Matrice complète des fonctionnalités
| Fonctionnalité | Qiskit | Cirq | PennyLane | Braket | CUDA-Q |
|---|---|---|---|---|---|
Langage principal | Python | Python | Python | Python | Python/C++ |
Sim CPU locale | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Simulateur GPU Accélération CUDA | ~ (aer-gpu) | ✗ | ~ (lightning) | ✗ | ✓✓ |
Qubits max en sim vecteur d'état, local | 30+ (CPU) | ~25 | 25+ | 25 local | 34+ (GPU) |
Différentiable autograd/backprop | ~ (partial) | ~ (TF) | ✓✓ | ~ (plugin) | ~ |
Prise en charge QML | ~ (qiskit-ml) | ✗ | ✓✓ | ~ | ~ |
VQE/QAOA intégrés | ✓ | ~ | ✓ | ~ | ~ |
Modélisation du bruit | ✓✓ | ✓✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Contrôle des impulsions au niveau matériel | ✓ | ~ | ✗ | ✗ | ✗ |
Prise en charge HLQuantum | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Idéal pour | Matériel IBM | Google AI / bruit | QML / recherche | Écosystème AWS | Performance GPU |
✓ = prise en charge complète · ~ = partielle/plugin · ✗ = non prise en charge · * = via l'intégration HLQuantum
Quel SDK dois-je utiliser ?
En fonction de votre cas d'usage principal :
Premier projet quantique
Qiskit possède la plus grande communauté, le plus de tutoriels et un accès gratuit aux QPU d'IBM. C'est là que la plupart des débutants commencent.
Apprentissage automatique quantique
PennyLane est spécialement conçu pour le QML — circuits différentiables avec intégration PyTorch, JAX et TensorFlow.
Vitesse de simulation maximale
CUDA-Q s'exécute sur des GPU NVIDIA et est 100 à 10 000× plus rapide que les simulateurs CPU pour les circuits de plus de 20 qubits.
VQE / chimie quantique
Qiskit Nature et PennyLane ont tous deux une excellente prise en charge de la VQE. La différentiabilité de PennyLane facilite l'optimisation basée sur le gradient.
QPU à meilleure fidélité de porte
Les systèmes à ions piégés d'IonQ offrent les fidélités de porte à 2 qubits les plus élevées disponibles, avec une connectivité tous-à-tous des qubits.
Flux de travail AWS / cloud-natif
Braket s'intègre parfaitement à l'écosystème AWS. Prend en charge plusieurs fournisseurs de QPU et des simulateurs cloud gérés.
Matériel Google ou recherche sur le bruit
Cirq est spécialement conçu pour les circuits NISQ avec une modélisation détaillée du bruit. Accès direct au matériel Google Quantum AI (sur candidature).
Exécuter sur plusieurs backends
HLQuantum vous offre une seule API pour tous les SDK. Écrivez un circuit, exécutez-le sur n'importe quel backend en changeant un paramètre.
Utilisez tous les backends depuis une seule API
Au lieu de choisir, utilisez HLQuantum pour cibler Qiskit, Cirq, PennyLane, Braket, CUDA-Q et IonQ à partir d'un seul circuit. Changez avec un paramètre — sans réécriture.
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 QPU