【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及量子计算，尤其涉及一种基于量子同步多维交互技术的大模型推理加速的方法。
技术介绍
1、随着科学技术的进步，尤其是在机器学习和深度学习领域，模型的规模和复杂度持续增长。例如，深度神经网络，通过它们的多层结构和数亿的参数，已经达到了前所未有的准确度，成为了当下许多应用的核心。然而，这种大规模的模型需要大量的计算资源进行训练和推理，这在很多情况下都限制了其实时应用。
2、为了解决这些挑战，研究人员已经尝试过许多方法，其中包括模型压缩、知识蒸馏和硬件加速等。与此同时，量子计算由于其天然的并行性和超线性的计算能力，被认为是未来高性能计算的关键技术。特别地，利用量子系统的叠加和纠缠特性，可以极大地加速某些问题的解决速度。
3、近年来，量子机器学习已经成为一个热门的研究领域，它尝试将量子计算的优势引入机器学习，从而加速训练和推理过程。其中，变分量子算法，如变分量子特征编码器(vqfe)和变分量子回路(vqc)，已经被证明是量子机器学习中最有前景的方法之一。
4、然而，大部分现有的量子机器学习方法仅仅关注于单一的任务或问题，如分类或回归，很少有研究是专注于如何加速和优化大型模型的推理过程。此外，这些方法通常没有考虑到模型的内部结构和多维推理路径，导致它们在面对复杂模型时效果并不理想。
技术实现思路
1、鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于量子同步多维交互技术的大模型推理加速的方法，通过结合量子计算的特点，设计一种大模型推理加速的方法，解决传统大
2、为实现上述专利技术目的，本专利技术提供一种基于量子同步多维交互技术的大模型推理加速的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
3、s1：数据初始化，将传统数据转换为量子数据，并将量子数据输入大模型中；
4、s2：采用量子决策树算法qdt划分大模型，得到多维推理分支，所述量子决策树算法qdt具体表示为：
5、qdt({|psi_i>},f,d)＝{p_j}
6、其中,{|psi_i>}为量子化的输入数据集，由量子态组成，f为用于分裂节点的特征集合，d为决策树的深度限制，{p_j}为由qdt构建的一组决策路径，每个路径对应一个可能的决策结果；
7、s3：将每个通过s2划分得到的多维推理分支都配置为一个单独的量子神经网络，同时并行处理每个多维推理分支对应的推理任务；
8、s4：根据量子态传输算法qsta进行大模型的不同部分或层之间的信息交换和同步，所述量子态传输算法qsta具体表示为：
9、qsta({|psi_i>},{|phi_j>})＝{|xi_k>}
10、其中，{|psi_i>}表示量子网络的一个部分或层中的量子态集合，i为一个索引，用于区分不同的量子态，{|phi_j>}表示量子网络中另一部分的量子态集合，j为一个索引，用于区分这一部分的不同量子态，{|xi_k>}表示经过qsta处理后的量子态集合，k为一个索引，用于代表处理后的不同量子态；
11、s5：将大模型的不同部分或层之间的信息整合到一个统一的量子态中；
12、s6：对整合后的量子态进行测量，获得实际的推理结果。
13、需要说明的是，s1的具体步骤为：
14、s101：输入传统数据d；
15、s102：将传统数据d代入变分量子特征编码器中进行转换，获得量子态的量子数据，s102具体表示为：
16、psi＝vqfe(d)
17、其中，psi为转换后的量子数据，vqfe为变分量子特征编码器的函数表示；
18、s103：将转换的量子数据输入大模型中。
19、s2具体表示为：
20、branche＝qdt(internal_structure)
21、其中，branche表示划分后的多个推理维度或分支，internal_structure是大模型的内部结果，包括决策点、参数和中间层，所述决策点即为用于分类节点的特征集合，所述参数包括量子化后的数据集、决策树的深度限制；
22、qdt构建量子决策树的具体步骤为：
23、s201：将输入数据集初始化为一组量子态；
24、s202：从特征集f中选择一个特征用于节点的分裂；
25、s203：基于选定的特征，将当前节点分裂成多个子节点；
26、s204：重复特征选择和节点分裂过程，直到达到预定的树深度d或满足其他停止条件，得到量子决策树。
27、进一步需要说明的是，s3具体表示为：
28、parallel_execution＝vqc(branches)
29、其中，parallel_execution为每个分支上的并行执行结果，branches为通过量子决策树得到的多个推理维度，vqc代表变分量子回路的函数，所述vqc用于执行量子计算任务；
30、对于每个branches中的分支，其量子神经网络表示为：
31、qnn_i＝vqc(branch_i)
32、其中，qnn_i为第i个分支的量子神经网络，branch_i是第i个推理维度。
33、s4具体表示为：
34、t＝qsta(qnn_source,qnn_target)
35、context_i＝sum_{j！＝i}t(qnn_j,qnn_i)
36、interaction＝sum_i context_i*qnn_i
37、其中，qnn_source为信息发送端的量子神经网络,qnn_target为信息接收端的量子神经网络，sum_i表示对所有以i为索引的项进行求和，sum_{j！＝i}表示对所有j索引的项进行求和，但排除了i等于j的情况，t为从qnn_source到qnn_target的信息传输结果，context_i为第i个推理维度的上下文信息，interaction为所有推理维度的信息交互结果。
38、进一步需要说明的是，s5的具体步骤为：
39、s501：整合量子态，具体表示为：
40、|finalstate>＝sum_i(a_i*|state_i>)
41、其中，|finalstate>为经过整后后的最终量子态，a_i是第i个结果的概率振幅，|state_k>是实际测量得到的结果；
42、s502：通过量子参数优化算法qpoa优化整合后的量子态，具体表示为：
43、optimizedstate＝qpoa(qc，|finalstate>，o)
44、其中，optimizedstate为经过qpoa优化后的量本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于量子同步多维交互技术的大模型推理加速的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于量子同步多维交互技术的大模型推理加速的方法，其特征在于，S1的具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的一种基于量子同步多维交互技术的大模型推理加速的方法，其特征在于，S2具体表示为：
4.根据权利要求3所述的一种基于量子同步多维交互技术的大模型推理加速的方法，其特征在于，S3具体表示为：
5.根据权利要求4所述的一种基于量子同步多维交互技术的大模型推理加速的方法，其特征在于，S4具体表示为：
6.根据权利要求5所述的一种基于量子同步多维交互技术的大模型推理加速的方法，其特征在于，S5的具体步骤为：
7.根据权利要求6所述的一种基于量子同步多维交互技术的大模型推理加速的方法，其特征在于，S6具体表示为：
【技术特征摘要】
1.一种基于量子同步多维交互技术的大模型推理加速的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于量子同步多维交互技术的大模型推理加速的方法，其特征在于，s1的具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的一种基于量子同步多维交互技术的大模型推理加速的方法，其特征在于，s2具体表示为：
4.根据权利要求3所述的一种基于量子同步多维交互技术的大模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：屠静，王亚，赵策，
申请(专利权)人：卓世融创北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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