Load Balancing Using Quantum Annealing for High Performance Computing

Core Concepts

Quantum annealing shows promise in improving load balancing for high-performance computing applications.

Abstract

• Introduction to load balancing in high-performance computing.
• Application of quantum annealing for load balancing in grid and off-grid scenarios.
• Comparison of quantum annealing with classical methods like simulated annealing and steepest descent.
• Challenges and potential solutions for scalability in quantum annealing.
• Exploration of quantum annealing for workload allocation in particle-based codes.
• Multi-objective optimization using Lagrange parameter in quantum annealing.
• Potential for hybrid quantum-classical computing architectures.

Stats

Quantum annealing is found to outperform classical methods like round robin in grid-based load balancing.
Quantum annealing solutions are Pareto dominant to state-of-the-art classical methods in particle-based load balancing.
Largest annealer (D-Wave) has over 12000 qubits.

Quotes

"Quantum annealing solutions are demonstrably Pareto dominant to state of the art classical methods across both objectives."
"QA consistently outperforms the Round Robin (RR) strategy and effectively circumvents local minima."

Key Insights Distilled From

Load Balancing For High Performance Computing Using Quantum Annealing

by Omer Rathore... at arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05278.pdf

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