负载平衡是 高性能计算（HPC） 允许在可用处理器之间公平分配计算任务的系统。随着我们走向 百亿亿次计算，有效的负载平衡对于充分发挥 HPC 系统的潜力变得更加重要。
为了应对这一挑战，物理系最近的一项研究 杜伦大学计算机学院 纽卡斯尔大学以及工程学院多尺度热流体研究所 爱丁堡大学 探索应用 量子退火 对高性能计算中的两种典型算法（自适应网格细化和光滑粒子流体动力学）进行负载平衡。
本研究简介
在这项研究中，研究人员发现，在基于网格的环境中，量子退火优于经典方法（例如循环协议），但与最陡下降法或模拟退火法等更先进的方法相比，它缺乏决定性的优势。然而，对于更复杂的粒子公式，作为一种多目标优化，量子退火解决方案显然 帕托主导 采用最先进的经典方法来实现两个目标。
挑战
主要障碍 可扩展性 被发现是 有限耦合 在当前的量子退火硬件上。尽管存在此限制，但结果表明解决方案质量取得了显着进步，这可能会对有效 CPU 使用率产生重大影响。
该研究深入探讨了量子计算解决负载平衡挑战的潜力，特别关注 量子退火（QA）方法 对于上述两种情况，QA 特别适合于寻找 Ising 问题的基态，这本质上类似于寻找许多感兴趣的二元组合优化问题的最优解。
量子退火方法
量子退火是一种利用量子效应来解决优化问题的计算技术。它是一种特殊的量子计算形式，专门用于找到给定目标函数的全局最小值，这代表了优化问题的解。该过程的灵感来自经典退火，这是冶金学中用于在物理系统中实现低能状态的技术。
在量子退火中，量子比特系统被初始化以表示问题的配置。这些量子比特相互作用并与外部环境（通常通过磁场）相互作用，以向问题的最佳解决方案演化。演化由量子汉密尔顿量引导，该量逐渐转化为编码优化问题的问题汉密尔顿量。系统演化理想情况下会导致代表最佳解决方案的状态，该状态通过最小化系统能量找到。
量子退火硬件有几个潜在的好处：
排比：由于量子叠加，量子退火系统可以同时探索多个潜在的解决方案，与传统优化方法相比，这可能更快地探索解决方案空间。
隧道：量子退火利用量子隧穿现象，使系统能够跨越传统系统无法逾越的能量障碍。这使得探索更广阔的解空间成为可能。
低能耗：如果设计和操作得当，量子退火硬件可以为某些优化问题提供节能的解决方案，特别是那些对传统计算机来说具有挑战性的问题。
解决组合优化问题：量子退火擅长解决组合优化问题，其目标是在大量可能的组合中找到最佳解决方案。这使得它对物流、金融和材料科学等各种实际应用具有潜在价值。
绝热性：理想情况下，量子退火是一个绝热过程，这意味着系统在整个演化过程中保持其基态，从而保证在特定条件下解决方案的最优性。
然而，值得注意的是，当前的量子退火硬件（例如 D-Wave 的系统）仍然面临多项挑战，包括量子比特相干时间、门误差以及量子比特之间的有限连接。因此，量子退火并非普遍优于传统优化方法，并且对某些类型的问题最有效。正在进行的研究和开发旨在解决这些挑战并扩展量子退火硬件的功能。
一些建议
该研究建议将量子退火器与经典 HPC 系统相结合，模仿 GPU 和 CPU 之间的协同作用，并与 HPC 环境中计算资源多样化和优化的趋势保持一致。
完成研究
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