基于 Kubernetes 的混合量子-经典工作流编排
量子物理
2026-03-26 v1
摘要
混合量子-经典工作流将量子处理单元（QPU）与经典硬件结合，以解决传统系统难以处理或不可行的计算任务。规模化协调这些异构资源需要稳健的编排、可复现性和可观测性。即便存在容错量子设备，量子计算仍将在更广泛的混合生态系统中运行，其中经典基础设施在任务调度、数据传输、误差缓解和大规模工作流编排中扮演核心角色。本文提出一种基于 Kubernetes、Argo Workflows 和 Kueue 的云原生框架，用于管理混合量子-HPC 管道。该系统在单一编排层面统一 CPU、GPU 与 QPU，实现具有动态资源感知调度的多阶段工作流。我们以分布式量子电路切割的概念验证实现为例，展示了跨异构节点的执行以及经典与量子任务的集成。该方法凸显了在云原生环境中实现可扩展、可复现且灵活的混合量子-经典计算潜力。
关键词
引用
@article{arxiv.2603.24205,
title = {Mitigating Dynamic Crosstalk with Optimal Control},
author = {Matthias G. Krauss and Luise C. Butzke and Christiane P. Koch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.24205},
year = {2026}
}