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公開番号2025171956
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-20
出願番号2025032751
出願日2025-03-03
発明の名称ハイブリッドコンピューティングリソース最適化モデル
出願人ザ・ボーイング・カンパニー
代理人個人,個人,個人
主分類G06N 99/00 20190101AFI20251113BHJP(計算;計数)
要約【課題】ハイブリッドコンピューティングリソース最適化モデルを提供する。
【解決手段】方法は、計算プロセスを表すノードとエッジのネットワークおよびそれらの構成情報の入力を受信し、ワークフロー制約、スケジューリング制約、コンピューティングリソース割り当て制約及び目的関数を生成し、生成される目的関数およびすべての制約に従って最適化問題を解決し、実現される最適な計算目的、ノードを通じた選択された計算ワークフロー、計算ジョブスケジューリング、ならびに古典コンピューティングリソースおよび量子コンピューティングリソースの間の計算プロセスの割り当てを決定し、計算ジョブスケジューリングおよび古典コンピューティングリソースと量子コンピューティングリソースと間の計算プロセスの割り当てに従って、最適な計算目的を実現するために計算ワークフローを実行する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
計算サブタスクをハイブリッドコンピューティング環境に配置するためのネットワーク最適化の、コンピュータによって実行される方法であって、
計算プロセスを表すノードとエッジのネットワークおよび前記ノードとエッジの構成情報の入力（402）を受信するステップであって、前記ノードが古典コンピューティングリソースを使用するか、または量子コンピューティングリソースを使用するかに応じて、前記ノードがグループ化される、ステップと、
ワークフロー制約（404）を生成するステップと、
スケジューリング制約（406）を生成するステップと、
計算リソース割り当て制約（408）を生成するステップと、
目的関数（410）を生成するステップと、
前記目的関数、およびすべての制約に従って、最適化問題（412）を解決するステップであって、解決策が、実現される最適な計算目的、前記ノードを通じた選択された計算ワークフロー、計算ジョブスケジューリング、ならびに前記古典コンピューティングリソースおよび量子コンピューティングリソースの間の前記計算プロセスの割り当てを決定する、ステップと、
前記計算ジョブスケジューリング、ならびに前記古典コンピューティングリソースおよび量子コンピューティングリソースの間の計算プロセスの割り当てに従って、前記最適な計算目的を実現するために、前記計算ワークフロー（414）を実行するステップと
を含む、方法。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記ワークフロー制約が、
ノードおよびエッジアクティブ化制約（214）と、
ノードおよびエッジ関係制約（216）と、
ドメイン入力制約（218）と、
ドメイン出力制約（220）と、
リソース制約（226）と、
時間定義制約（230）と、
総コスト制約（232）と
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記ノードおよびエッジアクティブ化制約が、前記計算ワークフローの一部としてのプロセスの選択に応答して、結果的な入力データ要素および出力データ要素も前記計算ワークフローの一部としてアクティブ化されることを保証する、請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記ノードおよびエッジ関係制約が、一対のノードのうちの一方のアクティブ化に応答して、前記一対のノードを接続するエッジがアクティブ化されることを保証する、請求項2に記載の方法。
【請求項５】
前記ドメイン入力制約およびドメイン出力制約が、利用可能なデータ要素のユーザ指定が守られ、前記計算ワークフローの目標最終ゴールがユーザ指定の目標データ要素を実現することを保証する、請求項2に記載の方法。
【請求項６】
前記ドメイン入力制約およびドメイン出力制約が、最適化の開始時に、対応するデータ要素変数を割り当てる、請求項2に記載の方法。
【請求項７】
前記リソース制約が、マシンにおいて動作する古典コンピューティングリソースおよび量子コンピューティングリソースが前記マシンにおいて装備されたリソース内にあることを保証する、請求項2に記載の方法。
【請求項８】
コストが、
金銭的コスト、
時間量、
消費電力、または
発生した誤差
のうちの少なくとも1つを含む、請求項2に記載の方法。
【請求項９】
前記スケジューリング制約が、
スケジューリング持続時間制約（222）と、
時間離散化制約（224）と
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１０】
前記計算リソース割り当て制約が、前記古典コンピューティングリソースおよび量子コンピューティングリソースを動作させるマシンのアクティビティが、前記のマシンに割り当てられた計算プロセスの開始および終了に、時間的に一致することを保証するアクティビティ制約（226）を含む、請求項1に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、コンピューティングシステムに関し、より具体的には、計算タスクにおけるサブプロセスの最適な配置を決定するための自動化された方法に関する。
続きを表示（約 3,100 文字）【背景技術】
【０００２】
量子コンピューティング、光コンピューティング、ニューロモルフィックコンピューティング、人工知能および機械学習（AI／ML）、汎用グラフィックス処理装置（GPGPU）、高性能コンピューティング（HPC）などの新規の技術が出現しており、様々な成熟状態にある。これらの様々な技術は、従来の計算手法と比較して、特定のクラスの問題に対して潜在的な高速化および利点を提供することができる。例えば、量子コンピューティングは、原子および分子の基底状態エネルギー計算、ならびに多数の整数因子分解に関する、古典的な高性能コンピューティングよりも指数関数的な高速化を実現することができる。しかしながら、これらの技術のクラスのいくつかの現在のハードウェアは、極めて限定され、例えば、現在の量子コンピュータは、ノイズの多い中間スケール量子（NISQ）デバイスとして分類されており、これは、重大なノイズ問題の影響を受けやすいことに加えて、量子メモリのサイズも極めて限定される。したがって、古典およびハイブリッドコンピューティングの計算タスクをどのように比較するかを決定し、性能のボトルネックを決定し、貴重な計算リソースをどのように最適に利用するかを見つけることは、これらの新規の技術の採用中に対処しなければならない困難な問題である。
【０００３】
したがって、上記で論じた問題の少なくとも一部、ならびに他の起こり得る問題を考慮に入れる方法および装置を有することが望まれている。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
例示的な実施形態は、計算サブタスクをハイブリッドコンピューティング環境に配置するためのネットワーク最適化の、コンピュータによって実行される方法を提供する。本方法は、計算プロセスを表すノードとエッジのネットワークおよびそれらの構成情報の入力を受信することであって、ノードが古典コンピューティングリソースを使用するか、または量子コンピューティングリソースを使用するかに応じて、ノードはグループ化される、受信すること、を含む。本方法は、ワークフロー制約、スケジューリング制約、およびコンピューティングリソース割り当て制約を生成する。本方法は、目的関数を生成する。最適化問題は、目的関数、およびすべての上記制約に従って解決される。この解決策は、実現される最適な計算目的、ノードを通じた選択された計算ワークフロー、計算ジョブスケジューリング、ならびに古典コンピューティングリソースおよび量子コンピューティングリソースの間の計算プロセスの割り当てを決定する。次いで、計算ワークフローは、計算ジョブスケジューリング、ならびに古典コンピューティングリソースおよび量子コンピューティングリソースの間の計算プロセスの割り当てに従って、最適な計算目的を実現するために実行される。
【０００５】
別の例示的な実施形態は、計算サブタスクをハイブリッドコンピューティング環境に配置するためのネットワーク最適化に関するシステムを提供する。システムは、プログラム命令を記憶する記憶デバイスと、記憶デバイスに動作可能に接続され、プログラム命令を実行して、システムに、計算プロセスを表すノードとエッジのネットワークおよびそれらの構成情報の入力を受信することであって、ノードが古典コンピューティングリソースを使用するか、または量子コンピューティングリソースを使用するかに応じて、ノードがグループ化される、受信することと、ワークフロー制約を生成することと、スケジューリング制約を生成することと、計算リソース割り当て制約を生成することと、目的関数を生成することと、目的関数およびすべての上記制約に従って最適化問題を解決することであって、解決策が、実現される最適な計算目的、ノードを通じた選択された計算ワークフロー、計算ジョブスケジューリング、ならびに古典コンピューティングリソースおよび量子コンピューティングリソースの間の計算プロセスの割り当てを決定する、解決することと、計算ジョブスケジューリング、ならびに古典コンピューティングリソースおよび量子コンピューティングリソースの間の計算プロセスの割り当てに従って、最適な計算目的を実現するために、計算ワークフローを実行することと、を実行させる、1つまたは複数のプロセッサと、を備える。
【０００６】
別の例示的な実施形態は、計算サブタスクをハイブリッドコンピューティング環境に配置するためのネットワーク最適化に関するコンピュータプログラム製品を提供する。コンピュータプログラム製品は、計算プロセスを表すノードとエッジのネットワークおよびそれらの構成情報の入力を受信するステップであって、ノードが古典コンピューティングリソースを使用するか、または量子コンピューティングリソースを使用するかに応じて、ノードがグループ化される、ステップと、ワークフロー制約を生成するステップと、スケジューリング制約を生成するステップと、計算リソース割り当て制約を生成するステップと、目的関数を生成するステップと、目的関数およびすべての上記制約に従って最適化問題を解決するステップであって、解決策が、実現される最適な計算目的、ノードを通じた選択された計算ワークフロー、計算ジョブスケジューリング、ならびに古典コンピューティングリソースおよび量子コンピューティングリソースの間の計算プロセスの割り当てを決定する、ステップと、計算ジョブスケジューリング、ならびに古典コンピューティングリソースおよび量子コンピューティングリソースの間の計算プロセスの割り当てに従って、最適な計算目的を実現するために、計算ワークフローを実行するステップと、を実行するために具現化されたプログラム命令を有するコンピュータ可読記憶媒体を備える。
【０００７】
上記の形態および機能は、本開示の種々の実施形態で独立に実現することができる、またはさらなる詳細が下記の説明および図面を参照して理解することができる他の実施形態において組み合わされてもよい。
【０００８】
例示的な実施形態の特性と考えられる新規な形態は、添付の特許請求の範囲に記載している。しかしながら、例示的な実施形態、ならびにそれらの好ましい使用の態様、さらなる目的および形態は、本開示の例示的な実施形態の以下の詳細な説明を参照し、添付の図面と併せて検討することによって、最もよく理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
例示的な実施形態によるハイブリッドコンピューティングリソース最適化システムを示すブロック図である。
例示的な実施形態によるネットワーク最適化解決策のブロック図である。
例示的な実施形態による計算プロセスのための有向グラフネットワークを示す図である。
ハイブリッドコンピューティング環境において計算サブタスクを配置するためのネットワーク最適化に関するプロセスを示す流れ図である。
例示的な実施形態によるデータ処理システムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
例示的な実施形態では、1つまたは複数の異なる検討課題を認識して考慮している。例示的な実施形態は、古典および量子コンピューティングリソースのハイブリッド配置が、任意のリソースに対する別のリソースの最適な能力を活用する手段として識別されていることを認識し、考慮に入れる。
（【００１１】以降は省略されています）

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