Qiskit v2.4正式发布：更快更强的量子计算SDK

Qiskit SDK v2.4版本现已正式发布！作为v2.x系列的最新小版本更新，本次发布延续了我们持续强化SDK核心基础设施的努力，致力于让其在电路规模不断扩大、编译工作流日趋复杂的背景下，运行更快、扩展性更强、使用更便捷。

在过去几个版本中，我们一直在为与编译型语言的深度集成、更高性能的编译路径以及更具可扩展性的内部工具奠定基础。Qiskit v2.4在此基础上，对各个方面的已有能力进行了整合与延伸。

本次更新的一大核心原则是"改进不中断"。下文所述的许多优化项可自动生效，无需修改现有代码，并且能够随工作负载的规模与复杂度自动扩展。无论你是在构建自定义编译Python扩展，还是在探索早期容错电路，Qiskit v2.4都致力于让你的工作流运行更快、操作更简便。

本次v2.4更新涵盖以下几项重要内容：

Python扩展支持改进

Qiskit v2.4通过将所需头文件直接内置于SDK中，大幅降低了基于C API构建并分发编译型Python扩展的门槛，开发者无需借助任何自定义工具链即可构建高性能扩展。

容错编译管线改进

全新的容错转译管线通过将分阶段处理流程与基于gridsynth的RZ合成相结合，实现了更快的Clifford+T编译速度以及更低的T门数量。这些改进在针对离散基础门集进行编译时会自动启用，使容错风格的编译在更大规模下更快速、更实用。

C API能力进一步扩展

Qiskit的C API在v2.4中持续扩展，新增了对参数化门、基于泡利算符的计算、DAG级转译器处理流程以及基于文本的电路绘图的支持。其目标是让开发者能够在C语言中构建更深层次、更高性能的编译器工具，同时与现有Python工作流无缝集成。

QPY序列化速度提升

QPY电路序列化格式已在内部重构为使用Rust实现，显著提升了电路的序列化与反序列化速度，且无需对现有工作流进行任何修改。

Python扩展支持改进详解

Qiskit v2.4通过将C API头文件直接作为SDK的一部分提供，进一步降低了使用编译代码扩展Qiskit的入门门槛。即便你自己不编写C或Rust代码，这一改动也使外部软件包和实验性工具更易于与Qiskit紧密集成，并将优化功能回馈给社区。

对于使用编译型语言的开发者而言，此次更新使将性能关键型或底层组件迁移至编译扩展中成为可行之举，同时保持Qiskit的Python接口不变。扩展包可在构建时依赖Qiskit来定位所需的头文件，然后使用标准Python工具将其打包并以普通Python wheel的形式分发。

为演示这一工作流，我们构建了一个可正常运行的外部转译器处理流程，作为编译型Python扩展的示例。该示例将Qiskit插件工具包中的AddSpectatorMeasures处理流程从Python移植到了C语言实现。值得注意的是，Qiskit的C API目前仍处于不稳定状态，跨小版本的二进制兼容性尚未得到保证，我们计划在未来版本中提供有版本承诺的稳定性支持。

容错编译管线改进详解

本次Qiskit版本引入了显著改进的容错转译管线，专为针对离散Clifford+T基础门集进行编译而设计，在提升编译质量的同时大幅缩短了运行时间。

该管线首先针对连续基础门集（Clifford+RZ）应用Qiskit的高性能编译流程，再将生成的电路转换为离散的Clifford+T门集，并直接在该表示上执行优化。这种分阶段处理方式使每个阶段均能采用最适合其任务的算法，从而同时提升性能与输出质量。

此外，Qiskit现已采用gridsynth算法作为在离散基础下合成RZ旋转的默认方法，取代了此前版本中使用的SolovayKitaevDecomposition。gridsynth能够生成显著更低的T门数量，而新的容错转译管线还对角度合成结果进行缓存，以进一步减少大型电路中的重复计算。两者叠加的效果是：编译更快，且电路所需的T门数量大幅减少。

最重要的是，你无需对工作流做任何修改即可获得这些提升——在针对离散基础门集进行编译时，上述改进均默认启用。基准测试显示，在编译时间和T门数量缩减方面均有持续且显著的改进。

Q&A

Q1：Qiskit v2.4的C API头文件内置有什么实际作用？

A：Qiskit v2.4将C API头文件直接内置于SDK中，开发者在构建编译型Python扩展时无需再配置自定义工具链或额外安装头文件包。扩展可在构建时直接依赖Qiskit定位头文件，并以标准Python wheel格式打包分发。这大幅降低了构建高性能扩展的门槛，也让外部工具更容易与Qiskit深度集成。不过需注意，C API目前仍处于不稳定状态，跨小版本的二进制兼容性暂不保证。

Q2：Qiskit v2.4中的gridsynth算法比之前的方案好在哪里？

A：gridsynth替代了此前的SolovayKitaevDecomposition，成为在离散基础下合成RZ旋转的默认方法。其最主要的优势在于能生成显著更低的T门数量，而T门在容错量子计算中是成本最高的门操作之一。新管线还对角度合成结果进行缓存，减少大型电路中的重复计算，最终实现更快的编译速度和更高质量的电路输出。

Q3：升级到Qiskit v2.4需要修改现有代码吗？

A：大多数情况下不需要。v2.4的许多改进均可自动生效，包括容错转译管线的优化、QPY序列化的提速等，用户无需修改任何现有代码。只要将SDK更新至v2.4版本，在针对离散基础门集进行编译时，新的编译管线和gridsynth算法即会默认启用，编译性能和电路质量的提升将自动体现在现有工作流中。