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申请/专利权人：合肥微观纪元数字科技有限公司

摘要：本公开涉及一种量子经典混合计算任务调度方法和量子经典混合架构，该方法包括：量子云平台获取量子经典混合计算任务，并发送至任务调度服务器；任务调度服务器将其分为经典计算任务和量子计算任务，并分别提取经典程序特征和量子程序特征；将经典程序特征输入第一机器学习模型，得到预测结果，并根据预测结果将经典计算任务分配至经典任务池；将量子程序特征输入第二机器学习模型，得到输出的各量子处理器的量子计算任务预测执行时间和预测执行准确度，将量子计算任务分配至对应最短量子计算任务预测执行时间的量子任务池；经典处理器从经典任务池中获取经典计算任务执行，量子处理器从量子任务池中获取量子计算任务执行。

主权项：1.一种量子经典混合计算任务调度方法，其特征在于，应用于量子经典混合架构，所述量子经典混合架构包括量子云平台、与所述量子云平台通信连接的任务调度服务器、与所述任务调度服务器均通信连接的经典计算机和量子计算机，所述经典计算机包括经典处理器，所述量子计算机包括量子处理器，所述方法包括：量子云平台获取构建的量子经典混合计算任务，并将所述量子经典混合计算任务发送至所述任务调度服务器；所述任务调度服务器将所述量子经典混合计算任务分为经典计算任务和量子计算任务，并分别提取所述经典计算任务的经典程序特征和所述量子计算任务的量子程序特征；所述任务调度服务器将所述经典程序特征输入训练后的第一机器学习模型，得到预测结果，并根据所述预测结果将所述经典计算任务分配至经典处理器的经典任务池，所述预测结果为经典计算任务预测执行时间或所述经典计算任务执行时为达到最佳执行性能在不同类型经典处理器的预测分配策略表征分数；所述任务调度服务器将所述量子程序特征输入训练后的第二机器学习模型，得到输出的对应各量子处理器的量子计算任务预测执行时间和预测执行准确度，并在预测执行准确度大于或等于预设阈值且量子位数大于或等于量子计算任务所需量子比特数的量子处理器中，将所述量子计算任务分配至对应最短量子计算任务预测执行时间的量子处理器的量子任务池；所述经典处理器从经典任务池中获取经典计算任务执行，所述量子处理器从量子任务池中获取量子计算任务执行。

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