Сейчас встроенный симулятор состояния-вектора PennyLane, предустановленный в контейнере гибридных заданий Amazon Braket, можно использовать для вариационных алгоритмов, которые могут применять такие методы, как метод обратного распространения или сопряженный метод для расчета градиентов. Примерами таких алгоритмов являются квантовое машинное обучение (QML), квантовый адиабатический приближённый алгоритм (QAOA) или вариационный квантовый решатель задач собственных значений (VQE). В случае встроенных имитаторов также можно выбрать использование инстансов с GPU, если ваш алгоритм может выиграть от ускорения графического процессора и может поместиться в его памяти. Обычно это так для вариационных алгоритмов и алгоритмов QML со средним количеством кубитов (< 30). В ином случае рассмотрите использование предоставляемого по требованию имитатора SV1. Поскольку сопряженный метод сейчас не поддерживает ненулевое число снимков, SV1 стоит использовать для любой рабочей нагрузки, где число снимков выше нуля. Обратите внимание, что встроенный имитатор поддерживается лишь как часть функции гибридных заданий, тогда как SV1 поддерживает и автономные, и гибридные задания.