Backend-Informationen mit Qiskit abrufen

Paketversionen

Der Code auf dieser Seite wurde mit den folgenden Anforderungen entwickelt. Wir empfehlen die Verwendung dieser oder neuerer Versionen.

qiskit-ibm-runtime~=0.43.1

Diese Seite erklärt, wie du Qiskit verwendest, um Informationen über deine verfügbaren Backends zu finden.

Backends auflisten

Um die Backends anzuzeigen, auf die du Zugriff hast, kannst du entweder eine Liste auf der Compute resources-Seite anzeigen oder die Methode QiskitRuntimeService.backends() verwenden. Diese Methode gibt eine Liste von IBMBackend-Instanzen zurück:

Hinweise

Wenn du bei einer bestimmten Instanz oder Region angemeldet bist oder wenn du den Dienst mit einer bestimmten Instanz oder Region über QiskitRuntimeService() initialisiert hast, werden nur die Backends zurückgegeben, die dir in dieser Instanz oder Region zur Verfügung stehen. Andernfalls werden alle Backends zurückgegeben, die dir in jeder Instanz und in jeder Region zur Verfügung stehen.
Die Liste der zurückgegebenen Backends ist möglicherweise nicht identisch mit den auf der IBM Quantum Platform-Seite Compute resources angezeigten Backends. Die Liste auf der Compute resources-Seite wird immer nach der oben auf der Seite ausgewählten Region gefiltert.

Um den folgenden Code auszuführen, stelle sicher, dass du dich bereits beim Dienst authentifiziert hast. Weitere Details findest du unter Set up your IBM Cloud account.

# Added by doQumentation — required packages for this notebook
!pip install -q qiskit-ibm-runtime

# Initialize your account
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

service = QiskitRuntimeService()

service.backends()

[<IBMBackend('ibm_pittsburgh')>,
 <IBMBackend('ibm_boston')>,
 <IBMBackend('ibm_fez')>,
 <IBMBackend('ibm_miami')>,
 <IBMBackend('ibm_marrakesh')>,
 <IBMBackend('ibm_torino')>,
 <IBMBackend('ibm_kingston')>]

Die Methode QiskitRuntimeService.backend() (beachte, dass dies Singular ist: backend) nimmt den Namen des Backends als Eingabeparameter und gibt eine IBMBackend-Instanz zurück, die dieses bestimmte Backend repräsentiert:

service.backend("ibm_fez")

<IBMBackend('ibm_fez')>

Backends filtern

Du kannst die verfügbaren Backends auch nach ihren Eigenschaften filtern. Für allgemeinere Filter setze das Argument filters auf eine Funktion, die ein Backend-Objekt akzeptiert und True zurückgibt, wenn es deine Kriterien erfüllt. Weitere Details findest du in der API-Dokumentation.

Der folgende Code gibt nur Backends zurück, die diese Kriterien erfüllen und dir in deiner aktuell ausgewählten Instanz zur Verfügung stehen:

Sind echte Quantengeräte (simulator=False)
Sind aktuell betriebsbereit (operational=True)
Haben mindestens 5 Qubits (min_num_qubits=5)

# Optionally pass in an instance, region, or both, to
# further filter the backends.
service = QiskitRuntimeService()

service.backends(simulator=False, operational=True, min_num_qubits=5)

[<IBMBackend('ibm_pittsburgh')>,
 <IBMBackend('ibm_boston')>,
 <IBMBackend('ibm_fez')>,
 <IBMBackend('ibm_miami')>,
 <IBMBackend('ibm_marrakesh')>,
 <IBMBackend('ibm_torino')>,
 <IBMBackend('ibm_kingston')>]

Verwende diese Schlüsselwortargumente, um nach jedem Attribut in der Backend-Konfiguration (JSON-Schema) oder im Status (JSON-Schema) zu filtern. Eine ähnliche Methode ist QiskitRuntimeService.least_busy(), die dieselben Filter wie backends() verwendet, aber das Backend zurückgibt, das den Filtern entspricht und die geringste Anzahl von Jobs in der Warteschlange hat:

service.least_busy(operational=True, min_num_qubits=5)

<IBMBackend('ibm_torino')>

Statische Backend-Informationen

Einige Informationen über ein Backend ändern sich nicht regelmäßig, wie z. B. sein Name, seine Version, die Anzahl der Qubits, die es hat, und die Arten von Funktionen, die es unterstützt. Diese Informationen sind als Attribute des backend-Objekts verfügbar.

Die folgende Zelle erstellt eine Beschreibung eines Backends.

backend = service.backend("ibm_fez")

print(
    f"Name: {backend.name}\n"
    f"Version: {backend.version}\n"
    f"No. of qubits: {backend.num_qubits}\n"
)

Name: ibm_fez
Version: 2
No. of qubits: 156

Eine vollständige Liste der Attribute findest du in der IBMBackend-API-Dokumentation.

Native Gates und Operationen

Jede Prozessorfamilie hat einen nativen Gate-Satz. Standardmäßig unterstützen die QPUs in jeder Familie nur die Ausführung der Gates und Operationen im nativen Gate-Satz. Daher muss jedes Gate im Circuit (vom Transpiler) in die Elemente dieses Satzes übersetzt werden.

Du kannst die nativen Gates und Operationen für eine QPU entweder mit Qiskit oder auf der IBM Quantum® Platform-Seite Compute resources anzeigen.

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

service = QiskitRuntimeService()

for backend in service.backends():
    config = backend.configuration()
    if "simulator" in config.backend_name:
        continue
    print(f"Backend: {config.backend_name}")
    print(f"    Processor type: {config.processor_type}")
    print(f"    Supported instructions:")
    for instruction in config.supported_instructions:
        print(f"        {instruction}")
    print()

Dynamische Backend-Informationen

Backends können auch Eigenschaften haben, die sich bei jeder Kalibrierung des Backends ändern, wie z. B. Qubit-Frequenz und Operationsfehlerraten. Backends werden normalerweise alle 24 Stunden kalibriert, und ihre Eigenschaften werden nach Abschluss der Kalibrierungssequenz aktualisiert. Diese Eigenschaften können bei der Optimierung von Quantenschaltungen oder zur Konstruktion von Rauschmodellen für einen klassischen Simulator verwendet werden.

Qubit-Eigenschaften

Die Methode backend.properties().qubit_property() gibt Informationen über die physikalischen Attribute der Qubits zurück. Sie enthält ein Dictionary verschiedener Eigenschaften des Qubits, jeweils gepaart mit seinem Wert und dem Zeitstempel der letzten Kalibrierung.

T1 (Relaxation Time): Die T1-Zeit stellt die durchschnittliche Dauer dar, die ein Qubit in seinem angeregten Zustand $|1\rangle$ verbleibt, bevor es aufgrund von Energierelaxation in seinen Grundzustand $|0\rangle$ zerfällt. Dieser Parameter wird verwendet, um das Energierelaxationsverhalten des Qubits zu charakterisieren und wird in Sekunden (s) ausgedrückt.
T2 (Dephasing Time): Die T2-Zeit bezeichnet die Zeitskala, über die ein Qubit die Phasenkohärenz einer Superposition zwischen den Zuständen $|0\rangle$ und $|1\rangle$ aufrechterhält. Sie berücksichtigt sowohl Energierelaxations- als auch reine Dephasierungsprozesse und gibt Einblick in die Kohärenzeigenschaften des Qubits.
frequency: Dieser Parameter gibt die Resonanzfrequenz des Qubits an, die den Energieunterschied zwischen den Zuständen $|0\rangle$ und $|1\rangle$ angibt, ausgedrückt in Hertz (Hz).
anharmonicity: Anharmonizität ist der Energieunterschied zwischen dem ersten und zweiten angeregten Zustand des Qubits, ebenfalls ausgedrückt in Hertz (Hz).
readout_error: Der Readout-Fehler quantifiziert die durchschnittliche Wahrscheinlichkeit, den Zustand eines Qubits falsch zu messen. Er wird üblicherweise als Mittelwert von prob_meas0_prep1 und prob_meas1_prep0 berechnet und liefert eine einzelne Metrik für die Messtreue.
prob_meas0_prep1: Dieser Parameter gibt die Wahrscheinlichkeit an, ein Qubit im Zustand 0 zu messen, wenn es im Zustand $|1\rangle$ vorbereitet werden sollte, bezeichnet als $P(0 | 1)$ . Er spiegelt Fehler bei der Zustandsvorbereitung und Messung (SPAM) wider, insbesondere Messfehler bei supraleitenden Qubits.
prob_meas1_prep0: Ähnlich stellt dieser Parameter die Wahrscheinlichkeit dar, ein Qubit im Zustand 1 zu messen, wenn es im Zustand $|0\rangle$ vorbereitet werden sollte, bezeichnet als $P(1 | 0)$ . Wie prob_meas0_prep1 spiegelt er SPAM-Fehler wider, wobei Messfehler der vorherrschende Beitrag bei supraleitenden Qubits sind.
readout_length: Der readout_length gibt die Dauer der Readout-Operation für ein Qubit an. Er misst die Zeit vom Beginn des Messpulses bis zum Abschluss der Signaldigitalisierung, wonach das System für die nächste Operation bereit ist. Das Verständnis dieses Parameters ist entscheidend für die Optimierung der Circuit-Ausführung, insbesondere bei der Einbeziehung von Mid-Circuit-Messungen.

# fundamental physical properties of qubit 1
backend.qubit_properties(1)

QubitProperties(t1=0.00023160183954439313, t2=0.0002759670226087048, frequency=None)

# calibration data with detailed properties of qubit 0
backend.properties().qubit_property(0)

{'T1': (5.199156952582205e-05,
  datetime.datetime(2026, 1, 14, 16, 18, 26, tzinfo=tzlocal())),
 'T2': (2.253552085985709e-05,
  datetime.datetime(2026, 1, 14, 16, 19, 6, tzinfo=tzlocal())),
 'readout_error': (0.013916015625,
  datetime.datetime(2026, 1, 14, 21, 38, 31, tzinfo=tzlocal())),
 'prob_meas0_prep1': (0.026123046875,
  datetime.datetime(2026, 1, 14, 21, 38, 31, tzinfo=tzlocal())),
 'prob_meas1_prep0': (0.001708984375,
  datetime.datetime(2026, 1, 14, 21, 38, 31, tzinfo=tzlocal())),
 'readout_length': (1.56e-06,
  datetime.datetime(2026, 1, 14, 21, 38, 31, tzinfo=tzlocal()))}

# Retrieve qubit properties
qubit_index = 126  # Replace with your qubit index
qubit_props = backend.properties().qubit_property(qubit_index)

# Access specific properties
t1 = qubit_props.get("T1", (None,))[0]
t2 = qubit_props.get("T2", (None,))[0]
frequency = qubit_props.get("frequency", (None,))[0]
anharmonicity = qubit_props.get("anharmonicity", (None,))[0]
readout_error = qubit_props.get("readout_error", (None,))[0]
prob_meas0_prep1 = qubit_props.get("prob_meas0_prep1", (None,))[0]
prob_meas1_prep0 = qubit_props.get("prob_meas1_prep0", (None,))[0]
readout_length = qubit_props.get("readout_length", (None,))[0]

print(f"Qubit {qubit_index} Properties:")
print(f"  T1: {t1} seconds")
print(f"  T2: {t2} seconds")
print(f"  Frequency: {frequency} Hz")
print(f"  Anharmonicity: {anharmonicity} Hz")
print(f"  Readout Error: {readout_error}")
print(f"  P(0 | 1): {prob_meas0_prep1}")
print(f"  P(1 | 0): {prob_meas1_prep0}")
print(f"  Readout Length: {readout_length} seconds")

Qubit 126 Properties:
  T1: 9.563335658857979e-05 seconds
  T2: 6.570556299807121e-05 seconds
  Frequency: None Hz
  Anharmonicity: None Hz
  Readout Error: 0.006591796875
  P(0 | 1): 0.009765625
  P(1 | 0): 0.00341796875
  Readout Length: 1.56e-06 seconds

Instruction-Eigenschaften

Das Attribut backend.target ist ein qiskit.transpiler.Target-Objekt: ein Objekt, das alle Informationen enthält, die zum Transpilieren eines Circuits für dieses Backend erforderlich sind. Dies umfasst Instruction-Fehler und -Dauern. Zum Beispiel ruft die folgende Zelle die Eigenschaften für ein cz-Gate ab, das zwischen den Qubits 1 und 0 wirkt.

backend.target["cz"][(1, 0)]

InstructionProperties(duration=6.8e-08, error=0.007831625819164134)

Die folgende Zelle zeigt die Eigenschaften für eine Messoperation (einschließlich des Readout-Fehlers) auf Qubit 0.

backend.target["measure"][(0,)]

InstructionProperties(duration=1.56e-06, error=0.013916015625)

Nächste Schritte

Empfehlungen

Probiere das Tutorial zu Grover's algorithm aus.
Konsultiere die API-Referenz für QiskitRuntime backend API.

Backends auflisten​

Backends filtern​

Statische Backend-Informationen​

Native Gates und Operationen​

Dynamische Backend-Informationen​

Qubit-Eigenschaften​

Instruction-Eigenschaften​

Nächste Schritte​