論文の概要: Quantum Variational Algorithms for the Allocation of Resources in a
Cloud/Edge Architecture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14339v1
- Date: Thu, 25 Jan 2024 17:37:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-26 13:41:41.772011
- Title: Quantum Variational Algorithms for the Allocation of Resources in a
Cloud/Edge Architecture
- Title(参考訳): クラウド/エッジアーキテクチャにおけるリソース割り当てのための量子変分アルゴリズム
- Authors: Carlo Mastroianni, Francesco Plastina, Jacopo Settino, Andrea Vinci
- Abstract要約: クラウド/エッジアーキテクチャは、異種コンピューティングノードの複数のレイヤを編成する必要がある。
異なるノード上での計算の最適割り当てとスケジューリングは非常に難しい問題であり、NP困難である。
近い将来,変分量子アルゴリズムが古典的アルゴリズムの代替となる可能性が示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.1715858161748576
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern Cloud/Edge architectures need to orchestrate multiple layers of
heterogeneous computing nodes, including pervasive sensors/actuators,
distributed Edge/Fog nodes, centralized data centers and quantum devices. The
optimal assignment and scheduling of computation on the different nodes is a
very difficult problem, with NP-hard complexity. In this paper, we explore the
possibility of solving this problem with variational quantum algorithms, which
can become a viable alternative to classical algorithms in the near future. In
particular, we compare the performances, in terms of success probability, of
two algorithms, i.e., Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) and
Variational Quantum Eigensolver (VQE). The simulation experiments, performed
for a set of simple problems, show that the VQE algorithm ensures better
performances when it is equipped with appropriate circuit ansatzes that are
able to restrict the search space. Moreover, experiments executed on real
quantum hardware show that the execution time, when increasing the size of the
problem, grows much more slowly than the trend obtained with classical
computation, which is known to be exponential.
- Abstract(参考訳): 現代的なクラウド/エッジアーキテクチャでは、センサ/アクチュレータ、分散エッジ/fogノード、集中データセンター、量子デバイスなど、異種コンピューティングノードの複数のレイヤをオーケストレーションする必要がある。
異なるノード上での計算の最適割り当てとスケジューリングは非常に難しい問題であり、NP困難である。
本稿では,この問題を変分量子アルゴリズムを用いて解決する可能性について検討する。
特に、2つのアルゴリズム、すなわち量子近似最適化アルゴリズム(qaoa)と変分量子固有解法(vqe)の性能を成功確率の観点から比較する。
一連の簡単な問題に対して行われたシミュレーション実験により,VQEアルゴリズムは,探索空間を制限できる適切な回路アンサーゼを備えた場合に,より優れた性能が得られることを示した。
さらに、実量子ハードウェア上で実行される実験では、問題のサイズを増大させると、指数関数であることが知られている古典的な計算の傾向よりも、実行時間が遅くなることが示されている。
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