論文の概要: Resource Management and Circuit Scheduling for Distributed Quantum Computing Interconnect Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12675v2
• Date: Mon, 14 Oct 2024 12:48:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 13:56:59.015733
• Title: Resource Management and Circuit Scheduling for Distributed Quantum Computing Interconnect Networks
• Title（参考訳）: 分散量子コンピューティングインターコネクションネットワークのためのリソース管理と回路スケジューリング
• Authors: Sima Bahrani, Romerson D. Oliveira, Juan Marcelo Parra-Ullauri, Rui Wang, Dimitra Simeonidou,
• Abstract要約: 分散量子コンピューティング(DQC)は、モノリシック量子プロセッサのスケーラビリティ制限を克服するための有望なアプローチとして登場した。 本稿では,このようなネットワークにおける資源割り当ての問題に対処し,量子ファーム環境における資源管理に焦点をあてる。 本稿では,QPU間通信遅延による劣化の最小化を目的とした,QPU割り当てのための多目的最適化アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0985912998349345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distributed quantum computing (DQC) has emerged as a promising approach to overcome the scalability limitations of monolithic quantum processors in terms of computing capability. However, realising the full potential of DQC requires effective resource allocation. This involves efficiently distributing quantum circuits across the network by assigning each circuit to an optimal subset of quantum processing units (QPUs), based on factors such as their computational power and connectivity. In heterogeneous DQC networks with arbitrary topologies and non-identical QPUs, resource allocation becomes a complex challenge. This paper addresses the problem of resource allocation in such networks, focusing on computing resource management in a quantum farm setting. We propose a multi-objective optimisation algorithm for optimal QPU allocation that aims to minimise the degradation caused by inter-QPU communication latencies due to qubit decoherence, while maximising the number of concurrently assignable quantum circuits. The algorithm takes into account several key factors, including the network topology, QPU characteristics, and quantum circuit structure, to make efficient allocation decisions. We employ mixed integer linear programming to solve this optimisation problem. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in minimising communication costs and improving resource utilisation compared to a benchmark greedy allocation approach. Notably, assuming a single circuit partition per QPU, the success rate of quantum circuit assignments improves by 5.25%-13.75%. To complement our proposed QPU allocation method, we also present a compatible quantum circuit scheduling model. Our work provides valuable insights into resource allocation strategies for DQC systems and contributes to the development of efficient execution management frameworks for quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 分散量子コンピューティング(DQC)は、モノリシック量子プロセッサのスケーラビリティの限界を計算能力の観点から克服する、有望なアプローチとして登場した。 しかし、DQCの完全な可能性を実現するには、効果的なリソース割り当てが必要である。 これは、各回路を量子処理ユニットの最適サブセット(QPU)に割り当てることによって、その計算能力や接続性などの要因に基づいて、ネットワーク全体に量子回路を効率よく分散することを含む。 任意のトポロジと非同一QPUを持つ異種DQCネットワークでは、リソース割り当てが複雑になる。 本稿では,このようなネットワークにおける資源配分の問題に対処し,量子ファーム環境における資源管理に焦点をあてる。 本稿では、キュービットデコヒーレンスによるQPU間通信遅延による劣化を最小化し、同時に割り当て可能な量子回路の数を最大化することを目的とした、最適QPU割り当てのための多目的最適化アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、ネットワークトポロジ、QPU特性、量子回路構造など、いくつかの重要な要素を考慮に入れ、効率的なアロケーション決定を行う。 我々はこの最適化問題を解決するために混合整数線形計画法を用いる。 シミュレーションの結果は,提案アルゴリズムの通信コストの最小化と資源利用の改善に有効であることを示す。 特に、QPU当たりの単一回路分割を仮定すると、量子回路割り当ての成功率は5.25%-13.75%向上する。 提案手法を補完するため,量子回路スケジューリングモデルも提案する。 我々の研究は、DQCシステムの資源配分戦略に関する貴重な洞察を提供し、量子コンピューティングのための効率的な実行管理フレームワークの開発に貢献する。

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