三种共享QPU的方式：面向混合量子-HPC应用的调度策略
量子物理
2026-04-17 v1
摘要
随着量子计算技术的成熟，其集成到既有的高性能计算(HPC)基础设施正成为下一代计算系统的核心目标。然而，要实现混合平台上的高计算密度工作负载仍面临挑战。量子和经典编程模型之间的差异、量子软件堆栈的成熟度不足，以及高级量子处理单元(QPU)的稀缺性，都需要超越标准HPC机制的调度策略来管理这些异构且受限的资源。为此，我们研究了三种不同的HPC-QC资源调度方法：时间复用、动态资源管理和工作流分解。在生产HPC集群和真实量子硬件上进行的实验验证表明，这些方法在不同工作负载情景下均有效。malleability和工作流策略显著优化了经典资源利用率，分别将消耗降低最高可达45.7%和64%，适用于量子和经典工作负载均衡的混合作业。相反，时间复用提高了QPU利用率并降低了集群层面的执行时间，适用于经典-量子工作负载高度不平衡的场景。这些发现凸显了针对混合HPC-QC环境的定制化调度策略在实际中的可行性，并强调了这些策略在构建高效、可扩展的下一代量子加速设施软件堆栈中的互补性。
引用
@article{arxiv.2604.14955,
title = {Three ways to share a QPU: Scheduling strategies for hybrid Quantum-HPC applications},
author = {Marco Cipollini and Simone Rizzo and Sergio Iserte and Paolo Viviani and Giacomo Vitali and Matteo Barbieri and Gabriella Bettonte and Elisabetta Boella and Fulvio Ganz and Roberto Rocco and Orazio Spina and Antonio J. Peña and Petter Sandås and Iacopo Colonnelli and Alberto Scionti and Chiara Vercellino and Emanuele Dri and Jonathan Frassineti and Sara Marzella and Andrea Muratori and Daniele Ottaviani and Olivier Terzo and Bartolomeo Montrucchio and Daniele Gregori},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.14955},
year = {2026}
}
备注
18 pages, 9 figures