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Simuladores cuánticos gratuitos

Ejecuta circuitos cuánticos en potentes simuladores, de forma local en tu máquina o en la nube. Todas las opciones que aparecen a continuación son completamente gratuitas.

Todos gratuitosLocal y en la nubeAceleración por GPU (algunos)

⬛

Qiskit Aer

GratuitoLocalHasta más de 30 qubits

El simulador de circuitos cuánticos de alto rendimiento de IBM. Aer incluye múltiples métodos de simulación: vector de estado, estabilizador, matriz de densidad, MPS y estabilizador extendido. Aceleración por GPU disponible mediante AerCuda.

Máximo de qubits

30+ (vector de estado)

Backend

CPU / GPU

Coste

Gratuito

Plataforma

Local

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}

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☁️

IBM Quantum (simuladores en la nube)

GratuitoNubeHasta 5000 qubits

IBM Quantum Platform ofrece simuladores gratuitos alojados en la nube. El ibmq_qasm_simulator puede simular hasta 32 qubits, mientras que el simulador de vector de estado gestiona circuitos de gran tamaño. Regístrate para obtener una cuenta gratuita de IBM Quantum.

Máximo de qubits

5000 (modo MPS)

Backend

IBM Cloud

Coste

Nivel gratuito

Cuenta

Requerida

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()

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🔵

Google Cirq (simulador)

GratuitoLocalVector de estado

El simulador integrado de Cirq ofrece simulación exacta de vector de estado y simulación de matriz de densidad de forma local. cirq.Simulator y cirq.DensityMatrixSimulator son sencillos de usar, y cirq.CliffordSimulator gestiona de forma eficiente los circuitos estabilizadores.

Máximo de qubits

~25 (vector de estado)

Backend

CPU (NumPy)

Coste

Gratuito

Plataforma

Local

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'))

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🪙

PennyLane (default.qubit)

GratuitoLocalJAX/PyTorchDiferenciable

default.qubit de PennyLane es un simulador puramente en NumPy, ideal para la investigación en QML. Usa lightning.qubit para aceleración en C++ o lightning.gpu para aceleración por GPU de NVIDIA. Todos son gratuitos, locales y diferenciables.

Máximo de qubits

20+ (default.qubit)

Backend

NumPy / C++ / GPU

Coste

Gratuito

Plataforma

Local

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]

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🟢

NVIDIA CUDA-Q

GratuitoGPUCPUMulti-GPU

La plataforma de computación cuántica de código abierto de NVIDIA. CUDA-Q ofrece simulación acelerada por GPU capaz de gestionar circuitos de más de 30 qubits, órdenes de magnitud más rápido que los simuladores por CPU. Se ejecuta gratis de forma local en cualquier GPU de NVIDIA.

Máximo de qubits

34+ (una sola GPU)

Backend

GPU de NVIDIA

Coste

Gratuito (código abierto)

Aceleración

100-10000× vs CPU

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 }

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🟠

Amazon Braket (simuladores en la nube)

GratuitoNubeSV1 / DM1 / TN1

AWS Braket ofrece tres simuladores gestionados en la nube: SV1 (vector de estado, hasta 34 qubits), DM1 (matriz de densidad, hasta 17 qubits) y TN1 (red tensorial, hasta 50 qubits). El simulador local es completamente gratuito; los simuladores en la nube cuestan ~0,075 $/tarea + cómputo.

Máximo de qubits de SV1

Máximo de qubits de TN1

Simulador local

Gratuito (ilimitado)

Simulador en la nube

~0,075 $/tarea

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)

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💡

Usa HLQuantum para dirigirte a cualquier simulador

En lugar de aprender por separado la API de simulador de cada SDK, usa HLQuantum para escribir un solo circuito y alternar entre Qiskit Aer, Cirq, PennyLane, CUDA-Q y más con un único parámetro.

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

Guía de HLQuantum