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计算机科学 > 分布式、并行与集群计算

arXiv:2504.20389v1 (cs)
[提交于 2025年4月29日 ]

标题: CloudQC:一种网络感知的多租户分布式量子计算框架

标题: CloudQC: A Network-aware Framework for Multi-tenant Distributed Quantum Computing

Authors:Ruilin Zhou, Yuhang Gan, Yi Liu, Chen Qian
摘要: 分布式量子计算(DQC)允许大型量子电路同时在多个量子处理单元(QPU)上执行,成为提高量子计算可扩展性的有前景的方法。很自然地设想近未来的DQC平台是一个多租户的QPU集群,称为量子云。然而,没有现有的DQC工作解决在多租户量子云中运行DQC的两个关键问题:将多个量子电路分配到QPU以及调度网络资源以完成这些任务。本工作首次尝试为多租户环境设计一个电路放置和资源调度框架。该框架被称为CloudQC,包括两个主要功能组件,即电路放置和网络调度器,目标是优化量子网络成本和量子计算时间。使用真实量子电路负载的实验结果表明,与现有单电路和多电路DQC的放置算法相比,CloudQC显著减少了平均作业完成时间。我们预计这项工作将激励更多关于网络感知量子云的未来研究。
摘要: Distributed quantum computing (DQC) that allows a large quantum circuit to be executed simultaneously on multiple quantum processing units (QPUs) becomes a promising approach to increase the scalability of quantum computing. It is natural to envision the near-future DQC platform as a multi-tenant cluster of QPUs, called a Quantum Cloud. However, no existing DQC work has addressed the two key problems of running DQC in a multi-tenant quantum cloud: placing multiple quantum circuits to QPUs and scheduling network resources to complete these jobs. This work is the first attempt to design a circuit placement and resource scheduling framework for a multi-tenant environment. The proposed framework is called CloudQC, which includes two main functional components, circuit placement and network scheduler, with the objectives of optimizing both quantum network cost and quantum computing time. Experimental results with real quantum circuit workloads show that CloudQC significantly reduces the average job completion time compared to existing DQC placement algorithms for both single-circuit and multi-circuit DQC. We envision this work will motivate more future work on network-aware quantum cloud.
评论: 被ICDCS 2025接受
主题: 分布式、并行与集群计算 (cs.DC) ; 量子物理 (quant-ph)
引用方式: arXiv:2504.20389 [cs.DC]
  (或者 arXiv:2504.20389v1 [cs.DC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.20389
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Ruilin Zhou [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 4 月 29 日 03:19:35 UTC (654 KB)
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