Original Title: A Hybrid Reference Architecture Enabling Quantum Computing Capabilities for Cloud Utilization: Toward a Quantum-Science Gateway
Source: doi.org/10.17148/IARJSET.2024.11827
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ស្ថាបត្យកម្មយោងកូនកាត់ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានសមត្ថភាពកុំព្យូទ័រចំនួនកង់ទិចសម្រាប់ការប្រើប្រាស់ក្លោដ៖ ឆ្ពោះទៅរកច្រកទ្វារវិទ្យាសាស្ត្រកង់ទិច

ចំណងជើងដើម៖ A Hybrid Reference Architecture Enabling Quantum Computing Capabilities for Cloud Utilization: Toward a Quantum-Science Gateway

អ្នកនិពន្ធ៖ Shravya Bhat, Nitte Meenakshi Institute of Technology, Shri Ranjani S M, BNM Institute of Technology, Milan Srinivas, VKIT, Vinay Kumar, BNM Institute of Technology

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2024, International Advanced Research Journal in Science, Engineering and Technology

វិស័យសិក្សា៖ Quantum Computing

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការចូលប្រើប្រាស់ធនធានកុំព្យូទ័រកង់ទិច (Quantum hardware) នាពេលបច្ចុប្បន្នមានភាពស្មុគស្មាញ និងទាមទារការដំឡើងសមាសភាគសូហ្វវែរច្រើន ដែលជាឧបសគ្គដ៏ធំមួយសម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវទូទៅ។ ឯកសារនេះមានគោលបំណងដោះស្រាយបញ្ហានេះដោយស្នើឡើងនូវស្ថាបត្យកម្មយោងមួយដែលងាយស្រួលប្រើប្រាស់។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះបានអភិវឌ្ឍស្ថាបត្យកម្មយោងកូនកាត់ដោយប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាកុងតឺន័ររួមជាមួយនឹងប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងការដំឡើងនៅលើក្លោដដើម្បីបង្កើតច្រកទ្វារវិទ្យាសាស្ត្រកង់ទិច។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Local CPU-based ExactSolver
ឧបករណ៍ដោះស្រាយបញ្ហាតាមរយៈ CPU ធម្មតា (Local CPU-based ExactSolver)
ងាយស្រួលក្នុងការប្រើប្រាស់សម្រាប់ការសាកល្បងខ្នាតតូច មិនទាមទារការភ្ជាប់អ៊ីនធឺណិតទៅកាន់សេវាក្លោដ និងមិនមានការរង់ចាំក្នុងជួរ (Queue) របស់ម៉ាស៊ីនមេ។ ពេលវេលាគណនាកើនឡើងយ៉ាងលឿនជានិទស្សន្ត (Exponential time) នៅពេលទំហំទិន្នន័យ ឬចំនួនថ្នាំង (Nodes) កើនឡើង ដែលធ្វើឱ្យវាមិនអាចដោះស្រាយបញ្ហាធំៗបាន។ ប្រើពេលវេលាយូរខ្លាំងក្នុងការគណនាសម្រាប់ក្រាហ្វដែលមានចំនួនថ្នាំង (Nodes) លើសពី ៣០។
QPU-backed DWaveSampler
ឧបករណ៍ដោះស្រាយបញ្ហាតាមរយៈកុំព្យូទ័រកង់ទិច (QPU-backed DWaveSampler)
អាចដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ (Optimization problems) បានលឿនខ្លាំងបំផុត ដោយរក្សាស្ថិរភាពពេលវេលាគណនាទោះបីជាទិន្នន័យធំក៏ដោយ។ ទាមទារការភ្ជាប់អ៊ីនធឺណិតទៅកាន់ក្លោដ អាចមានការរង់ចាំក្នុងជួរ (ប្រហែល ១០ វិនាទី) និងមានការគិតប្រាក់ប្រសិនបើប្រើប្រាស់លើសកូតាឥតគិតថ្លៃ។ ពេលវេលាគណនាស្ទើរតែសូន្យវិនាទី (Flat line) សម្រាប់ក្រាហ្វទំហំ ១០ ទៅ ៣៥ ថ្នាំង។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការដាក់ពង្រាយស្ថាបត្យកម្មយោងនេះទាមទារហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធក្លោដ ឬកុំព្យូទ័រដែលមានសមត្ថភាពដំណើរការបច្ចេកវិទ្យាកុងតឺន័រ ព្រមទាំងគណនីប្រើប្រាស់សេវាកម្មកង់ទិចតាមរយៈក្លោដ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានសាកល្បងនិងអនុវត្តនៅលើបរិស្ថាន HUN-REN Cloud ដែលជាបណ្តាញស្រាវជ្រាវរបស់ប្រទេសហុងគ្រី ដោយប្រើប្រាស់ក្រាហ្វ Erdős-Rényi សម្រាប់ការធ្វើតេស្ត។ ទោះបីជាការសិក្សានេះពឹងផ្អែកលើបច្ចេកវិទ្យាក្លោដដែលមិនមានដែនកំណត់ភូមិសាស្ត្រក៏ដោយ ប៉ុន្តែសម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា បញ្ហាប្រឈមអាចស្ថិតនៅលើល្បឿនអ៊ីនធឺណិត (Latency) ក្នុងការតភ្ជាប់ទៅកាន់ QPU Servers នៅតំបន់អឺរ៉ុប ឬអាមេរិក និងកង្វះខាតអ្នកជំនាញស្រាវជ្រាវក្នុងវិស័យនេះ។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

ស្ថាបត្យកម្មក្លោដកូនកាត់នេះមានសក្តានុពលខ្ពស់ខ្លាំងសម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ក្នុងការឈានជើងចូលទៅក្នុងការស្រាវជ្រាវកុំព្យូទ័រកង់ទិចដោយមិនចាំបាច់វិនិយោគលើផ្នែករឹង (Hardware) ដែលមានតម្លៃថ្លៃមហាសាល។

សរុបមក ការប្រើប្រាស់ស្ថាបត្យកម្មច្រកទ្វារវិទ្យាសាស្ត្របែបកូនកាត់នេះ គឺជាស្ពានដ៏ល្អបំផុតសម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវ និងក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យានៅកម្ពុជា ដើម្បីចាប់ផ្តើមទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីបដិវត្តន៍កុំព្យូទ័រកង់ទិចពិភពលោក។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះភាសា Python និង Quantum SDKs: និស្សិតគួរចាប់ផ្តើមរៀនសរសេរកូដ Python និងប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ QiskitPennyLane តាមរយៈមេរៀនឥតគិតថ្លៃដើម្បីយល់ពីការបង្កើត Quantum Circuits មុននឹងឈានទៅប្រើប្រាស់ក្លោដកូនកាត់។
  2. អនុវត្តការដំឡើងបច្ចេកវិទ្យាកុងតឺន័រ (Containerization): ត្រូវសាកល្បងដំឡើង Docker និង Docker Compose នៅលើកុំព្យូទ័រផ្ទាល់ខ្លួន រួចទាញយកឯកសារ docker-compose.yml របស់គម្រោងនេះដើម្បីដំណើរការ JupyterLab ក្នុងបរិស្ថាន Local។
  3. បង្កើតគណនីក្លោដសម្រាប់សេវាកម្ម Quantum: ចុះឈ្មោះប្រើប្រាស់គម្រោងឥតគិតថ្លៃ (Free Tier) របស់ Amazon Braket, IBM Quantum PlatformD-Wave Leap ដើម្បីទទួលបានសិទ្ធិចូលប្រើប្រាស់ API Keys សម្រាប់ភ្ជាប់ទៅ QPU ជាក់ស្តែង។
  4. សាកល្បងដោះស្រាយបញ្ហា Optimization ជាក់ស្តែង: ប្រើប្រាស់ Ocean SDK នៅក្នុង JupyterLab ដែលបានដំឡើងរួច ដើម្បីសរសេរកូដដោះស្រាយបញ្ហាទាក់ទងនឹង Minimum Vertex Cover ឬបញ្ហាដឹកជញ្ជូន ដោយប្រៀបធៀបលទ្ធផល និងពេលវេលារវាង CPU និង QPU។
  5. ពង្រីកការប្រើប្រាស់លើប្រព័ន្ធ Kubernetes: សម្រាប់និស្សិតឬអ្នកស្រាវជ្រាវជាន់ខ្ពស់ គួរសិក្សាពីការដាក់ពង្រាយស្ថាបត្យកម្មនេះនៅលើ Minikube ឬសេវាក្លោដដូចជា Azure Kubernetes Service (AKS) ដើម្បីគាំទ្រអ្នកប្រើប្រាស់ច្រើននាក់ក្នុងពេលតែមួយតាមរយៈ JupyterHub

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
QPU (Quantum Processing Unit) ជាបន្ទះឈីបដែលប្រើប្រាស់គោលការណ៍រូបវិទ្យាកង់ទិចដើម្បីដំណើរការនិងគណនាទិន្នន័យស្មុគស្មាញ ដែលវាអាចដោះស្រាយបញ្ហាជាក់លាក់មួយចំនួនក្នុងល្បឿនលឿនជាង CPU ធម្មតាឆ្ងាយណាស់។ ដូចជាផ្លូវរូងក្រោមដីដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកធ្វើដំណើរឆ្លងកាត់ភ្នំបានភ្លាមៗ ជំនួសឱ្យការបើកបរវាងឡើងភ្នំដូចរថយន្តធម្មតា (CPU)។
Reference Architecture ជាគំរូស្ថាបត្យកម្មប្រព័ន្ធស្តង់ដារដែលប្រមូលផ្តុំនូវការអនុវត្តល្អបំផុត ដើម្បីធ្វើជាគោលការណ៍ណែនាំក្នុងការបង្កើតប្រព័ន្ធសូហ្វវែរ ឬហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធថ្មីដោយមិនចាំបាច់រចនាពីសូន្យ។ ដូចជាប្លង់មេនៃផ្ទះគំរូមួយ ដែលវិស្វករអាចយកទៅកែច្នៃ និងសាងសង់ផ្ទះផ្សេងៗទៀតបានយ៉ាងលឿនដោយមិនបាច់គូរពីដំបូង។
Containerization ជាបច្ចេកវិទ្យាក្នុងការវេចខ្ចប់សូហ្វវែរ និងឯកសារពាក់ព័ន្ធទាំងអស់បញ្ចូលគ្នាជាកញ្ចប់តែមួយ (Container) ដើម្បីធានាថាវាអាចដំណើរការបានដោយរលូននៅលើកុំព្យូទ័រ ឬក្លោដណាមួយក៏បានដោយមិនរអាក់រអួល។ ដូចជាការវេចខ្ចប់ទំនិញចូលក្នុងទូកុងតឺន័រដែក ដែលគេអាចលើកដាក់លើកប៉ាល់ ឡាន ឬរថភ្លើងបានយ៉ាងងាយស្រួលដោយមិនខ្វល់ពីប្រភេទយានយន្តទាំងនោះឡើយ។
Quantum Annealing ជាវិធីសាស្ត្រគណនាកង់ទិចមួយប្រភេទដែលផ្តោតលើការស្វែងរកដំណោះស្រាយល្អបំផុត (Optimization) ពីក្នុងចំណោមជម្រើសរាប់លាន តាមរយៈការធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធរត់ទៅរកស្ថានភាពដែលមានថាមពលទាបបំផុត។ ដូចជាការចាក់ទឹកលើផ្ទាំងថ្មដែលមានរណ្តៅច្រើន ទឹកនឹងហូរទៅដក់ត្រង់រណ្តៅដែលជ្រៅជាងគេបំផុតដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
Science Gateway ជាចំណុចប្រទាក់វេបសាយ ឬប្រព័ន្ធរួមមួយ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ និងអ្នកស្រាវជ្រាវអាចចូលប្រើប្រាស់ធនធានកុំព្យូទ័រ ទិន្នន័យ និងកម្មវិធីស្មុគស្មាញនានាបានយ៉ាងងាយស្រួលពីកន្លែងតែមួយ។ ដូចជាបណ្ណាល័យឌីជីថលរួមមួយ ដែលសិស្សអាចចូលអានសៀវភៅ ខ្ចីឧបករណ៍ និងប្រើប្រាស់កុំព្យូទ័របានដោយគ្រាន់តែប្រើប្រាស់គណនីតែមួយ។
Minimum Vertex Cover ជាបញ្ហាគណិតវិទ្យាក្នុងទ្រឹស្តីក្រាហ្វ (Graph Theory) ដែលតម្រូវឱ្យរកចំនួនចំណុចថ្នាំង (Nodes) តិចបំផុតដែលអាចភ្ជាប់ទៅកាន់គ្រប់ខ្សែ (Edges) ទាំងអស់នៅក្នុងបណ្តាញនោះ។ ដូចជាការគណនារកចំនួនកាមេរ៉ាសុវត្ថិភាពតិចតួចបំផុតដើម្បីបំពាក់នៅតាមផ្លូវបំបែក តែអាចមើលឃើញគ្រប់ផ្លូវទាំងអស់នៅក្នុងទីក្រុង។
Superposition ជាលក្ខណៈពិសេសនៃមេកានិចកង់ទិចដែលអនុញ្ញាតឱ្យ Qubit ស្ថិតនៅក្នុងស្ថានភាព 0 និង 1 ក្នុងពេលតែមួយ ដែលជួយឱ្យប្រព័ន្ធអាចគណនាទិន្នន័យច្រើនព្រមគ្នាបានក្នុងពេលតែមួយ។ ដូចជាកាក់ដែលកំពុងវិលនៅលើតុ ដែលមានស្ថានភាពជាក្បាលផងនិងប៉ះផងក្នុងពេលដំណាលគ្នា រហូតទាល់តែយើងបញ្ឈប់វាទើបដឹងលទ្ធផលជាក់លាក់។
Quantum SDKs ជាបណ្តុំកម្មវិធី និងឧបករណ៍សរសេរកូដដែលក្រុមហ៊ុនបង្កើតឡើង ដើម្បីឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចសរសេរបញ្ជាទៅកាន់កុំព្យូទ័រកង់ទិចបានតាមរយៈភាសាកុំព្យូទ័រទូទៅ (ឧទាហរណ៍ Python) ដោយមិនចាំបាច់ដឹងពីកូដម៉ាស៊ីនកម្រិតទាប។ ដូចជាប្រអប់ឧបករណ៍ជាងឈើដែលមានញញួរ ដែកគោល និងរណារស្រាប់ ដើម្បីឱ្យជាងអាចយកទៅសាងសង់ទូ ឬតុបានដោយមិនបាច់ត្រូវស្លដែកបង្កើតញញួរដោយខ្លួនឯង។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖