성능

스토리지 오프로딩

큰 상태 벡터가 반드시 DRAM에 들어가야 하는 것은 아닙니다. QXel은 상태 벡터를 CPU 메모리나 보조 스토리지(NVMe/HDD)로 오프로드할 수 있어, 단일 노드에서 더 많은 큐비트 수에 도달할 수 있습니다.

offload_type은 상태 벡터가 어디에 저장될지를 제어합니다: • 'none': GPU/CPU 메모리에 유지(기본값) • 'cpu': CPU DRAM으로 오프로드 • 'storage': 보조 스토리지 장치로 오프로드(path 필요)

스토리지 오프로딩의 경우 장치 경로를 전달하세요. 여러 장치는 대역폭을 위해 RAID0 방식으로 스트라이핑되며, 파일 이름과 장치 이름 모두 사용할 수 있습니다.

python
result = qxel.run(
    circuit,
    shots=1000,
    compute_type="cuda",
    offload_type="storage",
    path=["/dev/nvme0n1", "/dev/nvme1n1"],
).result()
참고 offload_type='storage'일 때는 path를 반드시 전달해야 합니다. 더 빠른 드라이브(NVMe)와 더 많은 드라이브 수는 처리량을 향상시킵니다.