过审查后合入主分支，新功能开发完毕。

• 修复缺陷bug，进入MindQuantum的issue页面，阅读未关闭的issue，认领issue解决问题。或者平时使用MindQuantum遇到bug，欢迎提交issue，帮助完善MindQuantum功能模块。

快速入门

• 在Gitee上fork mindquantum代码仓。
• 参见README_CN.md了解项目信息和构建说明。
• 初体验-搭建参数化量子线路 使用 mindquantum搭建包括H门、RX门和RY门的量子线路，并得到量子态

from mindquantum import *
import numpy as np

encoder = Circuit().h(0).rx({'a0': 2}, 0).ry('a1', 1)
print(encoder)
print(encoder.get_qs(pr={'a0': np.pi / 2, 'a1': np.pi / 2}, ket=True))

运行上述代码，将会输出量子线路和末态

      ┏━━━┓ ┏━━━━━━━━━━┓
q0: ──┨ H ┠─┨ RX(2*a0) ┠───
      ┗━━━┛ ┗━━━━━━━━━━┛
      ┏━━━━━━━━┓
q1: ──┨ RY(a1) ┠───────────
      ┗━━━━━━━━┛
-1/2j¦00⟩
-1/2j¦01⟩
-1/2j¦10⟩
-1/2j¦11⟩

代码结构

• ccsrc 核心运算模块，使用C/C++实现
• cmake cmake编译配置信息
• docs MindQuantum API文档
• mindquantum MindQuantum量子计算模块，使用Python实现
  • mindquantum.dtype MindQuantum 数据类型模拟。
  • mindquantum.core MindQuantum的核心特性(eDSL)。
    • gata 量子门模块，提供不同的量子门。
    • circuit 量子线路模块，可以轻松地搭建出符合要求的量子线路，包括参数化量子线路。
    • operators MindQuantum 算子库
    • parameterresolver 参数解析器模块，用于声明使用到的参数。
  • mindquantum.simulator 模拟量子系统演化的量子模拟器。
  • mindquantum.framework 量子神经网络算子和cell。
  • mindquantum.algorithm 量子算法。
    • compiler 量子线路编译模块
    • library 常用算法模块
    • nisq NISQ算法
    • error_mitigation 误差缓解模块
    • mapping 比特映射模块
  • mindquantum.device MindQuantum 硬件模块。
  • mindquantum.io MindQuantum的输入/输出模块。
  • mindquantum.engine MindQuantum引擎模块。
  • mindquantum.utils 实用工具。
• mindquantum_config 项目配置信息
• scripts 编译依赖工具更新脚本
• tests MindQuantum 单元测试，基于Pytest，使用Python编写
• third_party MindQuantum编译依赖的第三方开源包
• tutorials MindQuantum 教程教案，使用jupyter可以直接运行，在mindspore官方文档可阅读。

单元测试

mindquantum基于pytest编写单元测试用例，建议开发者在实现一个新的功能、模块后，编写对应的单元测试用例，保证功能正常

编写文档

编写文档的说明指南，MindQuantum 有两种主要类型的文档：

• 面向用户的文档：这些是用户在MindSpore Quantum网站上看到的文档，包括线路构建，模拟器，算法实现等教程教案，有助于快速入手并应用MindQuantum，也有利于学习量子计算算法。
• 面向开发人员的文档：面向开发人员的文档分布在代码库MindQuanntum/docs中。如果有兴趣添加新的开发人员文档，请阅读wiki 上的此页面，了解最佳实践，并在编写代码后及时书写注释，API是通过抽取代码中的注释信息整理而成。

贡献流程

代码风格

请遵循此风格，以便MindSpore Quantum团队审查、维护和开发。

• 编码指南

  MindSpore Quantum社区使用Python PEP 8 编码风格和谷歌C++编码风格。建议在IDE中安装以下插件，用于检查代码格式：CppLint、CppCheck、CMakeLint、CodeSpell、Lizard、ShellCheck和PyLint。

• 单元测试指南

  MindSpore社区使用Python单元测试框架pytest。注释名称需反映测试用例的设计意图。

• 重构指南

  我们鼓励开发人员重构我们的代码，以消除代码坏味道。所有代码都要符合编码风格和测试风格，重构代码也不例外。无注释的代码行（nloc）的Lizard阈值为100，圈复杂度（cnc）的阈值为20。当收到Lizard警告时，必须重构要合并的代码。

• 文档指南

  我们使用MarkdownLint来检查Markdown文档格式。MindSpore CI基于默认配置修改了以下规则。

  • MD007（无序列表缩进）：参数indent设置为4，表示无序列表中的所有内容都需要缩进4个空格。
  • MD009（行尾空格）：参数br_spaces设置为2，表示行尾可以有0或2个空格。
  • MD029（有序列表的序列号）：参数style设置为ordered，表示升序。

  有关详细信息，请参见规则。

Fork-Pull开发模型

• Fork MindSpore代码仓

  在提交代码至MindSpore项目之前，请确保已fork此项目到您自己的代码仓。MindSpore代码仓和您自己的代码仓之间可能会并行开发，请注意它们之间的一致性。

• 克隆远程代码仓

  如果您想将代码下载到本地计算机，最好使用Git方法：

  # 在Gitee上
  
  git clone https://gitee.com/{insert_your_forked_repo}/mindquantum.git

• 本地开发代码。

为避免分支不一致，建议切换到新分支：

git checkout -b {新分支名称} origin/master

以master分支为例，如果MindSpore Quantum需要创建版本分支和下游开发分支，请先修复上游的bug，

再更改代码。

• 将代码推送到远程代码仓。

  更新代码后，以正式的方式推送更新：

git add .
git status # 查看更新状态。
git commit -m "你的commit标题"
git commit -s --amend # 添加commit的具体描述，可选。
git push origin {新分支名称}

• 新建Pr提交到MindSpore Quantum代码仓。

在最后一步中，您需要在新分支和MindSpore Quantum主分支之间拉取比较请求。完成拉取请求后，Jenkins CI将自动设置，进行构建测试。拉取请求应该尽快合并到上游master分支中，以降低合并的风险。

最后一步，您需要在您的代码仓点击Pull Requests，新建Pr，选择源分支和目标分支，比较更新后的代码差异。提交Pr请求后，评论区会出现i-robot小助手进行操作说明。

如果您是第一次提交Pr，将会出现mindspore-cla/no标签，i-robot小助手会提示您签署贡献者许可协议。如果已经签署过，则会出现mindspore-cla/yes标签。

然后，在评论区输入/retest，触发Jenkins CI门禁系统，进行编译构建、代码语法、单元测试等相关测试，保证合入的代码质量。

报告Issue

发现问题后，建议以报告issue的方式为项目作出贡献。错误报告应尽量书写规范，内容详尽，感谢您对项目作出的贡献。

报告issue时，请参考以下格式：

• 说明您使用的环境版本（MindSpore、OS、Python等）。

• 说明是错误报告还是功能需求。

• 说明issue类型，添加标签可以在issue板上突出显示该issue。

• 问题是什么？

• 期望如何处理？

• 如何复现？（尽可能精确具体地描述）

• 给审核员的特别说明。

Issue咨询：

• 解决issue时，请先评论，告知他人由您来负责解决该issue。

• 对于长时间未关闭的issue，建议贡献者在解决该issue之前进行预先检查。

• 如您自行解决了自己报告的issue，仍需在关闭该issue之前告知他人。

• 如需issue快速响应，可为issue添加标签。标签详情，参见标签列表。

提交PR

• 在Gitee上通过issue提出您的想法。

• 如果是需要大量设计细节的新功能，还应提交设计方案。

• 经issue讨论和设计方案评审达成共识后，在已fork的代码仓开发，并提交PR。

• 任何PR至少需要位2位审批人的LGTM标签。请注意，审批人不允许在自己的PR上添加LGTM标签。

• 经充分讨论后，根据讨论的结果合并、放弃或拒绝PR。

PR咨询：

• 避免不相关的更改。

• 确保您的commit历史记录有序。

• 确保您的分支与主分支始终一致。

• 用于修复错误的PR中，确保已关联所有相关问题。

本地代码自检

在开发过程中，建议使用pre-push功能进行本地代码自检，可以在本地进行类似CI门禁上Code Check阶段的代码扫描，提高上库时跑门禁的成功率。使用方法请参见pre-push快速指引。

开发完成后，建议vscode或pycharm的格式化功能，规范代码风格。