Le laboratoire Lawrence Livermore développe l’ordonnanceur Fluence, réduisant de 70 fois le coût de l’informatique quantique

fr.wedoany.com Rapport : Des chercheurs du Lawrence Livermore National Laboratory ont développé un plugin d’ordonnanceur Kubernetes nommé Fluence, destiné à réduire le coût d’utilisation des workflows hybrides quantique-classique. En sélectionnant intelligemment les dispositifs quantiques les moins chers ou aux files d’attente les plus courtes sur des plateformes comme AWS Braket, Fluence réduit le coût moyen par exécution d’environ 70 fois et raccourcit le temps d’obtention des résultats de plusieurs heures à moins d’une minute.

Le défi central résolu par Fluence est le « problème de la double file d’attente » dans les workflows hybrides quantique-classique, qui nécessite de coordonner les tâches entre la file d’attente du cluster traditionnel et la file d’attente externe des processeurs quantiques distants (QPU), entraînant des latences de synchronisation significatives et un gaspillage de ressources. L’équipe, dirigée par Vanessa Sochat et Daniel Milroy, a développé une primitive de synchronisation qui réduit d’environ 5 fois le temps d’inactivité des threads de travail lorsque la file d’attente des dispositifs est courte ; lorsque la file d’attente des dispositifs s’allonge jusqu’à plusieurs heures, le temps d’inactivité est réduit de plusieurs ordres de grandeur.

Fluence est développé sur la base de l’ordonnanceur de graphe Fluxion, dont la fonction de placement atomique des groupes élimine pratiquement le gaspillage de temps sur les nœuds dû aux groupes de placement partiels, garantissant que les ressources de calcul classiques ne restent pas inactives en attendant l’achèvement des tâches quantiques. Fluence permet d’ajouter des capacités de conscience quantique à un ordonnanceur natif du cloud sans modifier les conteneurs utilisateur, simplifiant ainsi l’intégration des ressources quantiques dans les environnements de calcul haute performance (HPC) existants.

L’équipe de recherche souligne que l’adaptabilité de Fluence n’est pas affectée par le fait que les dispositifs quantiques soient locaux, distants ou propriétaires, mais que les dispositifs propriétaires sont généralement plus faciles à contrôler en raison d’une plus grande transparence de l’ordonnancement. Cette avancée offre une solution pratique pour optimiser l’efficacité et l’accessibilité des workflows hybrides quantique-classique, favorisant une intégration plus efficace des unités de traitement quantique dans l’infrastructure informatique existante.