作者: Miguel Palma, Shuwen Kan, Wenqi Wei, Juntao Chen, Kaixun Hua, Sara Mouradian, Ying Mao

1. 核心物理图象

这篇论文的核心物理图象是：将量子计算机（特别是囚禁离子体系）的硬件资源（离子/量子比特）和时间资源（电路深度/层数）想象成一个二维的“棋盘”或“货架”。 量子电路则被看作是不同高度（电路宽度）和宽度（电路深度）的“矩形块”。论文的核心任务，就是找到一种高效的方法，将一堆这样的矩形块“打包”到这个二维棋盘上，使得棋盘的空间（量子比特）和时间（电路层数）利用率最高，同时还要保证打包后电路运行的保真度（可靠性）不受太大影响。

论文的主要贡献在于，首次为具有全连接、模块化特点的囚禁离子量子计算机（基于QCCD架构）量身定制了一套“电路打包”框架（CircPack）。该框架将量子多编程（QMP）问题建模为一个受硬件约束的二维矩形装箱问题，通过硬件感知的优化（如减少离子穿梭、设置打包批次），在显著提升硬件吞吐量和利用率的同时，将保真度损失降至最低，展现了囚禁离子平台在实现高效量子云计算方面的巨大潜力。

2. 关键术语解释

1. 量子多编程 (Quantum Multi-Programming, QMP)

   • 定义：指在一台量子设备上同时执行多个量子电路，以利用空闲的量子比特资源，类似于经典计算机中的多任务处理。
   • 作用：本文的核心目标就是解决QMP问题，以缓解量子云服务中的作业排队拥堵，提高硬件利用率。

2. 电路打包 (Circuit Packing)

   • 定义：本文提出的核心方法，将多个量子电路（视为矩形）在量子比特（纵轴）和时间/层数（横轴）构成的二维网格中进行空间和时间上的排布与调度。
   • 作用：这是实现高效QMP的具体技术手段。通过“打包”，可以最大化利用硬件资源，减少总的执行时间（层数）。

3. 量子电荷耦合器件架构 (Quantum Charge-Coupled Device, QCCD)

   • 定义：一种模块化的囚禁离子量子计算机架构。它将离子（量子比特）存储在多个分离的“陷阱”区域，并通过“穿梭”路径在不同区域间移动离子以执行操作。
   • 作用：本文的硬件基础。QCCD的全连接性和模块化特性，使得“电路打包”模型（将量子比特视为同质化资源）成为可能，但也引入了“离子穿梭”这一主要的噪声和延迟来源，是优化时需要重点考虑的因素。

3. 主要贡献 (Key Contributions)

1. 针对囚禁离子硬件的定制化QMP框架：首次为QCCD架构的囚禁离子计算机系统性地设计了硬件感知的量子多编程框架（CircPack）。与以往针对超导体系的工作不同，它充分利用了离子体系全连接、低串扰的特性，将问题简化为受约束的矩形装箱问题。
2. 硬件感知的保真度优化策略：提出了两项关键优化来维持高保真度：a) 基于陷阱的打包：尽量将电路安排在同一陷阱内执行，避免跨陷阱的离子穿梭操作；b) 双量子门截止调度：当累计的双量子门数量达到阈值时，主动切断当前打包批次，让设备重置冷却，防止噪声累积。
3. 综合性能的显著提升：与现有的超导QMP方法相比，CircPack在保真度（提升高达70.72%）、硬件利用率（提升高达62.67%）和电路层数减少（提升32.80%）方面均取得了显著改进，实现了吞吐量与可靠性的更好平衡。
4. 可扩展的分布式调度能力：证明了CircPack框架可以有效地在由多个独立QCCD模块组成的集群上进行负载均衡的分布式调度，最小化了不同工作节点间的负载差异，为大规模量子云计算系统提供了可行的调度方案。

4. 研究方法 (Methodology)

作者采用了一种分层调度和硬件约束优化的方法：

1. 问题建模：将量子电路调度抽象为二维矩形装箱问题。电路宽度和深度对应矩形的高和宽，硬件量子比特数和时间轴构成容器。目标是最小化容器宽度（总执行时间）或最大化容器填充率（利用率）。
2. 算法设计：
   • 系统级分配：使用一个简单的贪心算法，根据电路“面积”（宽×高）将大量电路初步均衡地分配给集群中的不同量子处理器。
   • 处理器级打包：在每个处理器上，采用改进的天际线算法进行矩形打包。在打包过程中，集成硬件约束：a) 优先在同一陷阱内放置电路（减少穿梭）；b) 实时跟踪双量子门数量，达到阈值α即开始新的打包批次（控制噪声）。
3. 评估工具链：使用QCCDSim（囚禁离子模拟器）和MTS-QCCD编译器来估计穿梭操作和保真度，并使用Quantinuum H2模拟器进行基于测量的保真度验证，从而全面评估CircPack的性能。

5. 实验结果与结论 (Results and Conclusions)

关键结论：

1. 效率与保真度的平衡：CircPack在打包200个电路的队列时，实现了89.35%的平均利用率和77.35%的层数减少，同时保真度仍保持在93.66%。相比之下，只追求打包密度的简单算法保真度会暴跌至50%左右。
2. 囚禁离子的优势：实验证实，得益于全连接和低串扰的特性，囚禁离子平台比超导平台更适合执行QMP，能在获得高吞吐量的同时维持极高的输出保真度。
3. 实用性：CircPack的经典调度开销很小（亚秒级），且能有效进行多节点负载均衡，证明了其在实际量子云环境中部署的可行性。

对领域的意义与未来方向： 这项工作表明，通过硬件感知的编译和调度优化，可以显著提升近中期量子硬件的实际利用率和云服务吞吐量。它为量子计算资源管理开辟了一条新路径。 开放性问题与未来工作包括：在真实硬件上测试更大规模电路、将框架扩展到其他全连接体系（如中性原子）、研究支持动态电路和量子纠错的打包策略，以及探索考虑安全和隐私约束的QMP。

6. 论文标签 (Tags)

编译与优化， 物理硬件， 量子信息

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原文链接： Hardware-aware and Resource-efficient Circuit Packing and Scheduling on Trapped-Ion Quantum Computers