論文の概要: Classic and Quantum Task-Based Intelligent Runtime for QIRs Running on Multiple QPUs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11382v1
- Date: Tue, 12 May 2026 01:14:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.506447
- Title: Classic and Quantum Task-Based Intelligent Runtime for QIRs Running on Multiple QPUs
- Title（参考訳）: 複数のQPU上で動作するQIRのための古典的および量子的タスクベースインテリジェントランタイム
- Authors: Narasinga Rao Miniskar, Elaine Wong, Vicente Leyton-Ortega, Jeffrey S. Vetter, Travis S. Humble,
- Abstract要約: 本稿では,Intelligent RuntIme System (IRIS)スケジューラをQuantum Intermediate Representation Execution Engine (QIR-EE)を通じて量子プログラミングスタックにマージする,インテリジェントなタスクベースランタイムを提案する。
我々の設計では、量子中間表現(QIR)で記述されたプログラムを、複数の量子シミュレータや新しい量子プロセッサを含む様々なバックエンドに並列に送信することができ、単一のノード上で真のハイブリッド実行を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.212250364181868
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: High-performance computing systems are rapidly evolving into heterogeneous platforms that fuse quantum accelerators with traditional classical processing units (CPUs) and graphical processing units (GPUs). This convergence calls for runtimes capable of managing both classical and quantum workloads in a unified manner. We introduce an intelligent, task-based runtime that marries the Intelligent RuntIme System (IRIS) asynchronous scheduler with a quantum programming stack through the Quantum Intermediate Representation Execution Engine (QIR-EE). Our design allows programs written in the quantum intermediate representation (QIR) to be dispatched concurrently to a variety of back-ends, including multiple quantum simulators and nascent quantum processors, enabling genuine hybrid execution on a single node. To illustrate its practicality, we partition a 4-qubit and 20-qubit circuit into three sub-circuits using quantum circuit cutting via the QCut library. Each sub-circuit is simulated independently by the QIR-EE driver within IRIS, after which a classical post-processing step merges the simulation results to recover the outcome of the original full-circuit computation. This case study demonstrates how finer task granularity can enable the parallel execution and lower the simulation burden per quantum task while preserving overall accuracy, highlighting the feasibility of our hybrid approach.
- Abstract（参考訳）: 高性能コンピューティングシステムは、量子アクセラレーターを従来の古典的処理ユニット(CPU)とグラフィカル処理ユニット(GPU)に融合させる異種プラットフォームへと急速に進化している。
この収束は、古典的ワークロードと量子的ワークロードの両方を統一的に管理できるランタイムを要求する。
本稿では,Intelligent RuntIme System (IRIS)非同期スケジューラをQuantum Intermediate Representation Execution Engine (QIR-EE)を介して量子プログラミングスタックにマージする,インテリジェントなタスクベースランタイムを提案する。
我々の設計では、量子中間表現(QIR)で記述されたプログラムを、複数の量子シミュレータや新しい量子プロセッサを含む様々なバックエンドに並列に送信することができ、単一のノード上で真のハイブリッド実行を可能にする。
実用性を説明するため,QCutライブラリによる量子回路切断を用いて,4量子回路と20量子回路を3つのサブ回路に分割した。
各サブ回路は、IRIS内のQIR-EEドライバによって独立にシミュレーションされ、その後、古典的な後処理ステップがシミュレーション結果をマージして、元のフル回路計算の結果を回復する。
このケーススタディでは、タスクの粒度が並列実行を可能にし、全体的な精度を維持しながら量子タスク当たりのシミュレーション負荷を低減し、ハイブリッドアプローチの可能性を強調した。
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