論文の概要: Load Balancing For High Performance Computing Using Quantum Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05278v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 12:58:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 19:36:00.451689
• Title: Load Balancing For High Performance Computing Using Quantum Annealing
• Title（参考訳）: 量子アニーリングを用いた高性能コンピューティングのためのロードバランシング
• Authors: Omer Rathore, Alastair Basden, Nicholas Chancellor and Halim Kusumaatmaja
• Abstract要約: 高速コンピューティングにおける2つのパラダイム的アルゴリズムの負荷バランスに対する量子アニールの適用について検討する。 グリッドベースの文脈では、量子アニールはラウンドロビンプロトコルのような古典的手法よりも優れているが、より先進的な手法よりも決定的な優位性を欠いている。 これは、効果的なCPU使用量に大きな影響を与える、ソリューション品質の注目すべき進歩を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6144680854063939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the advent of exascale computing, effective load balancing in massively parallel software applications is critically important for leveraging the full potential of high performance computing systems. Load balancing is the distribution of computational work between available processors. Here, we investigate the application of quantum annealing to load balance two paradigmatic algorithms in high performance computing. Namely, adaptive mesh refinement and smoothed particle hydrodynamics are chosen as representative grid and off-grid target applications. While the methodology for obtaining real simulation data to partition is application specific, the proposed balancing protocol itself remains completely general. In a grid based context, quantum annealing is found to outperform classical methods such as the round robin protocol but lacks a decisive advantage over more advanced methods such as steepest descent or simulated annealing despite remaining competitive. The primary obstacle to scalability is found to be limited coupling on current quantum annealing hardware. However, for the more complex particle formulation, approached as a multi-objective optimization, quantum annealing solutions are demonstrably Pareto dominant to state of the art classical methods across both objectives. This signals a noteworthy advancement in solution quality which can have a large impact on effective CPU usage.
• Abstract（参考訳）: exascale computingの出現により、超並列ソフトウェアアプリケーションにおける効果的なロードバランシングは、高性能コンピューティングシステムの潜在能力を最大限活用するために非常に重要である。 ロードバランシングは利用可能なプロセッサ間の計算作業の分散である。 本稿では,高性能コンピューティングにおける2つのパラダイムアルゴリズムの負荷バランスに対する量子アニーリングの適用について検討する。 すなわち,適応メッシュ微細化と平滑化粒子流体力学を代表格子とオフグリッドターゲットとして選択する。 実際のシミュレーションデータを分割する手法はアプリケーション固有のものであるが、提案した分散プロトコル自体は完全に一般的である。 グリッドベースの文脈では、量子アニーリングはラウンドロビンプロトコルのような古典的な方法よりも優れているが、最も急降下やシミュレートアニーリングのようなより高度な方法よりも決定的なアドバンテージを欠いている。 スケーラビリティに対する主な障害は、現在の量子アニールハードウェアにおける限定的な結合である。 しかし、多目的最適化としてアプローチされたより複雑な粒子の定式化では、量子アニーリング解は、両方の目的において芸術的古典的手法の状態に支配的な存在である。 これは、効果的なCPU使用量に大きな影響を与える、ソリューション品質の注目すべき進歩を示している。

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