量子科技中心_量科网

当前的量子系统面临几大关键瓶颈：有限的量子比特数量、短暂的相关时间以及高错误敏感性——这些因素共同阻碍了大型复杂量子线路的运行。量子算法的发展速度已超越现有硬件能力，导致有效扩展计算规模困难重重。硬件性能的不一致性和普遍存在的量子噪声更会破坏系统稳定性与计算精度。为在约束条件下优化量子计算任务，采用战略性的任务调度与资源协调方法至关重要，这些方法需兼顾处理加速、操作保真度维持及分布式架构固有通信负担的降低。该领域的持续性挑战之一是如何在易出错环境中，高效分割大型量子线路并跨多量子处理器（QPUs）执行。对此，该团队研发了一种基于仿真的工具，支持通过实时经典信道联网的QPUs进行分布式调度与量子任务并行执行。该工具模拟了超越单QPUs算力极限的量子线路分解过程，实现基于处理器间通信的并行运算。通过该仿真环境，研究人员对比了四种调度技术（含强化学习驱动模型），从运行时效、保真度维持及通信开销等多维度进行评估。分析结果揭示了各方法的内在权衡关系，并证明并行化且噪声感知的调度策略能显著提升分布式量子架构的计算吞吐量。