【论文】Q-IRIS：IRIS 任务式运行时的演进，以实现经典-量子工作流

Source: arXiv - 2512.13931v1

概述

本文介绍了 Q‑IRIS，一个将 IRIS 异步任务运行时（用于高性能计算）与 XACC 量子编程栈相结合的原型。通过添加 量子中间表示执行引擎 (QIR‑EE)，该系统能够调度并运行用新兴的量子中间表示 (QIR) 编写的量子工作负载——与经典任务一起在包含量子模拟器或真实量子处理器的异构 HPC 平台上执行。该工作展示了现代 HPC 运行时如何变得“量子感知”，这在早期量子加速器开始出现在超级计算集群时是关键一步。

关键贡献

• Hybrid Runtime Integration：首次将 IRIS（一个成熟的任务式运行时）与 XACC 通过专用的 QIR 执行引擎耦合。
• Asynchronous Quantum Scheduling：利用 IRIS 的依赖跟踪和工作窃取调度器，实现多个量子子电路（或完整电路）与经典任务的并发执行。
• Circuit Cutting Demonstration：展示如何将四量子比特电路自动划分为更小的子电路，降低每个任务的仿真成本并提升整体吞吐量。
• Proof‑of‑Concept Across Heterogeneous Backends：在多个模拟器（如 Qiskit Aer、Intel‑QSim）和一个模拟量子设备上运行相同的 QIR 程序，证明后端无关的执行能力。
• Roadmap for Scaling：指出必须解决的具体挑战（协同调度、经典‑量子数据移动、后端多样性），以将原型推进到生产级混合运行时。

方法论

1. 运行时分层

   • IRIS 提供了一个轻量级的异步任务图，每个节点可以是经典函数或量子内核。
   • XACC 提供量子编译流水线，将高级量子代码（例如 OpenQASM、Q#）翻译为 QIR，一种基于 LLVM 的中间表示。

2. 量子中间表示执行引擎 (QIR‑EE)

   • 充当桥梁：它接收来自 XACC 的 QIR 模块，将其封装为 IRIS 任务，并将其分派到选定的量子后端。
   • 处理后端特定细节（例如模拟器 API 调用、设备队列提交），同时向 IRIS 暴露统一的任务接口。

3. 电路切割工作流

   • 原始电路使用标准切割算法（例如基于张量网络分解）自动拆分为子电路。
   • 每个子电路成为独立的 QIR 任务；IRIS 并发调度它们，执行后再将结果重新组合。

4. 评估设置

   • 实验在配备多个 CPU 核心并可访问三个量子模拟器的普通 HPC 节点上运行。
   • 指标关注 任务吞吐量、队列等待时间 和 整体实际运行时间，而非原始的量子加速。

结果与发现

• 并发执行 量子子任务将每个模拟器的有效排队时间降低约 70 %。
• 任务粒度（将电路拆分为更小的部分）提升了模拟器的吞吐量，展示了在作业队列较长的早期量子硬件中的实际收益。
• 该原型成功地编排了 混合工作负载（例如，由经典优化循环驱动的量子子电路评估），无需手动同步。

实际影响

• 混合 HPC 工作流：开发者可以在现有基于 IRIS 的管道（例如 CFD、机器学习超参数调优）中嵌入量子子程序，而无需重写整个调度器。
• 队列感知的量子执行：通过自动切分电路并将其作为更小的任务运行，用户可以缓解共享量子资源上的长等待时间——这是云端量子服务的常见痛点。
• 后端可移植性：由于 Q‑IRIS 将 QIR 视为通用语言，同一代码可以通过一次配置更改，从高速 CPU 模拟器重新定位到真实量子设备。
• 可扩展的协同设计：系统架构师可以原型化异构节点（CPU + GPU + QPU），并在投入昂贵硬件之前评估调度策略。

限制与未来工作

• 性能未优化：该研究侧重于可行性；未进行深度性能调优（例如负载均衡启发式、隐藏延迟等）。
• 电路切割开销：当前实现导致非平凡的预处理时间；需要更智能的切割策略或增量重新编译，以处理更大的电路。
• 后端多样性受限：仅测试了模拟器；与实际量子处理器（包括误差缓解层）的集成仍是一个未解决的挑战。
• 协同调度：在大规模下管理经典与量子任务之间的依赖关系（例如当量子设备不可用时的动态重新调度）需要更复杂的运行时策略。

作者概述了一个路线图，包括将 IRIS 的工作窃取调度器与量子设备驱动程序更紧密地耦合，支持异构内存层次结构，以及从更高级的量子语言自动生成 QIR。

结论：Q‑IRIS 表明，现代基于任务的 HPC 运行时已经可以充当经典代码与量子工作负载之间的“胶水”，为开发者提供了一条在今天实验混合算法的实用路径——同时也揭示了必须克服的工程障碍，以实现生产级量子加速超级计算机。

作者

• Narasinga Rao Miniskar
• Mohammad Alaul Haque Monil
• Elaine Wong
• Vicente Leyton-Ortega
• Jeffrey S. Vetter
• Seth R. Johnson
• Travis S. Humble

论文信息

• arXiv ID: 2512.13931v1
• 分类: quant-ph, cs.DC
• 出版时间: 2025年12月15日
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