Fugu-MT 論文翻訳(概要): QSimPy: A Learning-centric Simulation Framework for Quantum Cloud Resource Management

論文の概要: QSimPy: A Learning-centric Simulation Framework for Quantum Cloud Resource Management

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01021v1
Date: Thu, 2 May 2024 05:41:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-03 17:43:16.629677
Title: QSimPy: A Learning-centric Simulation Framework for Quantum Cloud Resource Management
Title（参考訳）: QSimPy: 量子クラウドリソース管理のための学習中心のシミュレーションフレームワーク
Authors: Hoa T. Nguyen, Muhammad Usman, Rajkumar Buyya,
Abstract要約: クラウド環境における量子リソース管理問題に対する新しい離散イベントシミュレーションフレームワークであるQSimPyを提案する。 QSimPyは、よく知られたPythonベースのシミュレーションエンジンであるSimPyをベースにした軽量なシミュレーション環境を提供する。量子タスク配置問題に対する強化学習ポリシー開発におけるQSimPyの利用を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.006907700170693
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Quantum cloud computing is an emerging computing paradigm that allows seamless access to quantum hardware as cloud-based services. However, effective use of quantum resources is challenging and necessitates robust simulation frameworks for effective resource management design and evaluation. To address this need, we proposed QSimPy, a novel discrete-event simulation framework designed with the main focus of facilitating learning-centric approaches for quantum resource management problems in cloud environments. Underpinned by extensibility, compatibility, and reusability principles, QSimPy provides a lightweight simulation environment based on SimPy, a well-known Python-based simulation engine for modeling dynamics of quantum cloud resources and task operations. We integrate the Gymnasium environment into our framework to support the creation of simulated environments for developing and evaluating reinforcement learning-based techniques for optimizing quantum cloud resource management. The QSimPy framework encapsulates the operational intricacies of quantum cloud environments, supporting research in dynamic task allocation and optimization through DRL approaches. We also demonstrate the use of QSimPy in developing reinforcement learning policies for quantum task placement problems, demonstrating its potential as a useful framework for future quantum cloud research.
Abstract（参考訳）: 量子クラウドコンピューティングは、クラウドベースのサービスとして量子ハードウェアへのシームレスなアクセスを可能にする、新興コンピューティングパラダイムである。しかし、量子資源の有効利用は困難であり、効率的な資源管理設計と評価のための堅牢なシミュレーションフレームワークが必要である。このニーズに対処するために,クラウド環境における量子リソース管理問題に対する学習中心のアプローチの促進を主眼として設計された,新しい離散イベントシミュレーションフレームワークであるQSimPyを提案する。 QSimPyは、量子クラウドリソースとタスク操作のダイナミクスをモデリングするための、よく知られたPythonベースのシミュレーションエンジンであるSimPyをベースにした、軽量なシミュレーション環境を提供する。我々はGymnasium環境を我々のフレームワークに統合し、量子クラウドリソース管理を最適化するための強化学習に基づく技術の開発と評価のためのシミュレーション環境の作成を支援する。 QSimPyフレームワークは、量子クラウド環境の運用上の複雑さをカプセル化し、DRLアプローチによる動的タスク割り当てと最適化の研究を支援する。また、量子タスク配置問題に対する強化学習ポリシー開発におけるQSimPyの利用を実証し、将来の量子クラウド研究に有用なフレームワークとしての可能性を示した。

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