基于遥测的量子互联网服务器选择通过跨层运行时估计

量子互联网将允许客户端在异构网络上将量子工作负载委托给远程服务器，但由于服务器处理、馈送经典通信和纠缠分发可在协议相关方式中重叠并移动运行时瓶颈，选择最小化端到端执行时间的服务器困难。我们提出 $T_{\max}$，一种轻量级运行时评分，通过汇总多层粗糙遥测获取保守性排名，用于在线服务器选择，而无需为每个部署校准权重。使用 NetSquid 离散事件仿真器对修改参数盲 VQE（PB-VQE）工作负载进行评估，我们在跨越和瓶颈主导 regime（包括时间抖动场景和具有多个 shots 的作业）中对 $T_{\max}$ 在 10,000 个异构候选人池（每个决策中最多从中选择 100 个）进行评估。$T_{\max}$ 在两个 regime 中实现对数oracle 的单位数平均 regret，在经典通信延迟抖动下对多 shots 作业仍保持在单位数范围内，但在严重抖动下的单 shot 作业性能会下降。为将性能与部署规划联系起来，我们推导了基于距离和纠缠率要求与协议层计数关系的运行图，量化了简单多用户争用如何移动交叉点，并使用 Sobol 全局灵敏度分析识别 regime-dependent 瓶颈。这些发现表明，简单的跨层遥测可以实现实际的服务器选择，同时为新兴量子互联网服务提供可操作的 provisioning 指导。