होम/सिम्युलेटर

मुफ्त क्वांटम सिम्युलेटर

शक्तिशाली सिम्युलेटर पर क्वांटम सर्किट चलाएँ — अपनी मशीन पर स्थानीय रूप से या क्लाउड में। नीचे दिए गए सभी विकल्प पूरी तरह से मुफ्त हैं।

सभी मुफ्तस्थानीय और क्लाउडGPU त्वरित (कुछ)

Qiskit Aer

मुफ्तस्थानीय30+ क्यूबिट तक

IBM का उच्च-प्रदर्शन क्वांटम सर्किट सिम्युलेटर। Aer में कई सिमुलेशन विधियाँ शामिल हैं: statevector, stabilizer, density matrix, MPS, और extended stabilizer। AerCuda के माध्यम से GPU त्वरण उपलब्ध है।

अधिकतम क्यूबिट
30+ (statevector)
बैकएंड
CPU / GPU
लागत
मुफ्त
प्लेटफ़ॉर्म
स्थानीय
bash
pip install qiskit-aer        # CPU
pip install qiskit-aer-gpu    # GPU (CUDA)
python
from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit_aer import AerSimulator

qc = QuantumCircuit(2, 2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure([0, 1], [0, 1])

sim = AerSimulator()
job = sim.run(qc, shots=1000)
result = job.result()
print(result.get_counts())  # {'00': 501, '11': 499}
☁️

IBM Quantum (Cloud Simulators)

मुफ्तक्लाउड5000 क्यूबिट तक

IBM Quantum Platform मुफ्त क्लाउड-होस्टेड सिम्युलेटर प्रदान करता है। ibmq_qasm_simulator 32 क्यूबिट तक सिम्युलेट कर सकता है जबकि Statevector सिम्युलेटर बड़े सर्किट संभालता है। एक मुफ्त IBM Quantum खाते के लिए पंजीकरण करें।

अधिकतम क्यूबिट
5000 (MPS मोड)
बैकएंड
IBM Cloud
लागत
मुफ्त स्तर
खाता
आवश्यक
bash
pip install qiskit
pip install qiskit-ibm-runtime
python
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
from qiskit_ibm_runtime import SamplerV2 as Sampler

# Free IBM Quantum account needed
service = QiskitRuntimeService(channel="ibm_quantum")
backend = service.least_busy(simulator=True)

sampler = Sampler(mode=backend)
job = sampler.run([qc])
result = job.result()
🔵

Google Cirq (Simulator)

मुफ्तस्थानीयState vector

Cirq का अंतर्निहित Simulator स्थानीय रूप से सटीक statevector सिमुलेशन और density matrix सिमुलेशन प्रदान करता है। cirq.Simulator और cirq.DensityMatrixSimulator उपयोग करने में सरल हैं, और cirq.CliffordSimulator stabilizer सर्किट को कुशलता से संभालता है।

अधिकतम क्यूबिट
~25 (statevector)
बैकएंड
CPU (NumPy)
लागत
मुफ्त
प्लेटफ़ॉर्म
स्थानीय
bash
pip install cirq
python
import cirq

q0, q1 = cirq.LineQubit.range(2)
circuit = cirq.Circuit(
    cirq.H(q0),
    cirq.CNOT(q0, q1),
    cirq.measure(q0, q1, key='result')
)

sim = cirq.Simulator()
result = sim.run(circuit, repetitions=1000)
print(result.histogram(key='result'))
🪙

PennyLane (default.qubit)

मुफ्तस्थानीयJAX/PyTorchDifferentiable

PennyLane का default.qubit एक शुद्ध NumPy सिम्युलेटर है जो क्वांटम ML अनुसंधान के लिए आदर्श है। C++ त्वरण के लिए lightning.qubit या NVIDIA GPU त्वरण के लिए lightning.gpu का उपयोग करें। ये सभी मुफ्त, स्थानीय और differentiable हैं।

अधिकतम क्यूबिट
20+ (default.qubit)
बैकएंड
NumPy / C++ / GPU
लागत
मुफ्त
प्लेटफ़ॉर्म
स्थानीय
bash
pip install pennylane              # default.qubit
pip install pennylane-lightning     # lightning.qubit (C++)
pip install pennylane-lightning-gpu  # GPU
python
import pennylane as qml
import numpy as np

dev = qml.device("default.qubit", wires=2)
# For GPU: qml.device("lightning.gpu", wires=2)

@qml.qnode(dev)
def bell_state():
    qml.Hadamard(wires=0)
    qml.CNOT(wires=[0, 1])
    return qml.probs(wires=[0, 1])

print(bell_state())  # [0.5, 0., 0., 0.5]
🟢

NVIDIA CUDA-Q

मुफ्तGPUCPUMulti-GPU

NVIDIA का ओपन-सोर्स क्वांटम कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म। CUDA-Q GPU-त्वरित सिमुलेशन प्रदान करता है जो 30+ क्यूबिट सर्किट को CPU सिम्युलेटर की तुलना में परिमाण के क्रमों में तेज़ी से संभाल सकता है। किसी भी NVIDIA GPU पर स्थानीय रूप से मुफ्त चलता है।

अधिकतम क्यूबिट
34+ (एकल GPU)
बैकएंड
NVIDIA GPU
लागत
मुफ्त (ओपन सोर्स)
गति वृद्धि
CPU की तुलना में 100-10000×
bash
pip install cudaq  # Requires CUDA-capable GPU
# Or use Docker: nvcr.io/nvidia/nightly/cuda-quantum
python
import cudaq

@cudaq.kernel
def bell_state():
    qvec = cudaq.qvector(2)
    h(qvec[0])
    cx(qvec[0], qvec[1])
    mz(qvec)

counts = cudaq.sample(bell_state, shots_count=1000)
print(counts)  # { 00:507 11:493 }
🟠

Amazon Braket (Cloud Simulators)

मुफ्तक्लाउडSV1 / DM1 / TN1

AWS Braket तीन प्रबंधित क्लाउड सिम्युलेटर प्रदान करता है: SV1 (statevector, 34 क्यूबिट तक), DM1 (density matrix, 17 क्यूबिट तक), और TN1 (tensor network, 50 क्यूबिट तक)। स्थानीय सिम्युलेटर पूरी तरह से मुफ्त है; क्लाउड सिम्युलेटर की लागत ~$0.075/टास्क + कंप्यूट है।

SV1 अधिकतम क्यूबिट
34
TN1 अधिकतम क्यूबिट
50
स्थानीय सिम
मुफ्त (असीमित)
क्लाउड सिम
~$0.075/टास्क
bash
pip install amazon-braket-sdk
python
from braket.circuits import Circuit
from braket.devices import LocalSimulator

# Completely free local simulator
device = LocalSimulator()

circuit = Circuit().h(0).cnot(0, 1)
task = device.run(circuit, shots=1000)
result = task.result()
print(result.measurement_counts)
💡

किसी भी सिम्युलेटर को लक्षित करने के लिए HLQuantum का उपयोग करें

प्रत्येक SDK के सिम्युलेटर API को अलग-अलग सीखने के बजाय, एक ही सर्किट लिखने और एक ही फ़्लैग से Qiskit Aer, Cirq, PennyLane, CUDA-Q और अन्य के बीच स्विच करने के लिए HLQuantum का उपयोग करें।

python
hlq.run(qc, backend="qiskit") # Qiskit Aer hlq.run(qc, backend="cirq") # Cirq simulator hlq.run(qc, backend="cudaq") # NVIDIA GPU sim hlq.run(qc, backend="pennylane") # Lightning.qubit