Yapay zeka (AI) kodlama asistanları, yazılım geliştirme alanında yaygın hale gelmiştir. Geliştiriciler, GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer ve Cursor gibi araçları kullanarak verimliliklerini artırmaktadır. Bu araçlar, kodu hızlı bir şekilde oluşturma, hata ayıklama ve anlama işlemlerini kolaylaştırarak iş akışlarını hızlandırmakta ve projeler arasında işbirliğini geliştirmektedir.
AI kodlama asistanları, geleneksel bilgisayar bilimlerinde yaygın olarak kullanılmakta iken, kuantum bilgisayarı alanındaki uygulamaları henüz gelişme aşamasındadır. Bu uygulama, AI’nın kuantum bilgisayarını etkinleştirme yollarından yalnızca biridir. Bu yazıda, Cursor, önde gelen bir AI destekli entegre geliştirme ortamı (IDE) olarak, NVIDIA CUDA-Q için kod geliştirme sürecinde nasıl kullanılabileceği incelenecektir. CUDA-Q, yüksek performanslı, hibrit kuantum uygulamaları için bir platformdur.
CUDA-Q, GPU’lar, CPU’lar ve QPU’lar arasında entegrasyon sağlayan bir open-source platformdur; bu sayede ölçeklenebilir hibrit kuantum hesaplama imkanı sunar. Öğrencilerden kuantum araştırmacılarına, yaşam bilimcilerinden HPC bilim insanlarına kadar çeşitli kullanıcılar tarafından kullanılmaktadır. Günümüzün en gelişmiş GPU süper bilgisayarlarından yararlanarak çalışmaktadır.
AI kodlama asistanları sayesinde, CUDA-Q ile başlayıp, ölçekli kuantum uygulamaları geliştirmek hiç olmadığı kadar kolay hale geldi. Aşağıdaki bölümler, Cursor’u kullanarak:
- CUDA-Q kodu oluşturma
- Kod tabanını ve belgelere erişim sağlama
- Mevcut kodu CUDA-Q’ya taşımak
Bu örnekler, AI araçlarının CUDA-Q uygulamalarını ölçeklendirirken süreci nasıl hızlandırabileceğini gösterecektir.
Başlarken
Başlamak için, CUDA-Q ve Cursor uygulamalarını indirip yükleyin. CUDA-Q’yu yüklemenin kolay bir yolu Docker görüntüsü çekmek ve konteyneri çalıştırmaktır. PyPI Python yükleme talimatları ve C++ yükleme kılavuzuna CUDA-Q Hızlı Başlangıç sayfasından ulaşabilirsiniz.
CUDA-Q konteyneri çalıştığında, Cursor uygulamasını indirin ve yükleyin. Cursor’un görünümü, Microsoft Visual Studio Code kullanıcıları için oldukça tanıdık olacaktır (Cursor, VSCode’dan türetilmiştir). Daha sonra Cursor’u CUDA-Q konteynerine bağlayın ve ortamı açın; bu, konteynerde bulunan çeşitli CUDA-Q örnekleri ve eğitim materyalleri ile birlikte gelecektir. Ayrıca Cursor, CUDA-Q ortamı için gerekli olduğunu düşündüğü ek uzantıları yüklemeniz için sizi yönlendirebilir.
Yeni bir Python not defteri ile, Cursor’daki AI özelliklerini kullanarak CUDA-Q kodu oluşturmaya başlayabilirsiniz. Cursor, claude-3.5-sonnet, gpt-4o, cursor-small gibi bir dizi temel model sunmaktadır. Ayrıca, bütün kod tabanınızı dizine ekleyerek, onu doğrudan sorgulamanıza olanak tanır. Cursor, sorgularınıza ek bağlam eklemenize izin verir; bu sayede belgeleri ve web sitelerini sohbet bağlamına ekleyerek daha doğru yanıtlar alabilirsiniz. AI, ana kuantum hesaplama çerçevelerinde eğitildiği için, CUDA-Q sentaksını hızla anlamaktadır.
Kod Oluşturma
Cursor’un yerleşik sohbet penceresini (⌘-L) kullanarak birkaç CUDA-Q örneği oluşturmaya başlayabilirsiniz. Cursor’un yanıtlarını geliştirmek için, CUDA-Q belgelerini chat bağlamına açıkça bağlayın. Sohbet penceresinde @docs yazın, +Yeni belgeyi seçin ve CUDA-Q belgelerinin URL’sini ekleyin.
Örneğin, sohbette “CUDA-Q çekirdeğini nasıl başlatırım?” diye sorun.
Cursor, bir süperpozisyon durumu tanımlamak için basit bir “merhaba dünya” örneği üreterek yanıt vermektedir.
CUDA-Q çekirdekleri, kuantum kaynakları üzerinde çalıştırılabilen fonksiyonlardır. Bu örneklerde, kuantum kaynağı CPU simülasyon arka ucu olacaktır; ancak CUDA-Q, simülasyonlarınızı GPU sistemleri üzerinde hızlandırmayı ve çeşitli fiziksel QPU’ları kullanmayı oldukça kolaylaştırmaktadır.
Kodu belirli yönleri hakkında açıklama istemek veya takip eden sorular sormak için Cursor’a başvurabilirsiniz. Örneğin, “Çekirdeği nasıl çalıştırabilir ve sonuçları yazdırabilirim?” şeklinde bir soru sorduğunuzda, sohbette bir Bell durumu örneği ve açıklama üretilmektedir.
Kodu çalıştırmak için ‘Hücre olarak çalıştır’ butonuna tıklayın. Bu, Bell durumunun istatistiklerini başarıyla çıktılayacaktır:
{ 00:504 11:496 }
Ölçülen 00: 504 kez
Ölçülen 11: 496 kez
Ayrıca, sohbete bir kuantum nöral ağının tek bir katmanının parametrik kapılarla nasıl oluşturulacağına dair daha gelişmiş bir örnek istemek için başvurabilirsiniz:
Chat, her bir qubit’i üç parametre ile döndüren ve ardından dört qubit üzerinde bir katman dolgu kapısı uygulayan bir qnn_layer adlı bir çekirdek oluşturur. Üstelik, bu sürecin detaylı açıklamalarını da sağlar:
Sohbet, başlangıç seviyesindeki kullanıcılar için sıfırdan örnekler oluşturmanın mükemmel bir yoludur. CUDA-Q’da deneyimli olan kullanıcılar ise, IDE içinde kod yazmaya devam ederek Cursor’un otomatik tamamlama özelliğinden faydalanabilir; bu özellik, CUDA-Q sentaksını halihazırda bilmektedir.
Kod Tabanını Sorgulama
Chat penceresini kullanarak belgelere ve spesifik dosyalara @ komutuyla bağlantı kurarak CUDA-Q özelliklerini keşfedebilirsiniz. Bilinmeyen kod tabanları genellikle daha zor bir şekilde gezinilebilir ve kimi zaman faydalı özellikler gizlenmiş ya da zor bulunabilir. Belgeleri okumak ve kaynak kodlarında gezmek önerilen bir yöntemdir; ancak gerçekte, insanların bunu kapsamlı bir şekilde yapacak zamanı ya da sabrı genelde olmaz.
Sohbet aracılığıyla kod tabanını sorgulamak, bu kod tabanının yapısını, olanaklarını ve gizli özelliklerini anlamanın son derece etkili bir yoludur. Bu yaklaşım, interaktif öğrenmeyi teşvik eder ve takip eden sorulara olanak tanır; böylece kullanıcılar CUDA-Q ile organik bir şekilde aşinalık geliştirebilirler.
Chat’i kullanarak, gözlem vektörünü nasıl döndüreceğinizi öğrenebilir ve CUDA-Q ile mevcut diğer simülasyon arka uçlarına dair sorular sorabilirsiniz.
Chat, get_state fonksiyonuna atıfta bulunur; bu fonksiyon çalıştırıldığında süperpozisyon durumundaki qubit bileşenlerini sağlar:
(0.707107,0)
(0.707107,0)
Farklı bir simülasyon hedefi ayarlamak için, chat “density-matrix-cpu” simülatörü ve GPU hızlandırmalı simülasyonlar için “nvidia” hedefi gibi iki seçenek daha sunar. Ek olarak, cudaq.draw fonksiyonunu çağırarak devreleri görselleştirme konusunda da bir örnek sağlar:
Aşağıdaki hücreyi çalıştırdığınızda (Şekil 9, üst), devre diyagramını (Şekil 9, alt) döndürür:
Diğer görselleştirme araçları için Cursor, son CUDA-Q v0.8 sürümündeki yeni özellikleri göstererek, qubit durumlarını Bloch küresinde görselleştirmenize olanak tanır:
Bu, aşağıdaki Bloch küresi görselleştirmesini üretmektedir:
Bu durum şu şekilde temsil edilmektedir:
(-0.00150066,-0.00170142)
(0.996383,-0.084946)
Dönme açıları ise: [0.80783041, 3.13705533, 3.77932564] olarak belirlenmiştir.
CUDA-Q’ya Taşıma
Cursor’u, diğer kuantum çerçevelerinde yazılmış kodları CUDA-Q’ya taşıma sürecinde deneyimlemek için kullanabilirsiniz; böylece CUDA-Q’nın sağladığı mükemmel performans ve ölçeklenebilirlikten yararlanabilirsiniz.
Örneğin, “Başka bir kuantum çerçevesinden Python formatında bir kod porti örneği ver” sorusuna Cursor, Qiskit sentaksını CUDA-Q sentaksına başarılı bir şekilde çevirmektedir.
Chat, CUDA-Q ile Qiskit arasındaki sözdizimsel farkları da açıklayan yararlı bilgiler sunmaktadır:
Artık bu kod için CUDA-Q’nın performansından yararlanabilirsiniz.
Sonuçları Doğrulama
Bu örneklerle deney yaparken, bazen chat küçük sözdizim hataları oluşturabilir; bu durum kod yürütüldüğünde hatalara sebep olabilir. Bu durumda kullanıcı, hatayı manuel olarak düzeltmek zorunda kalabilir; ancak bazen hata hakkında bilgi vererek chat’in sorunu çözmesini sağlayabilirsiniz.
Peki bu, AI destekli kodlama araçlarının işe yaramaz olduğu anlamına mı geliyor? Elbette hayır. Her ne kadar çıktılarını doğrulamak için insan gözetimine ihtiyaç duysalar da, AI destekli kodlama araçları, kod örneklerini hızla oluşturma yetenekleri ile birlikte, anında geri bildirim ve açıklamalar sunarak verimliliği büyük ölçüde artırmaktadır.
Sonuç
AI kodlama asistanları, kuantum geliştirici verimliliğini artırmakta ve CUDA-Q kullanarak ölçeklenebilir, yüksek performanslı hibrit kuantum uygulamaları geliştirmek için giriş engelini düşürmektedir. Bu yazıda, Cursor’un CUDA-Q kodu oluşturma konusundaki yetenekleri, kod tabanı açıklamaları ve diğer çerçevelerle birlikte çalışma becerilerine dair öğretiler sunulmuştur.
Bugün NVIDIA CUDA-Q ve Cursor ile başlamaya ne dersiniz?