論文の概要: HALO: A Fine-Grained Resource Sharing Quantum Operating System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07191v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 20:54:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.493868
• Title: HALO: A Fine-Grained Resource Sharing Quantum Operating System
• Title（参考訳）: HALO:微粒化資源共有量子オペレーティングシステム
• Authors: John Zhuoyang Ye, Jiyuan Wang, Yifan Qiao, Jens Palsberg,
• Abstract要約: HALOは, きめ細かいリソース共有をサポートする最初の量子オペレーティングシステム設計である。 まず、ハードウェア対応の量子ビット共有アルゴリズムで、量子コンピュータの領域に共有ヘルパー量子ビットを配置する。 第2に、各ジョブのサンプリング要求に応じて実行ウィンドウを割り当てるショット適応スケジューラ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.958557121586318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As quantum computing enters the cloud era, thousands of users must share access to a small number of quantum processors. Users need to wait minutes to days to start their jobs, which only takes a few seconds for execution. Current quantum cloud platforms employ a fair-share scheduler, as there is no way to multiplex a quantum computer among multiple programs at the same time, leaving many qubits idle and significantly under-utilizing the hardware. This imbalance between high user demand and scarce quantum resources has become a key barrier to scalable and cost-effective quantum computing. We present HALO, the first quantum operating system design that supports fine-grained resource-sharing. HALO introduces two complementary mechanisms. First, a hardware-aware qubit-sharing algorithm that places shared helper qubits on regions of the quantum computer that minimize routing overhead and avoid cross-talk noise between different users' processes. Second, a shot-adaptive scheduler that allocates execution windows according to each job's sampling requirements, improving throughput and reducing latency. Together, these mechanisms transform the way quantum hardware is scheduled and achieve more fine-grained parallelism. We evaluate HALO on the IBM Torino quantum computer on helper qubit intense benchmarks. Compared to state-of-the-art systems such as HyperQ, HALO improves overall hardware utilization by up to 2.44x, increasing throughput by 4.44x, and maintains fidelity loss within 33%, demonstrating the practicality of resource-sharing in quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングがクラウド時代に入ると、何千人ものユーザーが少数の量子プロセッサにアクセスできなければならない。 ユーザーは仕事を始めるのに数分から数日待つ必要があり、実行には数秒しかかからない。 現在の量子クラウドプラットフォームでは、複数のプログラム間で同時に量子コンピュータを多重化する方法がなく、多くの量子ビットがアイドル状態のままであり、ハードウェアを著しく過小評価しているため、公平な共有スケジューラを採用している。 高いユーザ需要と少ない量子リソースの不均衡は、スケーラブルで費用対効果の高い量子コンピューティングにとって重要な障壁となっている。 HALOは, きめ細かいリソース共有をサポートする最初の量子オペレーティングシステム設計である。 HALOは2つの相補的なメカニズムを導入している。 まず、ハードウェア対応の量子ビット共有アルゴリズムで、共有ヘルパー量子ビットを量子コンピュータの領域に配置し、ルーティングオーバーヘッドを最小化し、異なるユーザのプロセス間のクロストークノイズを回避する。 第二に、各ジョブのサンプリング要求に応じて実行ウィンドウを割り当て、スループットを改善し、レイテンシを低減するショット適応スケジューラである。 共に、これらのメカニズムは量子ハードウェアのスケジュールの仕方を変え、よりきめ細かい並列性を実現する。 我々はヘルパー量子ビットベンチマークを用いて,IBM Torino量子コンピュータ上でHALOを評価する。 HyperQのような最先端システムと比較して、HALOはハードウェア全体の使用率を最大2.44倍に改善し、スループットを4.44倍に向上し、33%以内の忠実度損失を維持し、量子コンピューティングにおけるリソース共有の実践性を実証している。

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