[发明专利]计算机实现的方法及计算系统

说明书

用于训练机器学习模型以在包括至少一个量子计算资源的系统中路由所接收的计算任务的方法、系统和装置。在一个方面，一种方法包括：获取第一组数据，第一组数据包括表示由系统先前执行的多个计算任务的数据；获取由系统先前执行的多个计算任务的输入数据，包括表示任务被路由到的计算资源的类型的数据；获取第二组数据，第二组数据包括表示与使用一个或多个量子计算资源来求解多个计算任务相关联的属性的数据；以及训练机器学习模型以路由表示要使用(i)第一组数据、(ii)输入数据和(iii)第二组数据来执行的计算任务的所接收的数据。

背景技术

对于一些计算任务，与传统设备相比，量子计算设备可以提供更快的计算速度。例如，量子计算机可以实现加快诸如数据库搜索、评估NAND树、整数因子分解或量子多体系统模拟等任务。

作为另一示例，绝热量子退火机与传统的退火机相比可以针对一些优化任务实现更快的计算速度。为了执行优化任务，可以构建和编程量子硬件，以将对应优化任务的解编码为表征量子硬件的多体量子哈密顿量的能量谱。例如，解被编码在哈密顿算子的基态中。

发明内容

本说明书描述了可以用于将所接收的计算任务路由到一个或多个量子计算设备或一个或多个传统计算设备的机器学习模块。机器学习模块使用机器学习技术来确定何时以及如何利用量子计算的力量。

通常，本说明书中描述的主题的一个创新方面可以在一种计算机实现的方法中实现，该方法用于训练机器学习模型以在包括至少一个量子计算资源的系统中路由所接收的计算任务，该方法包括以下动作：获取第一组数据，第一组数据包括表示由系统先前执行的多个计算任务的数据；获取第二组数据，第二组数据包括表示与使用一个或多个量子计算资源来求解多个计算任务相关联的属性的数据；获取由系统先前执行的多个计算任务的输入数据，包括表示任务被路由到的计算资源的类型的数据；以及训练机器学习模型以路由表示要使用(i)第一组数据、(ii)输入数据和(iii)第二组数据来执行的计算任务的所接收的数据。

这个方面的其他实现包括对应的计算机系统、装置和记录在一个或多个计算机存储设备上的计算机程序，每个被配置为执行上述方法的动作。一个或多个计算机的系统可以被配置为通过在系统上安装软件、固件、硬件或其组合来执行特定的操作或动作，这些软件、固件、硬件或其组合在操作时引起系统执行动作。一个或多个计算机程序可以被配置为通过包括在由数据处理装置执行时引起装置执行动作的指令来执行特定的操作或动作。

可选地，前述和其他实现每个可以单独或组合地包括以下特征中的一个或多个。在一些实现中，量子计算资源包括(i)量子门计算机、(ii)绝热退火机或(iii)量子模拟器中的一个或多个。

在一些实现中，该系统还包括一个或多个传统计算资源。

在一些实现中，计算任务包括优化任务。

在一些实现中，使用一个或多个量子计算资源来求解多个计算任务的属性包括对于每个计算任务而言的以下中的一个或多个：(i)由一个或多个量子计算资源生成的解的近似质量；(ii)与由一个或多个量子计算资源生成的解相关联的计算时间；或(iii)与由一个或多个量子计算资源生成的解相关联的计算成本。

在一些实现中，表示使用一个或多个量子计算资源来求解多个计算任务的属性的数据还包括对于每个量子计算资源而言的以下中的一个或多个：(i)可用于量子计算资源的量子位的数目；以及(ii)与使用量子计算资源相关联的成本。

在一些实现中，由系统先前执行的多个计算任务的所获取的输入数据还包括对于每个计算任务而言的以下中的一个或多个：(i)表示与计算任务相关联的输入数据集的大小的数据；(ii)指示与计算任务相关联的输入数据集包括静态的、实时的还是静态的和实时的输入数据的数据；(iii)表示与计算任务相关联的容错的数据；以及(iv)表示与计算任务相关联的所需要的置信水平的数据。

在一些实现中，由系统先前执行的多个计算任务的所获取的输入数据还包括指示与每个计算任务相关联的输入数据集的改变的频率的数据。