Benchmarken von Quantencomputern mit standardisierten KPIs

Projekttitel: Benchmarken von Quantencomputern mit standardisierten KPIs

Ideengeber*in:

Potenzielle Projektpartner*innen

Folgende Partner haben ihre Mitarbeit verbindlich zugesagt:

• Colin Kai-Uwe Becker (stellv. Projektleiter) und Dr. Nikolay Tcholtchev, Fraunhofer Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS, Kaiserin-Augusta-Allee 31, 10589 Berlin

Nachfolgend eine Liste potenzieller Projektpartner, mit denen die Inhalte der Arbeitspakete diskutiert und erarbeitet werden können. Die Technologieprovider-Liste ist nicht als vollständig anzusehen und kann nach Bedarf auch um Entwickler und Endanwender erweitert werden.

• Prof. Dr. Christof Wunderlich und PD Dr. Michael Johanning, eleQtron GmbH
• DI, DP Peter Eder, IQM Germany GmbH
• Dr. Mark Mattingley-Scott, Quantum Brilliance GmbH
• Dr. Henrik Dreyer, Quantinuum GmbH
• Prof. Dr. Wolfgang Lechner und Magdalena Hauser, ParityQC GmbH
• Dr. Walter Riess, IBM Research GmbH
• Dr. Sebastian Luber, Infineon Technologies AG
• ...

Ausgangslage

Welche Situation liegt aktuell wie vor?

Das Benchmarken von Quantencomputern erfährt aktuell eine große Aufmerksamkeit, was sich in der Anzahl der mit diesem Bereich verwandten Veröffentlichungen widerspiegelt. Dies ist unter anderem darin begründet, dass in den letzten Jahren erste Quantenvorteile durch das Benchmarken des Sycamore- und Zuchongzhi-Quantenprozessors mittels zufallsgenerierter Quantenschaltungen demonstriert wurden. Ein vergleichbarer Benchmark – das Quantenvolumen – wird von IBM als eines der Hauptcharakterisierungsmerkmale zur Beurteilung der Performance hauseigener Quantencomputer verwendet und ist daher wohlbekannt. Ferner wird laufend an neuen Quantenalgorithmen und dazugehörigen Anwendungen geforscht, deren Funktionalität und Nutzen häufig anhand einfacher Benchmarks auf Simulatoren oder echter Hardware getestet wird. Gewisse Überschneidungen zum Benchmarken lassen sich außerdem mit dem aktiven Forschungsgebiet der Quanten-Charakterisierung, -Verifizierung und -Validierung festmachen.  Bei der Quanten-Charakterisierung geht es dabei um die Bestimmung und Messung von konkreten Performanzmetriken der kontrollierten Qubits (z.B. Geschwindigkeit, Gatterfehler, Kohärenzzeiten …), die sehr tief in der Hardware bei der Synthese und Erstellung als Kennwerte bestimmt werden. Die Verifizierung beschäftigt sich mit der Güte, mit der gewünschte ideale Zustände durch die kontrollierte Manipulation der Qubits präpariert werden können und die Validierung mit der ganzheitlichen Fähigkeit einer QPU (Quantum Processing Unit), bestimmte Probleme hinreichend gut zu lösen.

Die Vielzahl an Benchmarks für eine noch so junge und komplexe Technologie hat allerdings auch einige Nachteile. Es gibt sehr viele Metriken die sich teilweise stark ähneln oder sich stark unterscheiden und bei denen ohne vertiefte mathematische Betrachtungen und dem Verständnis der in der Hardware- und Software eines Quantencomputers variablen Parameter, nicht ersichtlich wird, welche Eigenschaft nun wirklich quantitativ gemessen wird. Zu diesen Parametern gehören zum Beispiel die Qubit-Topologie, die durchschnittlichen Gatterfehler, die Qualität der Kalibrierung, aber auch die softwaregesteuerte hardwarenahe Schaltungsoptimierung. Es ist somit häufig unklar, welche Aussagen die Ergebnisse eines Benchmarks liefern und welche Parameter diese beeinflussen. Somit lassen sich gleiche Benchmarks auf unterschiedlichen Systemen und ähnliche Benchmarks auf gleichen Systemen nur schwer in Beziehung setzen und hinreichend und fair vergleichen. In der Forschung & Entwicklung gibt es somit keine einheitliche Sprache und Tests, auf die sich jede Person beziehen kann. Aus den obigen Überlegungen erkennen wir den Bedarf für einen standardisierten Satz an Metriken für den Bereich des gatterbasierten Quantencomputings, der offen und transparent darstellt, WAS an einem Quantenrechner bzw. einem Algorithmus mit dazugehöriger softwareseitiger Implementierung und WIE zu messen und zu bewerten ist, um so eine Vergleichbarkeit von unterschiedlichen Technologien und Herstellerlösungen zu ermöglichen.

Welche Bedarfe liegen bei welchen Marktteilnehmern*innen vor?

(Potentielle-) Nutzer*innen von cloudbasierten Quantencomputern möchten wissen, welche Fähigkeiten und Vorteile diese bezogen auf unterschiedliche Anwendungsbereiche haben. Dafür möchten sie auch die verschiedenen Systeme unterschiedlicher Hersteller für diesen Anwendungsbereich sinnvoll miteinander vergleichen können und in der Lage sein, zu identifizieren, ob es ein geeignetes System für den geplanten Nutzungszweck gibt. Letzteres ist insbesondere auch von Interesse für (potentielle-) Endanwender*innen aus Industrie und F&E. Forscher*innen und Entwickler*innen im Bereich des Quantencomputings möchten aktuelle Fähigkeiten der Quantenhardware messbar beurteilen können, um diese dann gezielt zu verbessern und zu nutzen. Investor*innen möchten Geschäftsentscheidungen auf Grundlage belastbarer Daten treffen und sich nicht auf Marketingaussagen verlassen.

Welche Lösungen existieren derzeit für welche Marktteilnehmer*innen? 

IBM setzt auf die Charakterisierung der eigenen Hardware mittels des eigens entwickelten Quantenvolumens und bietet in dem Open-Source Framework “Qiskit“ zahlreiche in der Community bekannte Benchmarks aus unterschiedlichen Anwendungsbereichen und Implementierungen aus dem Bereich Randomized Benchmarking und State Tomography an. Diese können also von jeder Person genutzt werden. Da IBM ein führender Hersteller im Bereich gatterbasierter Quantencomputer ist, werden sich höchstwahrscheinlich viele Industriekunden*innen und Investor*innen am Quantenvolumen orientieren.

Atos hat den sogenannten Q-Score[1] entwickelt, welcher die Leistung einer QPU (Quantum Processing Unit) bei QAOA-Anwendungen testet. Eine Implementierung des Q-Scores steht online zum Download bereit[2].

Es existieren mehrere kleinere Benchmarksuiten wie beispielsweise “yardstiq“[3] oder folgende nicht näher benannte Benchmarksuite [4]. Erstere vergleicht verschiedene Sprachen/Frameworks/Simulatoren in ihrer Performance anhand einer kleinen Auswahl an simulierten Benchmarks, während letztere eine Sammlung verschiedener Hardwarebenchmarks enthält, die gezielt spezielle Eigenschaften eines Quantencomputers testen und ansprechend visualisieren.

Hervorzuheben ist eine kürzlich veröffentlichte Benchmarksuite[5]mit einem dazugehörigen Papier[6] aus dem unten aufgeführten themenverwandten Standardisierungsvorhaben, welche ein vergleichbares Ziel verfolgt, sich jedoch noch am Beginn der Entwicklung befindet.

Für die Charakterisierung von Quantenhardware lässt sich außerdem die Python library “pyGSTi“[7] nutzen, welche sich aktuell noch in der Entwicklung befindet und unter anderem mehrere tomographische Methoden, sowie das Randomized Benchmarking Framework implementiert. Die Bedienung ist allerdings sehr komplex und erfordert ein genaues Verständnis der Materie.

[1] https://arxiv.org/abs/2102.12973

[2] https://github.com/myQLM/qscore

[3] https://github.com/yardstiq/quantum-benchmarks

[4] https://github.com/rumschuettel/quantum-benchmarks

[5] https://github.com/SRI-International/QC-App-Oriented-Benchmarks

[6] https://arxiv.org/abs/2110.03137

[7] https://github.com/pyGSTio/pyGSTi

Weshalb sind diese Lösungen nicht hinreichend genug? 

Das Quantenvolumen testet quadratische zufallsgenerierte Schaltungen, welche frei vom Compiler und Transpiler optimiert werden können. Durch die freie Regelung der Kompilierung wird dieser Benchmark von zahlreichen variablen hardware- und softwareseitigen Parametern beeinflusst, was jedoch auch dem realen Anwendungsfall entspricht. Da jedoch unstrukturierte zufallsgenerierte Schaltungen in Quantenalgorithmen in der Regel nicht vorkommen und sich das Quantenrauschen dabei nachweislich anders verhält, lässt sich auf Grundlage des Quantenvolumens alleine keine feste Aussage zu der Performance einer realen Anwendung treffen. Außerdem ist der Aufwand an Quantenressourcen relativ hoch, da für einen statistisch validen Benchmark eine Vielzahl an Quantenschaltungen benötigt wird und zusätzlich ist dieser Benchmark aufgrund der Notwendigkeit von idealen Simulationen mithilfe von klassischen Computern nicht skalierbar. Als alleinstehende Metrik ist das Quantenvolumen daher nicht geeignet. Zusätzlich entspricht die Beschränkung auf quadratische Schaltungen nicht dem realen Anwendungsfall, da hier tiefe Schaltungen mit wenigen Qubits nicht berücksichtigt werden, was sich aber durch eine Erweiterung des Quantenvolumens auf beliebig skalierbare Schaltungen beheben lässt. Die genauen Implikationen die das Quantenvolumen für die Performance einer Quantenhardware im Zusammenhang mit anderen Metriken liefert, soll im Rahmen des Projekts unter anderem genauer untersucht werden. Angemerkt sei hier, dass dieses Thema ebenfalls in ⁶ behandelt wurde, aus dem aktuellen Stand der Forschung jedoch noch keine allgemeingültige Aussage abgeleitet werden konnte.

Der Q-Score, sowie zahlreiche weitere publizierte Anwendungsbenchmarks, geben Aussagen über die spezifische Anwendung mit hardwarenaher optimaler Implementierung auf einer QPU. Das sind durchaus nützliche Ergebnisse, jedoch muss jede Anwendung mit jeder Form der Implementierung separat getestet werden. Interessant ist es also hierbei, ob eine Sammlung von KPIs existiert, mit deren Kenntnis man die Performance einer Vielzahl an Anwendungen gleichzeitig prognostizieren kann. Dies wäre optimal für einen Standard, da solche KPIs mit einheitlich definierten Benchmarks getestet und verglichen werden können. Die Herangehensweise der in ⁴ integrierten Benchmarks stellt dabei eine mögliche Richtung dar, mit welcher dieses Vorhaben gelingen kann.

Die verschiedenen Benchmarks aus dem Bereich der Quantencharakterisierung stellen sehr eindeutige Metriken dar und dienen zur Charakterisierung spezifischer Eigenschaften, sind aber in der Regel mit großem Aufwand verbunden und nicht skalierbar. Bestimmte Metriken aus diesem Bereich könnten in Kombination mit anderen KPIs sehr nützlich sein.

Was ist der Stand der Technik?

In der heutigen NISQ-Ära werden aktuelle Anwendungen von Quantenalgorithmen auf gatterbasierten Quantencomputern mit einer stark begrenzten Anzahl von Qubits durchgeführt, wobei die Qualität der dabei erhaltenen Ergebnisse von den Effekten des Quantenrauschens dominiert werden. Für eine fehlertolerante Architektur sind jedoch noch nicht ausreichend viele und hinreichend gekoppelte Qubits verfügbar und moderne Methoden zur Abschwächung der Fehler (Quantum Error Mitigation) sind häufig aufgrund der benötigten Ressourcen nicht skalierbar und daher nur begrenzt tauglich. Außerdem besteht eine Hürde darin, Quantenschaltungen zu verifizieren, da diese ab einer gewissen Schaltungsgröße nur noch schwierig oder auch gar nicht in praxisnaher Zeit beispielsweise durch Simulationen verifizierbar sind. Das Benchmarking dieser Systeme, muss also das Quantenrauschen, die Skalierbarkeit und die Verifizierbarkeit adressieren und reproduzierbare KPIs liefern, sollte aber auch so allgemein und erweiterbar sein, um die zukünftige Entwicklung der Technologie mit einzufangen zu können.

Es stehen zahlreiche Cloudcomputing Lösungen, beispielsweise von IBM, Amazon und Google mit dazugehörigen APIs und assemblerartigen Sprachen zur Verfügung, welche teilweise kostenlos genutzt werden können. Darüber hinaus stehen zahlreiche Simulatoren kostenlos zur Verfügung.

Welche themenverwandten Standards, technische Regeln, Normenausschüsse, Gremien, Foren und Konsortien sind Ihnen bekannt bzw. existieren bereits?

Das einzige uns bekannte Standardisierungsvorhaben in diesem Bereich ist IEEE “P7131 – Standard for Quantum Computing Performance Metrics & Performance Benchmarking“ mit dem die QCB-WG (Quantum Computing Benchmarking Working Group) assoziiert ist. Ein Vorschlag für einen Standard an IEEE SA soll dort im Oktober 2023 eingereicht werden und bis Oktober 2024 abgeschlossen sein.  Bisherige Veröffentlichungen von Mitgliedern aus der QCB-WG ergaben wichtige Ergebnisse zum Thema Quantum Benchmarking, wie das “Volumetric Benchmarking“ und “Mirror Benchmarking“, welche als übergeordnete Frameworks einen einheitlichen Rahmen bieten, in dem Benchmarks mit dazugehörigen Metriken integriert und ausgewertet werden können. Außerdem zählen zu den Resultaten die oben genannte Benchmarksuite⁵und zwei in ⁶ diskutierte mögliche KPIs in Form von sogenannten “Volumetric Backgrounds“ basierend auf dem Quantenvolumen und dem Mirror Benchmarking mit zufallsgenerierten Quantenschaltungen.  Die geplante DIN SPEC wäre komplementär zu der IEEE P7131 Working Group, weil sie sich mit verschiedensten Benchmarking-Aspekten (Quantenrechner, Quantenalgorithmen und deren Implementierung sowie die dazugehörigen SW-Module, z.B. Firmware und Transpiler) beschäftigen wird. Darüber hinaus wird unsere geplante DIN SPEC sehr stark auf die Bedarfe der deutschen und europäischen Industrie ausgerichtet sein und die Grundlage für die Kommunikation und Voranbringung von Standards auf internationaler Ebene bereitstellen. Eine entsprechende Liaison mit IEEE P7131 ist wünschenswert und wird angestrebt.

Beschreibung der Vorarbeiten: Handelt es sich um eine Anschubförderung? Inwiefern ist das Produkt bereits entwickelt?

QBN: Die bisherigen Vorarbeiten beinhalten die Endanwender-Bedarfserfassung im Netzwerk hinsichtlich Benchmarking und Standardisierung sowie die Diskussion existierender und möglicher Benchmarks insbesondere in den QBN Arbeitsgruppen und in interaktiven Workshops mit Expert*innen aus Industrie und Wissenschaft. 

FOKUS: Die bisherigen Vorarbeiten umfassen die detaillierte Analyse des aktuellen Status-Quo im Bereich Quantum Benchmarking, durch das erste Bewerten und Testen verschiedener Benchmarks und Metriken, sowie das Ausarbeiten der hier vorgestellten Idee und des Projektplans. Außerdem wurde mit der Erstellung einer umfangreichen Benchmarksuite für gatterbasierte Quantencomputer begonnen, in welcher der definierte Standard zukünftig implementiert und zugänglich gemacht werden soll.

Inwiefern passt das Thema zu dem von Ihnen ausgewählten DIN-Connect Themenschwerpunkt?

Die Identifizierung und Standardisierung von KPIs, welche mit festgelegten Benchmarks einheitlich getestet und verglichen werden können, ist von großer Bedeutung für den gesamten Bereich der Quantencomputing-Industrie und gliedert sich daher passgenau in den Themenschwerpunkt “Quantentechnologien“ ein.

Nutzen

Worin liegt das Optimierungspotential?

Das Optimierungspotential liegt in der Destillation von Kernmetriken (KPIs) aus der unübersichtlichen Landschaft des Quantenbenchmarkings, welche mit präzise definierten Benchmarks Eigenschaften einer QPU definieren, die maßgeblich beschreibend für die Performance in unterschiedlichen relevanten Anwendungen sind. Diese Anwendungen müssen dann nicht mehr separat getestet werden, sondern können anhand der KPIs beurteilt werden, die Hersteller*innen und Nutzer*innen in einer fairen und reproduzierbaren Weise messen können. Im besten Fall gelingt die Bestimmung der KPIs derart, dass zukünftige Entwicklungen in der Hardware, Software und den Anwendungen in einfacher Weise ergänzt werden können.

Wer profitiert von der Innovation und dem Standard?

Von den dargestellten Innovationen und der damit verbundenen Standardisierung profitieren mehrere relevante Zielgruppen im Forschungs- und Anwendungsbereich des Quantencomputings.

Die Nutzer*innen der zahlreichen über Cloudservices erreichbaren Quantencomputer profitieren von dem Wissen, welche Hardware aktuell die besten Ergebnisse für den geplanten Anwendungsfall liefert und für welche Anwendungen die verfügbaren Systeme momentan keine zufriedenstellende Lösung bieten. Dies verbessert die Nutzererfahrung im Allgemeinen und sorgt für ein transparentes und faires Bild über die real abrufbare Leistung, welche oben genannte Cloudservices bieten. Davon profitieren insbesondere auch Industriekund*innen, welche sich vermehrt für das Quantencomputing interessieren und bereits erste (hybride-) Quantenanwendungen nutzen und voranbringen wollen.

Investor*innen kann es somit ebenfalls erleichtert werden, entsprechende geschäftliche Entscheidungen anhand einheitlicher, fairer und messbarer Faktoren festzumachen. Ferner werden eher die Systeme und Forschungsprojekte finanziert, die reale Vorteile bieten, was die Dynamik in der Entwicklung und Verbesserung von Quantenhardware beschleunigt. Daher profitieren ebenso Entwickler*innen und Hersteller*innen von dem Standard.

Darüber hinaus kann so eine DIN SPEC als Grundlage für den Aufbau von verschiedenen Zertifizierungsschemata im Bereich Quantencomputing dienen. In diesem Sinne werden auch die verschiedenen Stakeholder im Rahmen eines Zertifizierungsgeschäftsmodels profitieren, z.B. Zertifizierer*innen und Auditor*innen sowie Testlabore.

Zusätzlich kann durch diesen Standard auch die Arbeit an anderen Standards im Bereich Quantencomputing beflügelt werden, wovon ebenfalls alle genannten Personengruppen profitieren.

Wie werden die Ergebnisse nach Projektabschluss verwertet?

Die erhaltenen standardisierten KPIs sollen zusammen mit den dazugehörigen definierten Benchmarks in einer Benchmarksuite bereitgestellt und nutzbar gemacht werden. Damit der erarbeitete Standard weitreichend verstanden und angewendet werden kann, soll dieser ferner durch einen Kompetenzaufbau mittels Schulungen und Seminare für Unternehmen und ebenfalls bei der Ausbildung hochqualifizierter Wissenschaftler*innen vermittelt werden.

Skizzieren Sie bitte die europäische/internationale Bedeutung

Durch die Erarbeitung einer DIN SPEC kann der Grundstein für die Diskussion auf EU und internationaler Ebene gelegt werden. Auf Basis eines einheitlichen Vorgehens bei der Evaluation und Bewertung von Quantenrechnern, Quantenalgorithmen und deren Implementierung sowie die dazugehörigen SW-Modulen, z.B. Firmware und Transpiler, wird ein internationaler Standard für die Vergleichbarkeit im Rahmen des Technologiefeldes gesetzt. Durch das Potential für die Entwicklung von Zertifizierungsprozessen auf dieser Basis ergibt sich die Möglichkeit für die systematische Prüfung und Qualitätssicherung für Produkte und Dienstleistungen, die auf Basis von Quantencomputing, auf europäischen und internationalen Märkten angeboten werden.

Bestehen Einreichungsmöglichkeiten bei Europäischen und internationalen Normungsorganisationen (CEN/CENELEC/ISO/IEC)?

Aus aktueller Sicht ist der Weg einer DIN SPEC der Sinnvollste, damit man ein erstes Dokument auf nationaler Ebene vorzuweisen hat. Dieses Dokument und die dazugehörigen Ergebnisse kann man anschließend im Rahmen von CEN/CENELEC (z.B. Focus Group on Quantum Technology) weiter verwerten.

Skizzieren Sie bitte die Markt- und gesellschaftliche Relevanz

Die Marktrelevanz des Standards ist als sehr hoch einzuordnen, da von diesem wie oben beschrieben eine Vielzahl an Akteuren in der Quantencomputing-Industrie profitieren werden. Insbesondere für die in den nächsten Jahren zu erwartenden weiteren Demonstrationen von Quantenvorteilen, sorgen faire und präzise definierte Benchmarks für eine bessere Vergleichbarkeit und Beurteilung, sowie einen noch offeneren Diskurs. Dies wirkt sich positiv auf die Entwicklung und Weiterentwicklung der Quantenhardware, der dazugehöriger Software und von Anwendungen in Form von Algorithmen und Usecases aus. Die Notwendigkeit des Benchmarkings ist zwar aus den besonderen Anforderungen der NISQ-Ära entstanden, wird aber auch darüber hinaus relevant sein, wie es heute für klassische Anwendungen ebenfalls der Fall ist. Die Thematik der Verifizierbarkeit wird dabei durch die zu erwartende steigenden Schaltungsgrößen nochmals an Bedeutung gewinnen und sollte daher im aktuellen Standard mit bedacht werden.

Kompetenzen und Ressourcen

QBN, das Quantum Business Network, ist das 2020 gegründete internationale Quantentechnologie-Innovationsnetzwerk mit mittlerweile rund 40 Mitgliedern aus Wirtschaft, Wissenschaft und Politik, das eine starke Quantenindustrie in Europa aufbaut. Als unabhängige Organisation fördert QBN die Vernetzung, die Gründung und die Entwicklung von Unternehmen und Institutionen aus dem Bereich der QT und ihrer Wertschöpfungsketten und bietet seinen Mitgliedern einzigartigen Hands-on Support, Arbeitsgruppen und ein vertrauensvolles Umfeld für Wachstumsbeschleunigung, Industrie-Kooperationen, Wissensaustausch und Technologietransfer.

Das Clustermanagement und die QBN Mitglieder sehen das angestrebte Benchmarking für die Entwicklung einer starken Quantenindustrie als essenziell an. Dazu bringt QBN neben dem starken Netzwerk zu nationalen und internationalen Schlüsselakteuren aus Wirtschaft, Wissenschaft und Politik und insbesondere zu Entwicklern, Anbietern und (potentiell) Anwendern von Quanten-Computern auch eine langjährige Expertise im Bereich der Quanteninformationstechnologie und dem High-Performance-Computings (HPC) inkl. HPC-Benchmarking mit. Darüber hinaus hat QBN maßgeblich an regionalen, nationalen und europäischen Roadmapping-Prozessen für die Quantentechnologien und insb. das Quantencomputings mitgewirkt. Die Moderation und Förderung des Dialogs zwischen Anbieter*innen und Anwender*innen inkl. Roadmapping- und Technologie-Workshops ist ein fester Bestandteil unserer Arbeitsgruppe und anderer Engagements. 

Fraunhofer FOKUS hat in der Vergangenheit eine Reihe von Projekten im Bereich der Telekommunikation, der Standardisierung und Qualitätssicherung für kommunikationsbasierte Systeme durchgeführt. Im Rahmen dieser Projekte wurden auf pragmatische Art und Weise verschiedene Standards und Entwicklungswerkzeuge konzipiert und für die Industrie bereitgestellt. Solche Forschungs- und Entwicklungsarbeiten beinhalten immer entsprechende Konzepte und Tools für den Last- und Perfomanztest der entsprechenden Systeme. Als Beispiel ist hier die TTCN-3 Testprogrammiersprache zu nennen, die sich über die Jahre als ein Standardwerkzeug für das Testen von Telekommunikationsausrüstung (inklusive Last und Performanz) bei ETSI durchgesetzt hat.  Darüber hinaus war Fraunhofer FOKUS an der Ausarbeitung einer Reihe von DIN SPECs im Bereich Smart Cities beteiligt, speziell DIN SPEC 91357, DIN SPEC 91367 und DIN SPEC 91397. Fraunhofer FOKUS ist auch aktives Mitglied des DIN Smart City Forums, hat an der DIN KI Standardisierungsroadmap mitgewirkt und nimmt an der CEN/CENELEC Focus Gruppe für Quantentechnologie (FGQT) unter der Leitung der DIN teil.

Die Eingangs genannten, weiteren potentiellen Projektpartner*innen sind alle Technologieprovider und bringen entsprechende Kompetenzen und das intrinsische Interesse zum Benchmarken von Quantencomputern mit. Um die Bedarfe der Zielgruppe der Endanwender*innen ebenfalls zu berücksichtigen, können diese frühzeitig, adäquat eingebunden werden.

Standardisierungsscope

Der geplante Standard definiert Anforderungen an Kriterien für die Evaluation von verschiedenen Quantencomputern, Quantenalgorithmen und deren Implementierungen. Die Zielgruppe beinhaltet folgende Akteur*innen in einem Quantentechnologie-Ökosystem: Nutzer*innen der zahlreichen über Cloudservices erreichbaren Quantencomputer, Industriekund*innen (welche sich vermehrt für das Quantencomputing interessieren), Investor*innen, Entwickler*innen, Hersteller*innen, Zertifizierer*innen und Auditor*innen in Verbindung mit potentiellen Testlaboren.

Sind folgende Aspekte potentiell betroffen?