論文の概要: Variational Quantum Algorithms for the Allocation of Resources in a Cloud/Edge Architecture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14339v2
- Date: Fri, 24 May 2024 16:38:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 23:16:57.633446
- Title: Variational Quantum 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資源配分のための変分量子アルゴリズム
- Authors: Carlo Mastroianni, Francesco Plastina, Jacopo Settino, Andrea Vinci,
- Abstract要約: 変分量子アルゴリズムは, 近い将来, 古典的アルゴリズムの代替となる可能性が示唆された。
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)と変分量子固有解器(VQE)の性能を比較した。
シミュレーション実験は、クラウドと2つのエッジノードを含む %CM230124 の単純な問題に対して実施され、VQE アルゴリズムは、検索空間を制限できる適切な回路テクスタイタンサッチを備えている場合に、より良い性能を保証することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.072460284847973
- 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, %CM230124 that involve a Cloud and two Edge nodes, show that the VQE algorithm ensures better performances when it is equipped with appropriate circuit \textit{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、広汎なセンサー/アクチュエータ、分散エッジ/フォグノード、集中型データセンタ、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,近い将来,古典的アルゴリズムの代替となる変分量子アルゴリズムを用いてこの問題を解く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)と変分量子固有解器(VQE)の性能を比較した。
シミュレーション実験は、クラウドと2つのエッジノードを含む %CM230124 の単純な問題に対して実施され、VQE アルゴリズムが検索空間を制限できる適切な回路 \textit{ansatzes} を備える場合に、より良い性能を保証することを示す。
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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