同时使用经典计算机和量子计算机进行计算的混合算法非常常见。诸如QAOA（量子近似优化算法）或VQE（变分量子特征求解器）等算法通过在经典和量子处理器之间来回传递数据，迭代地运行多轮计算来工作。更具体地说，经典过程将为每一轮提供一个或多个参数，量子处理器将使用相同的电路评估这些参数。

最初，量子平台在处理这种类型的算法时效率非常低下，因为每次启动一个带有新参数的计算时，量子平台都需要重新编译电路，然后将任务加载到量子处理器队列的后面。因此，如果有人的工作需要数百次或数千次迭代，完成所需的时间会非常长。

Rigetti长期以来一直在解决这个问题，并在2019年推出了一个称为参数化编译的功能，它使得电路可以被编译一次，将结果保存在缓存中，然后通过运行时系统为执行提供新参数，从而无需进行任何额外的编译即可运行电路的多个变体。这个功能对于混合变分算法可以提供巨大的加速。

亚马逊网络服务（Amazon Web Services）刚刚宣布，他们现在支持通过Amazon Braket访问Rigetti处理器的客户使用这个功能。他们还正在实施其他技术，以最小化作业运行时间，包括确保算法的每个新迭代都放在量子处理器队列的前面，使用位于旧金山湾区的一个亚马逊数据中心，该数据中心与伯克利的Rigetti机器物理上靠近，以减少传输延迟，并在整个系统架构中实施定期的软件优化。因此，他们报告称，在使用Rigetti机器的带有这个功能的某些混合经典/量子处理作业中，性能提高了10倍。

目前，只有连接到Amazon Braket的Rigetti系统具有这个功能。但是在未来，我们预计亚马逊网络服务将努力将这个功能实现在他们支持的许多其他处理器上。亚马逊网络服务在一个网页上发布了如何使用这个功能的示例，您可以在这里找到。

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