Quantencompiler im Vergleich: Welche Software passt zu welcher Hardware?
Karl-Friedrich Wieloch
Quantencompiler im Vergleich: Welche Software passt zu welcher Hardware?
Quantencomputing macht rasante Fortschritte – doch die Vielfalt der Hardware stellt die Softwareentwicklung vor Herausforderungen. Forscher haben nun eine neue Methode entwickelt, um zu messen, wie gut Quantencompiler sich an verschiedene Maschinen anpassen. Ihre Ergebnisse zeigen, welche Werkzeuge in der aktuellen NISQ-Ära (Noisy Intermediate-Scale Quantum) auf unterschiedlichen Plattformen am besten funktionieren.
Ein Team von Wissenschaftlern – Luke Southall, Joshua Ammermann, Rinor Kelmendi, Domenik Eichhorn und Ina Schaefer – hat eine Kennzahl entwickelt, um die "Plattformunabhängigkeit" von Quantencompilern zu bewerten. Damit lässt sich messen, wie einfach sich Software an verschiedene Quantenprozessoren anpassen lässt. Getestet wurden drei weitverbreitete Compiler: Tket, Qiskit und ProjectQ.
Die Studie umfasste fünf große Hardwarehersteller: IBM, Google, Rigetti, IonQ und Xanadu. Jeder nutzt unterschiedliche Qubit-Typen, etwa supraleitende, in Ionenfallen gefangene oder photonische Systeme. Weitere Unterschiede liegen in der Chip-Architektur, den verfügbaren Gatter-Operationen und Fehlerraten – alles Faktoren, die die Softwarekompatibilität erschweren.
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Mithilfe ihrer neuen Metrik und einer Nutzerstudie mit sechs Teilnehmern haben die Forscher die Compiler bewertet. Tket schnitt am besten ab und zeigte die stärkste Anpassungsfähigkeit an verschiedene Hardware. Qiskit folgte dicht dahinter, während ProjectQ bei der plattformübergreifenden Flexibilität schlechter abschnitt.
Das Ziel der Wissenschaftler ist es, Entwicklern bei der Auswahl der richtigen Werkzeuge zu helfen. Ihre Arbeit gibt zudem Hinweise darauf, in welchen Bereichen zukünftige Fortschritte im Quanten-Software-Engineering möglich sind.
Die Studie bietet eine klare Methode, um Quantencompiler über verschiedene Hardware hinweg zu vergleichen. Tket und Qiskit haben sich als die anpassungsfähigsten erwiesen und bieten bessere Unterstützung für die vielfältigen Systeme im heutigen Quantencomputing-Umfeld. Diese Ergebnisse helfen Entwicklern, die besten Tools für die Erstellung von Software auszuwählen, die auf mehreren Plattformen funktioniert.
