本发明专利技术提供一种混合算力操控方法、装置、设备和存储介质，其中方法包括：响应于计算节点的计算请求，从待计算任务中查询与计算节点匹配的匹配任务；在查询到匹配任务的情况下，将匹配任务的任务信息返回至计算节点，以使计算节点基于匹配任务的任务信息进行计算；接收计算节点发送的计算结果，并基于计算结果更新匹配任务的任务状态；在未查询到匹配任务的情况下，将未查询到匹配任务的信息返回至计算节点，以使计算节点在预设时长后重新发送计算请求。本发明专利技术提供的混合算力操控方法、装置、设备和存储介质，无须依赖调度算法进行资源调度，减少了任务调度复杂度，能够尽可能充分发挥不同计算节点的计算能力，提高了算力资源利用率。率。率。
【技术实现步骤摘要】
混合算力操控方法、装置、设备和存储介质
[0001]本专利技术涉及量子计算
，尤其涉及一种混合算力操控方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
[0002]量子计算是基于量子力学原理和量子算法的一种新型计算方式，在某些特定问题上能够表现出远超经典计算机的能力。随着量子计算技术的成熟，未来的计算体系必然是同时包含经典计算机与量子计算机的混合结构。
[0003]目前，对这种混合计算的软件架构设计思路，都是在现有云服务体系中，将量子计算以一种特殊的服务类型纳入管理。即将不同的算力视为可以调用的服务，量子算力即服务(Quantum Computing as a Service,QCaaS)也在很多文献中提及。
[0004]将不同的算力视为可以调用的服务的思想不仅大幅增加了任务调度的复杂度，也难以为将来其他形式的计算节点进行扩展。此外，所有的计算资源本身都处在被动等待调用的状态，整个系统对于资源的利用效率严重依赖调度算法的优劣，而资源调度本身是一个NP问题，这就使得系统中常常存在大量的算力资源浪费。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种混合算力操控方法、装置、设备和存储介质，用以解决现有技术中不能有效利用算力，强烈依赖调度算法，造成算力资源浪费的缺陷。
[0006]本专利技术提供一种混合算力操控方法，应用于算力集群中的任务仓库，所述算力集群包括一个任务仓库和至少一个计算节点，所述至少一个计算节点的计算类型包括量子计算型、标量计算型和张量计算型中的至少一种，且所述至少一个计算节点的计算类型至少包括量子计算型，所述方法包括：
[0007]响应于计算节点的计算请求，从待计算任务中查询与所述计算节点匹配的匹配任务；
[0008]在查询到匹配任务的情况下，将所述匹配任务的任务信息返回至所述计算节点，以使所述计算节点基于所述匹配任务的任务信息进行计算；
[0009]接收所述计算节点发送的计算结果，并基于所述计算结果更新所述匹配任务的任务状态；
[0010]在未查询到匹配任务的情况下，将未查询到匹配任务的信息返回至所述计算节点，以使所述计算节点在预设时长后重新发送计算请求。
[0011]根据本专利技术提供的混合算力操控方法，所述响应于计算节点的计算请求，从待计算任务中查询与所述计算节点匹配的匹配任务，包括：
[0012]响应于计算节点的计算请求，确定所述计算请求中携带的所述计算节点的计算类型和计算资源；
[0013]基于所述计算节点的计算类型和计算资源，从待计算任务中查询与所述计算类型
和计算资源匹配的匹配任务。
[0014]根据本专利技术提供的混合算力操控方法，所述任务状态包括等待、正在计算、成功或失败。
[0015]根据本专利技术提供的混合算力操控方法，还包括：
[0016]接收并存储用户提交的待计算任务；
[0017]生成所述待计算任务的任务标识，并将所述任务标识返回至所述用户，以使所述用户基于所述任务标识查询所述待计算任务的任务状态。
[0018]根据本专利技术提供的混合算力操控方法，所述将所述任务标识返回至所述用户，以使所述用户基于所述任务标识查询所述待计算任务的任务状态，之后还包括：
[0019]在所述待计算任务的任务状态为成功或失败的情况下，响应于所述用户的查询请求，将所述待计算任务的计算结果或失败信息返回至所述用户；
[0020]删除所述待计算任务。
[0021]根据本专利技术提供的混合算力操控方法，所述待计算任务的任务信息包括用户信息、优先级、所需计算类型、所需资源能力、输入数据、超时门限和算子描述中的至少一种。
[0022]本专利技术还提供一种混合算力操控方法，应用于算力集群中的计算节点，所述算力集群包括一个任务仓库和至少一个计算节点，所述至少一个计算节点的计算类型包括量子计算型、标量计算型和张量计算型中的至少一种，且所述至少一个计算节点的计算类型至少包括量子计算型，所述方法包括：
[0023]向任务仓库发送计算请求，以使所述任务仓库基于所述计算请求从待计算任务中查询匹配任务；
[0024]在所述任务仓库查询到匹配任务的情况下，基于所述任务仓库返回的所述匹配任务的任务信息进行计算，得到计算结果，并将所述计算结果发送至所述任务仓库；
[0025]在所述任务仓库未查询到匹配任务的情况下，接收所述任务仓库返回的未查询到匹配任务的信息，并在预设时长后重新发送计算请求。
[0026]本专利技术还提供一种混合算力操控装置，包括：
[0027]匹配任务查询单元，用于响应于计算节点的计算请求，从待计算任务中查询与所述计算节点匹配的匹配任务；
[0028]任务信息返回单元，用于在查询到匹配任务的情况下，将所述匹配任务的任务信息返回至所述计算节点，以使所述计算节点基于所述匹配任务的任务信息进行计算；
[0029]任务状态更新单元，用于接收所述计算节点发送的计算结果，并基于所述计算结果更新所述匹配任务的任务状态；
[0030]信息返回单元，用于在未查询到匹配任务的情况下，将未查询到匹配任务的信息返回至所述计算节点，以使所述计算节点在预设时长后重新发送计算请求。
[0031]本专利技术还提供一种混合算力操控装置，包括：
[0032]计算请求发送单元，用于向任务仓库发送计算请求，以使所述任务仓库基于所述计算请求从待计算任务中查询匹配任务；
[0033]任务计算单元，用于在所述任务仓库查询到匹配任务的情况下，基于所述任务仓库返回的所述匹配任务的任务信息进行计算，得到计算结果，并将所述计算结果发送至所述任务仓库；
[0034]信息接收单元，用于在所述任务仓库未查询到匹配任务的情况下，接收所述任务仓库返回的未查询到匹配任务的信息，并在预设时长后重新发送计算请求。
[0035]本专利技术还提供一种电子设备或量子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述混合算力操控方法。
[0036]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有电子计算机和/或量子计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述混合算力操控方法。
[0037]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括电子计算机和/或量子计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述混合算力操控方法。
[0038]本专利技术提供的混合算力操控方法、装置、设备和存储介质，计算节点主动向任务仓库发送计算请求，通过计算节点与任务仓库之间的交互进行任务计算，相比于现有技术中计算节点处在被动等待调用的状态，无须依赖调度算法进行资源调度，减少了任务调度复杂度；任务仓库基于计算请求进行任务匹配，能够尽可能充分发挥不同计算节点的计算能力，提高了算力资源利用率。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种混合算力操控方法，其特征在于，应用于算力集群中的任务仓库，所述算力集群包括一个任务仓库和至少一个计算节点，所述至少一个计算节点的计算类型包括量子计算型、标量计算型和张量计算型中的至少一种，且所述至少一个计算节点的计算类型至少包括量子计算型，所述方法包括：响应于计算节点的计算请求，从待计算任务中查询与所述计算节点匹配的匹配任务；在查询到匹配任务的情况下，将所述匹配任务的任务信息返回至所述计算节点，以使所述计算节点基于所述匹配任务的任务信息进行计算；接收所述计算节点发送的计算结果，并基于所述计算结果更新所述匹配任务的任务状态；在未查询到匹配任务的情况下，将未查询到匹配任务的信息返回至所述计算节点，以使所述计算节点在预设时长后重新发送计算请求。2.根据权利要求1所述的混合算力操控方法，其特征在于，所述响应于计算节点的计算请求，从待计算任务中查询与所述计算节点匹配的匹配任务，包括：响应于计算节点的计算请求，确定所述计算请求中携带的所述计算节点的计算类型和计算资源；基于所述计算节点的计算类型和计算资源，从待计算任务中查询与所述计算类型和计算资源匹配的匹配任务。3.根据权利要求1所述的混合算力操控方法，其特征在于，所述任务状态包括等待、正在计算、成功或失败。4.根据权利要求2所述的混合算力操控方法，其特征在于，还包括：接收并存储用户提交的待计算任务；生成所述待计算任务的任务标识，并将所述任务标识返回至所述用户，以使所述用户基于所述任务标识查询所述待计算任务的任务状态。5.根据权利要求4所述的混合算力操控方法，其特征在于，所述将所述任务标识返回至所述用户，以使所述用户基于所述任务标识查询所述待计算任务的任务状态，之后还包括：在所述待计算任务的任务状态为成功或失败的情况下，响应于所述用户的查询请求，将所述待计算任务的计算结果或失败信息返回至所述用户；删除所述待计算任务。6.根据权利要求4或5所述的混合算力操控方法，其特征在于，所述待计算任务的任务信息包括用户信息、优先级、所需计算类型、所需资源能力、输入数据、超时门限和算子描述中的至少一种。7.一种混合算力操控方法，其特征在于，应用于算力集群中的计算节点，所述算力集群包括一个任务仓库和...
【专利技术属性】
技术研发人员：周慧德，高岩松，栾添，范博，
申请(专利权)人：量子科技长三角产业创新中心，
类型：发明
国别省市：
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