一种面向量子计算环境中分布式工作流的系统感知资源分配方法
基于云平台提供的量子计算能力的快速发展,为高效利用这些极其精密且昂贵的设备带来了若干挑战。尽管当前大多数系统采用基于优先级的访问协议,但它们仍无法完全支持大规模应用的高可靠、高效和可扩展执行。为了克服这一限制,该团队提出了一种综合解决方案,用于将量子程序高效地分配到合适的量子设备上,同时将保真度、执行时间和通信开销等所有相关成本指标纳入考量。该团队还针对分布式量子工作流制定了用例,并提出了改进的基于图的算法,以在混合经典-量子网络假设下解决此类用例的分配问题。由于大型独立设备的硬件改进仍在进行中,研究此类分布式工作流以最大化利用当前NISQ设备至关重要。该团队的实证研究表明,所提出的技术在几乎所有评估参数上均优于最先进的方法,在执行时间上平均提升约 \(5\%\),通信开销降低约 \(30\%\),等待时间减少约 \(40\%\),保真度提高约 \(2\%\),从而为高效分配策略提供了更优的解决方案。

