面向俘获离子量子计算机的硬件感知资源高效电路打包与调度方法

《IEEE Transactions on Quantum Engineering》：Hardware-aware and Resource-efficient Circuit Packing and Scheduling on Trapped-Ion Quantum Computers

为解决量子云服务中单租户执行模式导致的硬件资源利用率低下和长队列等待问题，研究人员开展了针对Quantum Charge-Coupled Device (QCCD)架构的量子多编程(Quantum Multi-programming, QMP)研究。他们提出了CircPack框架，将静态电路调度建模为考虑硬件特定穿梭约束的二维矩形打包问题(Rectangle Packing Problem, RPP)。结果表明，相较于超导架构的QMP方法，CircPack实现了最高70.72%的保真度提升、62.67%的利用率提升和32.80%的层数减少因子(Layer Reduction Factor, LRF)改善，显著提升了近未来量子云计算的吞吐量。

　　

随着量子计算技术的快速发展，量子云服务（Quantum as a Service, QaaS）使得研究人员能够通过互联网远程访问量子硬件，无需直接操作和维护复杂的量子设备。然而，量子云服务的普及也带来了新的挑战。当前量子云平台普遍采用单租户执行模式，即同一时间只能有一个量子作业在量子处理单元（Quantum Processing Unit, QPU）上运行。这种模式导致硬件资源利用率极低——例如，一个仅需30个量子比特（Qubit）的量子电路（Quantum Circuit）可能会独占一台拥有150个量子比特的设备，造成大量资源闲置。IBM Quantum的云使用数据分析显示，从2019年到2021年，作业执行量增长了7倍，导致中位队列等待时间达到60分钟，部分作业甚至需要等待数天。这种低效的资源利用方式已成为制约量子云计算发展的关键瓶颈。

量子多编程（Quantum Multi-programming, QMP）被认为是解决上述问题的潜在方案。其核心思想是在单个量子设备上同时执行多个量子电路，充分利用空闲的量子比特资源，从而实现多租户并发执行，提升系统吞吐量。然而，现有的QMP研究主要针对超导（Superconducting）量子计算架构。这类架构存在量子比特连通性有限、串扰（Crosstalk）噪声显著、退相干时间短等固有局限性，使得QMP在提升利用率的同时，往往伴随着输出保真度（Fidelity）的显著下降，难以在实际云服务中部署。

与超导体系相比，俘获离子（Trapped-Ion）量子计算机展现出更适合QMP的硬件特性。它们拥有全连通（All-to-All Connectivity）的量子比特、长相干时间、低串扰噪声以及高保真度的中途测量与重置（Mid-Circuit Measurement and Reset, MCMR）能力，支持量子比特重用。特别是基于量子电荷耦合器件（Quantum Charge-Coupled Device, QCCD）架构的模块化俘获离子系统，通过离子穿梭（Shuttling）技术在多个存储区和操作区之间移动离子，实现了设备的可扩展性。尽管离子穿梭操作会引入额外的噪声和延迟，但QCCD架构为高效QMP提供了理想的硬件平台。

在此背景下，来自福特汉姆大学、南佛罗里达大学和华盛顿大学的研究团队在《IEEE Transactions on Quantum Engineering》上发表了他们的研究成果“Hardware-aware and Resource-efficient Circuit Packing and Scheduling on Trapped-Ion Quantum Computers”。该研究旨在充分利用QCCD俘获离子架构的优势，设计一个能够最大化硬件资源利用率和电路吞吐量，同时保持高输出保真度的QMP框架。

为了克服现有量子云资源利用率低和队列等待时间长的问题，研究人员开发了名为CircPack的硬件感知电路打包框架。该框架的核心创新在于将QCCD架构上的量子电路调度问题形式化为一个受约束的二维矩形打包问题（Rectangle Packing Problem, RPP）。在CircPack的模型中，每个量子电路被视为一个矩形，其高度对应电路宽度（所需量子比特数），宽度对应电路深度（层数）。调度目标是在一个高度固定为设备总量子比特数、宽度可变的容器（即量子比特-时间网格）中，高效地打包这些矩形，并最小化总打包宽度（相当于总执行层数或时间），同时满足无重叠和量子比特容量等约束。

CircPack框架包含几个关键技术方法以优化性能并抑制噪声：

1. 1.
   基于陷阱的打包（Trap-based Packing）：该方法将QCCD设备的每个独立陷阱（Trap）视为一个独立的打包容器，优先将电路分配在单个陷阱内执行，从而避免因跨陷阱执行而产生的离子穿梭操作，减少由穿梭引入的噪声。
2. 2.
   双量子比特门调度截止（2-Qubit Gate-based Scheduling Cutoff）：为了控制因长时间连续运行导致的噪声累积，CircPack引入了一个动态窗口机制。当打包电路中累积的双量子比特门（2-Qubit Gate）数量超过预设阈值（α=170）时，即触发调度截止，将当前打包好的电路作为一个批次执行，让设备有机会进行冷却和重置，从而维持较高的保真度。
3. 3.
   分层调度算法：对于多量子工作者（Quantum Worker）系统，CircPack采用两阶段调度策略。第一阶段（系统级分配）使用负载均衡算法将电路队列平衡地分配给各个工作者。第二阶段（工作者级调度）在每个工作者上运行改进的Skyline启发式矩形打包算法，生成具体的电路执行时间表和量子比特分配方案。

研究人员使用Quantinuum的H2模拟器（H2-Emulator）、QCCDSim模拟器和MTS-QCCD编译器对CircPack进行了全面评估。基准测试电路来自Revlib和QASMBench。评估主要围绕单工作者保真度、打包效率、穿梭操作次数和多工作者任务分配等方面展开，并与多种基线方法进行了比较，包括串行执行（Serial）、先入先出打包（FIFO）、通用矩形打包库（RectPack）以及先前针对超导架构的QMP方法（如QuMC和QuCloud+）。

单工作者打包比较

研究测试了不同规模电路队列（20, 100, 150, 200个电路）下的调度性能。结果显示，CircPack在资源利用率和保真度之间取得了最佳平衡。对于200个电路的队列，CircPack实现了93.66%的保真度、89.35%的平均利用率和77.35%的层数减少因子（LRF），而调度开销仅为0.8906秒。相比之下，虽然RectPack在打包密度上略有优势（平均利用率97.73%，LRF 79.29%），但其保真度因穿梭操作频繁而大幅下降至54.84%。CircPack通过陷阱感知打包和动态截止机制，将穿梭操作次数从FIFO的41次和RectPack的20次显著减少到仅2次，这是其保真度优势的关键来源。

H2模拟器保真度分析

使用Quantinuum H2模拟器进行的保真度（以成功试验概率PST衡量）测试表明，CircPack引入的保真度损失极小。在包含20个小电路和14个混合尺寸电路的队列测试中，CircPack执行结果的PST与电路独立运行时的基线PST相差不超过0.52%，证明了其在真实硬件模拟环境下的可靠性。

穿梭次数趋势

通过MTS-QCCD编译器对穿梭操作次数的分析显示，随着电路队列规模的增加（10至150个电路），CircPack始终产生最少的穿梭操作。在150个电路的测试中，CircPack仅需1次穿梭操作，而RectPack和FIFO分别需要14次和29次，进一步验证了其陷阱感知策略的有效性。

与现有工作的比较

与超导架构的QMP方法（QuCloud+, QuMC）相比，CircPack在保真度（相对提升最高达70.72%）、平均利用率（相对提升最高达62.67%）和LRF（相对提升达32.80%）方面均显示出显著优势。与同为俘获离子平台的Quantinuum二维打包（电路缝合）方法相比，CircPack在保持相近高保真度（98.28% vs 98.34%）的同时，在制造期（92 vs 184）、平均利用率（67.17% vs 33.59%）和LRF（77.67% vs 55.34%）方面表现更优，且无需限制输入电路宽度相同，通用性更强。

多工作者资源分配

在模拟5个20量子比特工作者处理1000至3000个电路的场景中，CircPack的负载均衡算法实现了良好的负载分布。最高负载和最低负载工作者之间的制造期差异最大为2.83%，平均利用率差异最大为1.74%，表明其能有效实现系统级的资源平衡。

本研究提出的CircPack框架，成功地将经典的矩形打包问题应用于QCCD俘获离子量子计算机的电路调度中，为量子云计算资源利用率低和作业队列长的难题提供了一个有效的解决方案。通过硬件感知的陷阱打包策略和双量子比特门调度截止机制，CircPack在显著提升量子比特时空利用率和系统吞吐量的同时，有效抑制了由离子穿梭和长时间运行引入的噪声，保持了高达93%以上的输出保真度。与现有超导和俘获离子平台的QMP方法相比，CircPack在保真度、资源利用率和执行效率方面均展现出明显优势。此外，其分层调度设计能够有效地在多量子工作者集群上进行负载均衡的任务分配。这项工作不仅证明了俘获离子系统在实现可扩展量子多编程方面的巨大潜力，也为未来量子云平台向多租户、高效率模式的演进奠定了重要的技术基础。未来的研究方向包括将CircPack扩展到更大的电路和队列、在实际硬件上进行验证、以及探索将其核心思想适配到其他全连通量子架构（如中性原子系统）中。