成長する量子雲に対する適応ジョブと資源管理【JST・京大機械翻訳】

Ravi Gokul Subramanian; Smith Kaitlin N.; Murali Prakash; Chong Frederic T.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206123186909 整理番号：22P0309910

成長する量子雲に対する適応ジョブと資源管理【JST・京大機械翻訳】

Adaptive job and resource management for the growing quantum cloud

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発行年： 2022年03月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月24日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

量子コンピューティングの人気が成長し続けているので,クラウド上の効率的な量子マシンアクセスは,世界中の学術と産業研究者の両方にとって重要である。そして,クラウド量子コンピューティング要求が指数的に増加するので,資源消費と実行特性の解析は,ベンダーエンドとクライアントエンドの両方におけるジョブと資源の効率的管理の鍵である。ジョブ/資源消費と管理の解析と最適化は,古典的HPCドメインで一般的であるが,量子コンピューティングのようなより新生の技術では,非常に不足している。本論文は,サービス保証と機械キャリブレーション制約の品質のような他の特性と同様に,マシン全体の待ち行列時間と忠実度傾向のような一次特性に注意する量子クラウドへの最適化適応ジョブスケジューリングを提案した。本提案の鍵成分は,1)回路深さや誤りの異なった形のようなコンパイルされた回路特徴,並びに実行時間推定に基づく各マシンの待ち行列時間予測に基づくマシン全体の忠実度傾向を予測する予測モデルを含む。全体として,この提案を,多様な集合の量子アプリケーションとシステム負荷シナリオにわたってシミュレートしたIBMマシン上で評価し,従来のジョブスケジューラと比較して,3x以上の待ち時間を低減でき,また,40%以上の特定の使用事例で忠実度を改善することができた。【JST・京大機械翻訳】

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