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摘要 - 随着量子计算的普及，量子机上的量子机访问对全球的学术和行业研究人员至关重要。以及随着云量子计算的要求呈指数增长，对资源消耗和执行特征的分析是供应商和客户端的工作和资源有效管理的关键。虽然对资源消耗和管理的分析在经典的HPC域中很受欢迎，但对于诸如量子计算等更新生的技术，它严重缺乏。本文是一项第一本学术研究，分析了量子云系统上工作执行和资源消耗 /利用的各种趋势。我们专注于IBM量子系统，并在两年期间分析特征，包括6000多个工作，其中包含600,000多个量子电路执行，对应于近100亿个“镜头”或20次 +量子机的试验。特别是，我们分析了趋势的重点，但不限于量子机上的执行时间，云中排队 /等待时间，电路汇编时间，机器利用率以及作业和机器特征对所有这些趋势的影响。我们的分析确定了与经典HPC云系统的几个相似性和差异。根据我们的见解，我们为改善未来量子云系统的资源和工作的管理做出建议和贡献。
云中的量子计算：分析作业和机器特征
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