[Paper] 自适应资源编排用于分布式量子计算系统

Source: arXiv - 2512.24902v1

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概述

本文介绍了 Modular Entanglement Hub (ModEn‑Hub)，这是一种将众多量子处理单元（QPUs）连接成分布式量子高性能计算（HPC）系统的新架构。通过集中生成纠缠并加入实时编排层，ModEn‑Hub 大幅提升了非局部量子操作的成功率，使得在近期硬件上实现大规模量子计算更加实际。

关键贡献

• Hub‑and‑spoke photonic interconnect 提供按需的高保真 Bell 对给异构 QPU。
• Quantum network orchestrator 调度基于 teleportation 的门操作，发起并行纠缠尝试，并维护一个小的 “ebit cache” 以便机会性重用。
• Monte‑Carlo evaluation framework 模拟真实的 photon loss、严格的 timing budgets，以及不同规模的系统（1–128 QPU）。
• Demonstrated performance boost：teleportation 成功率约 90 % 对比朴素顺序方法的约 30 %，平均 entanglement attempts 轻微增加（≈10–12 次 对比 ≈3 次）。
• Open‑source, reproducible code 用于仿真，使其他研究者和工程师能够扩展该研究。

方法论

1. 架构建模 – 作者们对一个包含纠缠源和共享量子存储（“ebit 缓存”）的枢纽进行建模。每个 QPU 通过光子链路连接到枢纽，该链路会产生真实的损耗。
2. 编排策略 – 控制平面实现了 对数尺度并行 策略：当请求非局部门时，编排器会并行发起多次纠缠尝试，每一轮将尝试次数加倍，直到成功的纠缠被缓存。
3. 蒙特卡罗仿真 – 对每种配置（QPUs 数量、损耗参数、轮次时间预算），进行 2,500 次独立试验。仿真记录：
   • 每个门的纠缠尝试次数，
   • 远距传输的成功概率，
   • 缓存命中率。
4. 基线比较 – 一个朴素的顺序基线在每个门只尝试一次纠缠生成，等待成功后才继续。

所有组件均在一个轻量级的 Python 包中实现，参数对外公开，便于调节。

结果与发现

• 成功率： 即使 QPU 数量增加，编排策略仍能保持量子态传输成功率在 90 % 以上，而基线由于累计损耗和时序限制，成功率下降至约 30 %。
• 资源开销： 更高的成功率伴随每个门约 3–4 倍的纠缠尝试次数增加，但这些尝试成本低（光子产生），且可在中心节点硬件上并行执行。
• 缓存效果： ebit 缓存在前几轮后命中率约为 45 %，进一步降低后续门的延迟。

总体而言，研究提供了明确证据表明 自适应编排的收益超过了适度的额外纠缠成本，从而实现可扩展的分布式量子计算。

实际影响

• Quantum Cloud Providers: 以中心节点为中心的设计可以作为服务层推出，抽象掉纠缠生成的繁琐细节，使用户能够提交量子电路而无需担心网络可靠性。
• Compiler & Runtime Integration: 现有的量子编译器可以面向 orchestrator 的 API 生成基于量子隐形传态的非局部门，而运行时系统可以利用 ebit 缓存来加速对延迟敏感的子例程（例如错误纠正循环）。
• Hardware Planning: 工程师可以在中心节点分配适量的额外光子源，而不是为每个 QPU 配置自己的高速光源，从而降低成本并简化校准。
• Hybrid Classical‑Quantum Workloads: orchestrator 的调度逻辑可以扩展为共同调度经典控制信息，使端到端流水线（数据预处理 → 分布式量子核 → 后处理）更加确定性。

简而言之，ModEn‑Hub 为量子硬件提供了一种 software‑defined networking（软件定义网络）式的方法，类似于经典数据中心中的 SDN，并有望成为未来量子‑HPC 平台的基础构件。

限制与未来工作

• 简化的损耗模型： 模拟假设每条链路的损耗率是静态的；实际光纤的波动和组件老化可能会影响性能。
• 固定的轮次预算： 本研究使用了对每个门紧凑且统一的时间预算；未探讨自适应时序（例如，对高损耗链路使用更长的窗口）。
• 枢纽的可扩展性： 虽然假设枢纽拥有足够的光子源以支持并行尝试，但其物理限制（激光功率、探测器饱和）仍需进行定量分析。
• 安全性与容错性： 论文未说明编排器如何处理恶意或故障的 QPU，也未探讨枢纽本身的冗余机制。

未来的研究方向包括集成动态损耗估计、将编排器扩展到多枢纽拓扑结构，以及在新兴的光子集成平台上原型化该架构。

作者

• Kuan-Cheng Chen
• Felix Burt
• Nitish K. Panigrahy
• Kin K. Leung

论文信息

• arXiv ID: 2512.24902v1
• 分类: quant-ph, cs.DC
• 出版时间: 2025年12月31日
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