Quantum-SDKs im Vergleich
Direkte Feature-Matrix für jedes wichtige kostenlose Quantencomputing-Framework — finden Sie das richtige Werkzeug für Ihren Anwendungsfall.
Vollständige Feature-Matrix
| Feature | Qiskit | Cirq | PennyLane | Braket | CUDA-Q | TKET |
|---|---|---|---|---|---|---|
Hauptsprache | Python | Python | Python | Python | Python/C++ | Python |
Lokale CPU-Simulation | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ~ (via backend) |
GPU-Simulator CUDA-Beschleunigung | ~ (aer-gpu) | ✗ | ~ (lightning) | ✗ | ✓✓ | ✗ |
Max. Sim-Qubits Statevector, lokal | 30+ (CPU) | ~25 | 25+ | 25 local | 34+ (GPU) | ~ (via backend) |
Differenzierbar Autograd/Backprop | ~ (partial) | ~ (TF) | ✓✓ | ~ (plugin) | ~ | ✗ |
QML-Unterstützung | ~ (qiskit-ml) | ✗ | ✓✓ | ~ | ~ | ✗ |
Integriertes VQE/QAOA | ✓ | ~ | ✓ | ~ | ~ | ✗ |
Rauschmodellierung | ✓✓ | ✓✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Pulssteuerung Hardware-Ebene | ✓ | ~ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
HLQuantum-Unterstützung | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ |
Preismodell SDK ist kostenlos; Hardwarezugang variiert | Free SDK; IBM QPU free tier + paid plans | Free SDK; Google HW by application | Free SDK; backend costs vary | Free SDK; pay-per-shot/task (AWS) | Free SDK; GPU/cloud costs apply | Free SDK; Quantinuum H-Series paid |
Am besten geeignet für | IBM-Hardware | Google AI / Rauschen | QML / Forschung | AWS-Ökosystem | GPU-Leistung | Quantinuum-Hardware |
✓ = volle Unterstützung · ~ = teilweise/Plugin · ✗ = nicht unterstützt · * = über HLQuantum-Integration
Welches SDK sollte ich verwenden?
Basierend auf Ihrem primären Anwendungsfall:
Erstes Quantenprojekt
Qiskit hat die größte Community, die meisten Tutorials und kostenlosen Zugang zu IBM-QPUs. Hier fangen die meisten Einsteiger an.
Quantum Machine Learning
PennyLane ist speziell für QML entwickelt — differenzierbare Circuits mit PyTorch-, JAX- und TensorFlow-Integration.
Maximale Simulationsgeschwindigkeit
CUDA-Q läuft auf NVIDIA-GPUs und ist bei Circuits mit über 20 Qubits 100–10.000× schneller als CPU-Simulatoren.
VQE / Quantenchemie
Qiskit Nature und PennyLane bieten beide ausgezeichnete VQE-Unterstützung. Die Differenzierbarkeit von PennyLane erleichtert die gradientenbasierte Optimierung.
QPU mit bester Gate-Fidelity
Die Ionenfallen-Systeme von IonQ bieten die höchsten verfügbaren 2-Qubit-Gate-Fidelities bei vollständiger All-to-All-Qubit-Konnektivität.
AWS / Cloud-nativer Workflow
Braket lässt sich nahtlos in das AWS-Ökosystem integrieren. Unterstützt mehrere QPU-Anbieter und verwaltete Cloud-Simulatoren.
Google-Hardware oder Rauschforschung
Cirq ist speziell für NISQ-Circuits mit detaillierter Rauschmodellierung entwickelt. Direkter Zugang zur Hardware von Google Quantum AI (auf Antrag).
Auf mehreren Backends ausführen
HLQuantum bietet Ihnen eine einzige API für alle SDKs. Schreiben Sie einen Circuit und führen Sie ihn mit einer Flag-Änderung auf jedem Backend aus.
Circuit-Kompilierung / Optimierung
TKET (pytket) ist Quantinuums Compiler, weit verbreitet zur Optimierung von Circuits für echte Hardware vor der Übermittlung, und funktioniert mit H-Series-QPUs.
Alle Backends über eine API nutzen
Statt sich zu entscheiden, verwenden Sie HLQuantum, um Qiskit, Cirq, PennyLane, Braket, CUDA-Q und IonQ aus einem einzigen Circuit anzusprechen. Wechseln Sie mit einem Flag — ohne Neuschreiben.
result = hlq.run(qc, backend="qiskit") # IBM Aer
result = hlq.run(qc, backend="cudaq") # NVIDIA GPU
result = hlq.run(qc, backend="ionq", device="aria-1") # Real QPUHäufig gestellte Fragen
Preise, Lizenzierung und wie sich diese SDKs bei den Kosten vergleichen.
Sind Qiskit, Cirq, PennyLane, Braket und TKET kostenlos nutzbar?
Ja, jedes hier verglichene SDK, Qiskit, Cirq, PennyLane, Amazon Braket, NVIDIA CUDA-Q und TKET, ist kostenlose Open-Source-Software, die Sie mit pip installieren. Das SDK selbst kostet nie etwas; bezahlt wird allenfalls die Zeit auf echter Quantenhardware.
Welche Quantencomputing-Plattform ist am günstigsten für echte Circuits?
Für einen wirklich kostenlosen Weg zu echter Hardware ist IBM Quantums Open Plan (Qiskit) am günstigsten: ein wiederkehrendes kostenloses monatliches Kontingent an echter QPU-Zeit ohne Kreditkarte. AWS Braket und Quantinuum-Hardware (das übliche Ziel von TKET) berechnen pro Shot oder Task, sobald etwaige Einführungsguthaben aufgebraucht sind.
Was ist TKET, und was kostet es?
TKET, genutzt über das Python-Paket pytket, ist Quantinuums kostenloser Open-Source-Compiler und -Optimierer für Circuits. Es führt Circuits nicht selbst aus, sondern bereitet sie für ein Backend vor, meist Quantinuums kostenpflichtige H-Series-Hardware, kompiliert aber auch für mehrere andere Anbieter.
Muss ich mich auf ein SDK festlegen, oder kann ich später wechseln?
Sie können jederzeit wechseln. Die Kernkonzepte, Gates, Circuits, Messung, übertragen sich direkt zwischen Qiskit, Cirq, PennyLane, Braket, CUDA-Q und TKET. Eine Schicht wie HLQuantum lässt einen Circuit mehrere dieser Backends ansprechen, ohne ihn neu zu schreiben.