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当下，开放式量子硬件生态的现状及趋势
光子盒研究院
通信、计算和传感等量子技术为先进的研究和开发提供了巨大的机遇。虽然目前一些量子技术，尤其是量子计算机编程领域存在开源精神，但是，开发开放式量子硬件(OQH)还有更多优势。这其中，开放量子硬件包括用于控制实验室量子设备的开源软件、芯片设计和其他硬件组件的蓝图和开源工具包，以及允许更广泛科学界通过云访问的开放式测试平台和设施。
近日，Unitary Fund、Qruise、瓦伦西亚理工大学、M-Labs有限公司、劳伦斯伯克利国家实验室、费米国家加速器实验室、桑迪亚国家实验室、IQM量子计算公司、PASQAL、Quantonation、密歇根州立大学、卡梅里诺大学、微软量子公司和加州大学伯克利分校的研究人员发表了题为“量子技术中的开放式硬件”的技术论文，并概述了OQH生态系统中的现有项目、找出了差距，就如何弥补这些差距提出了建议。
现在，随着更多开放式量子硬件将加速量子产业的技术转移和增长，将显著提高科学的可及性。
随着自动化和设备在科学领域发挥越来越大的作用，科学工具的自由开放交流变得越来越重要。在过去五年里，用于量子计算机编程的开源工具激增。这些软件工具的开放性大大增加了量子计算机的用户数量，并创造了一种新的程序员类型：量子软件工程师。
——这影响了整个量子计算的发展，导致了新组织、新工种和新职业道路的产生。
人们较少关注实际用于构建和控制量子计算机（以及更广泛的通信和传感等量子技术）的工具和组件，以及以非商业方式使量子计算机更易获取的努力。我们使用“开放量子硬件(OQH)”一词来涵盖它们，并打算让它明确包含与量子技术硬件开放性相关的几个步骤，包括：
- 用于设计量子处理器和其他硬件组件（用于计算，也用于模拟、传感和通信）的开源软件(OSS)；
- 用于制造量子处理器的代工厂和设施；
- 用于控制、分析和表征量子设备的软件；
- 用于制造基础设施的软件和硬件。用于制造基础设施的软件和硬件，以实现不同程度的开放访问：从可通过云访问的量子处理器到提供非商业访问和测试的协作测试平台，从可远程访问的研究实验室到相关的云基础设施。
下图简要介绍了OQH生命周期的这些步骤及其重叠关系：
在接下来的文段中，我们将概述开放量子硬件(OQH)各个类别的工作，重点介绍每个类别中的著名项目、找出差距，并提出缩小差距的建议。本综述的一个重要主题是，在促进互操作性、降低成本和增加量子技术用户数量方面存在很多机会。
建立开放的量子硬件生态系统既是对开放的量子软件生态系统（该生态系统本身就相当强大和复杂）的自然补充，也是开放经典硬件努力的自然延伸。这个生态系统也为硬件（各种类型的）制造实体提供了一个参与有益的、竞争前活动的绝佳机会，从而促进整个生态系统（进而促进制造者自身）的发展。
第一代开放量子硬件项目（如ARTIQ和pyEPR），开创了免费和开放工具传播的先河。我们现在正目睹一个更强大、更复杂的开放式量子硬件生态系统的开始，它能在更大范围内推动和加速科学进步与发现：一方面，这个生态系统可以进一步扩展到量子计算以外的领域，包括量子传感和通信等量子技术；另一方面，它可以进一步整合现有的非量子开放硬件项目和框架，并从中受益。
更重要的是，鉴于世界各地，尤其是澳大利亚、欧亚大陆和北美为支持量子技术产业的发展所做的大量投资，确保这些投资取得最佳成果至关重要。其中一种方法就是鼓励围绕量子技术发展开放社区和生态系统。
为了描述OQH的潜力，我们可以看看开放式量子软件生态系统，由于十多年前播下的种子，该生态系统在过去五年中蓬勃发展。因此，全世界的研究人员（理论家和实验家）以及量子软件工程师都可以使用开源软件，在多个方向上推动量子技术和量子科学的发展，通常是在现有堆栈的基础上进行。
2012年首次发布的Python量子工具箱(QuTiP)就是一个很好的例子，它可以探索噪声对各种与环境相互作用的量子系统的影响。在QuTiP的基础上，又出现了其他几种工具，它们专注于特定的利基领域，如非微观系统-环境动力学，尤其是越来越接近于模拟QPU及其诊断。
回顾传统开放硬件领域的类似努力，Arduino项目（微控制器）和Raspberry Pi（单板计算机）的惊人成功说明了将开放硬件交到最终用户手中的力量。我们有理由期待量子硬件生态系统也能带来类似的好处；与只开放源代码软件相比，开放硬件生态系统还提供了硬件设备的可识别性、透明度和可重复性——这是供应链及其管理的一个重要考虑因素。最后，通过开放量子硬件可开展的预竞争活动可扩大这些优势，调动关键参与者的机构动力，帮助生态系统在国外采用开放性、互换性、互操作性和基准的精神，如美国的量子经济发展联盟(QED-C)和其他地区的类似实体所倡导的那样。
这样一来，学术实验室和测试平台就能更多地采用和使用量子硬件。
开放量子硬件包括用于设计、分析、构建、控制和编程量子芯片的开源软件，构建量子芯片的代工厂，以及提供非商业性访问量子芯片的云端实验室和测试平台。
在本节中，我们将按照这些类别逐一审视开放式量子硬件的现状。需要注意的是，在上述每个类别中，都可能存在多个堆栈——即相互之间都能互操作的组件配置，但不一定能与不同堆栈中使用的组件互操作；确保跨堆栈组件的互操作性将有助于确保生态系统更加强大和复杂。
1）硬件设计蓝图和软件
硬件设计蓝图是“开放硬件”的经典范例。在现代设备设计中，人们开发了软件工具来处理这项任务的各个方面，即计算机辅助设计(CAD)。在量子计算研究中，虽然量子器件设计通常会发表在同行评议的论文中，显微照片也会包含在辅助材料和图表中，但CAD图纸一般不会公开共享。显著的例外包括pyEPR、Qiskit Metal和KQCircuits（用于集成量子电路设计的KLayout Python库），这三个项目为超导电路量子比特的芯片设计提供了各种能力。
包含约瑟夫森结和纳米线等非线性器件的超导电路是新兴量子技术的主要平台之一。利用pyEPR，可以设计和优化超导电路，并以系统、简单和稳健的方法控制耗散哈密顿参数。如今，pyEPR已被用于各种电路量子电动力学(cQED)器件和架构，从二维到三维，包括“2.5D”（倒装芯片），证明了非线性耦合和模态哈密顿参数在五个数量级和十几个样本上1%-10%的一致性。
下图所示的有限元法(FEM)模拟可以通过PyEPR使用能量参与比方法(EPR)获得。EPR将耗散和哈密顿的设计统一为一个概念——能量参与度，一个介于0和1之间的数字。有限元模拟验证了量子比特的特性（可能还验证了它与腔体的耦合）之后，就可以制造SC QPU了。为此，需要生成光掩膜，将SC量子比特置于处理器的基板上。
关于芯片设计工具仍然面临的挑战，我们注意到量子电路的计算电磁仿真仍然严重依赖于使用专有的昂贵工具，如Ansys HFSS或Sonnet、CST Studio（尤其是全波和电容仿真）。在其他微波仿真领域使用的openEMS或MEEP或Scuff-EM等开源工具在量子器件设计中的采用和应用非常少。
Elmer和Palace是值得注意的开源例外。Elmer是一款开源并行多物理场有限元法(FEM)软件，用于在台式机和高性能计算(HPC)上进行量子器件仿真，如三维布局电容矩阵、布局横截面、伦敦方程等，它是在OpenSuperQPlus（欧洲开放存取量子计算机项目）框架内由CSC和IQM合作开发的。Elmer和Gmsh也已集成到Qiskit Metal中，作为网格生成和有限元模拟的后端。Palace（并行大规模电磁学计算）是AWS开发的一款开源并行有限元软件，能够进行全波电磁学仿真，并支持使用大规模云HPC资源。
2）控制和数据采集
- 数据采集
在本节中，我们将讨论量子实验的执行和读出所涉及的特征和组件。这一领域的定义并不容易，因为量子处理单元或量子技术实验的操作在最高级别上已经有了抽象指令的定义，例如量子编程，高级软件开发包(SDK)中量子电路形式的门。为了缩小范围，我们在此将重点放在“更接近金属”的控制上，例如，低于量子通信中门级量子电路编译的控制。
这一领域已经有很多项目，从用于诊断、表征和校准的脉冲级器件仿真，到实验运行过程中的脉冲级控制和数据采集；这些任务的核心是通过应用编程接口(API)进行数据交换。
为了实现对QPU的无摩擦控制，软件通常使用驱动程序对硬件元件进行抽象。例如，在QCoDeS库中，仪器驱动程序是一个Python类，它实现了使用通过编程接口发送到设备的命令来操作硬件的方法。也就是说，量子硬件仪器（如任意波形发生器）可用来产生一个射频脉冲，用于量子比特（如X门）的旋转。为了对这一脉冲进行编程，驱动程序需要执行频率、振幅、相位和脉冲时间等参数。然后，驱动程序将使用这些值构建正确的编程命令，发送给仪器以设置脉冲。QCoDeS文档包含控制50多台仪器的驱动程序示例。
数据采集软件使用仪器驱动程序来构成控制QPU的多个硬件的抽象层。参数还可用于仪器参数之上的更高抽象层，以表示通过硬件层控制和读取的QPU设备元件，如量子比特读出电路。这些参数随后可用于自动测量程序，目的是对QPU或其不同元件进行表征、校准或编程。这就需要在数据集中保存、分析和可视化这些仪器记录的数据。因此，大多数数据采集软件框架还包括数据存储抽象和数据可视化工具。
为了使用量子编程指令控制QPU元件，需要对控制信号进行校准，以获得最佳的门和读出保真度。校准值是通过使用数据采集软件、分析例程和云端数据存储进行设备测试和校准测量获得的。
处理软硬件接口的一种方法是采用指令集架构(ISA)，就像在经典计算中那样。ISA通过明确描述可用操作集、机器指令格式、支持的数据类型、寄存器和内存寻址，充当硬件和软件之间的契约。精心设计的ISA可以为访问计算设备的专用功能提供非常紧凑和高效的方法。图形处理器单元(GPU)及其成功成为许多现代设备不可或缺的一部分，就是指令集设计和标准化导致专业架构广泛采用的一个例子。
有一些量子ISA实现，其中一些探索了这种控制和数据采集方法，如劳伦斯伯克利国家实验室(LBNL)先进量子试验台(AQT)开发的QUASAR：QUASAR基于RISC-V ISA——一种开源架构，它彻底改变了经典计算领域，并继续向新兴技术应用领域扩展。
- 带硬件集成的脉冲级控制
近年来，人们开发了几款脉冲级控制软件包，目的是为终端用户提供一种工具，用于对系统的所有相关设备特定物理参数进行编程。这种方法可以在应用门期间对脉冲进行更精细的控制，还可以直接使用系统的哈密顿作为计算源。在量子电路的门级框架内，脉冲级控制和模拟能够实现更高水平的灵活性和实施最优控制方案的能力。在模拟量子仿真框架内，脉冲级控制显然能让实践者利用硬件的模拟能力。将硬件控制暴露在如此低的级别，是为了帮助量子开发人员在设计软件程序时考虑到硬件的具体特性。
控制硬件，如现场可编程门阵列(FPGA)、任意波形发生器(AWG)、编码器等，历来都是闭源的，要么由工业制造商提供，要么由内部开发的系统提供。ARTIQ/Sinara项目是一个明显的例外，该项目侧重于通过FPGA快速控制基于离子的量子探测器。
最近，除ARTIQ项目外，还出现了其他基于FPGA的SC量子比特控制项目，如QubiC和QICK，这两个项目基于由射频片上系统(RF-SoC)板组成的软件、固件和硬件。基于FPGA的SC量子比特开源控制工作始于2018年的QubiC，由位于LBNL的先进量子试验台(AQT)开发。QubiC的第一个版本是在XilinX VC707平台上实现的，并参考了AQT的实际量子信息科学实验。
为降低成本、复杂性和空间要求，设计并制造了定制的硬件组件，如集成了滤波器、放大器和带电磁干扰(EMI)屏蔽的偏置子印刷电路板（PCB）的同相和正交(I/Q)混合模块，其设计已公布并开源，以造福社区。此外，还利用QubiC开发了自动单比特和双比特栅校准协议。
为了利用最新射频-SoC平台不断增长的功能，QubiC被移植到了XilinX ZCU216平台，能够直接生成更高频率（高达10GHz，在奈奎斯特第二区）的控制脉冲。此外，还创建并实施了一种新颖的分布式处理器设计，以实现分布式决策和分支，如中电路测量和前馈。为了形成一个全栈量子控制系统原型，提高未来实验的潜力，QubiC和QUASAR已经集成并应用于LBNL AQT的量子计算实验。
经过两年多一点的时间，来自QICK项目的电路板已经覆盖了美国和国外的40多个实验室。使用QICK有助于降低设备成本，并提高使用SC量子比特进行量子信息科学实验的性能。所有QICK实现都是在Zynq板上进行的，固件由PYNQ(Python for Zynq)提供，兼容多代RF-SoC FPGA。
在硬件方面，QICK的应用已经从SC量子比特扩展到了原子、分子和光学物理量子位以及自旋量子比特（氮-空位中心量子比特）。在应用方面，QICK不仅用于量子计算，还用于量子传感实验，例如暗物质候选物探测，以及量子技术以外的粒子物理探测中的射频-系统控制。
- 脉冲级模拟
在硬件上运行实验之前，模拟对于设计实验以及在数据收集之后验证和解释实验结果非常重要。脉冲级模拟可用于量子光学实验、量子模拟以及门级（数字）量子计算和模拟量子计算。
在量子计算中，虽然门级指令是用户端编写量子算法的最常见形式，但也可以使用编译器将离散运算转换为脉冲。脉冲级模拟器的例子包括Pulser和Bloqade.jl，这两个分别用Python和Julia开发的中性原子QPU工具箱。qutip-qip是一个模拟工具包，它提供了设计任何QPU和模拟脉冲级执行的自由，并将QuTiP的噪声时间演化集成其中。
- 优化控制、校准和鉴定
高保真运行需要高保真优化控制。生成最佳脉冲的过程通常包括基于模型的开环优化控制步骤（仿真），如GRAPE、Krotov、GOAT算法，然后是无模型闭环校准步骤（硬件）。前者依赖于建立复杂的系统模型，生成脉冲的最优性受限于模型忠实再现开放量子系统缺陷的能力；后者通常涉及使用无梯度优化算法，如Nelder-Mead或CMA-ES，在量子硬件上优化开环最优脉冲的参数，并以ORBIT等保真度指标为基准。
JuliaQuantumControl、QuOCS和C3-Toolset等开源库旨在提供前面讨论过的一系列优化控制功能，并提供Python或Julia的易用界面。这些工具还采用了自动微分(AD)技术，即使是最复杂的数值模拟，也能免费获得任意阶梯度。这种梯度对于优化开环控制中的脉冲参数至关重要。使用标准机器学习框架（如TensorFlow或JAX）可提供AD功能。
为了提高通过开环控制获得的脉冲的保真度，模型参数和模型本身都需要完善。完善模型参数的一种方法是数据驱动的系统识别技术，也称为特征描述：这是通过从硬件实验过程中收集的数据中学习模型参数来实现的，例如前面概述的校准步骤。完善模型意味着建立一个复杂的数字孪生系统，它不仅能模拟量子动力学，还能模拟所有经典电子器件及其非理想行为。
3）量子纠错设计
量子计算、网络和传感技术的许多应用都需要大幅降低错误率。从长远来看，开发内置纠错功能的量子硬件可以通过容错量子计算满足这一需求。在本节中，我们将回顾一些目前可用于研究和模拟量子纠错码的开源软件。随着量子纠错从理论走向实践，这些软件正变得越来越重要。
量子纠错码通常基于量子计算的稳定子集，因此可以受益于专门的模拟器。Stim是当今稳定器仿真领域领先的开源软件包，它改进了Qiskit、Cirq或其他软件包中现有的稳定器模拟器。
其他库位于stim等模拟器之上，允许用户探索量子纠错码设计。这些软件包有助于为量子处理器架构的长期规划提供信息。例如plaquette和stac，这两个Python库都内置了量子纠错码示例，并允许生成逻辑电路来研究性能。还有一些工具可充当编译器，将逻辑电路转化为可直接在有能力的硬件上运行的物理电路，例如，latticesurgery.com开发的用于编译为表面代码的工具套件。
最后，还有用于决定如何最好地纠正不同量子编码检测到的错误的解码算法的开放实现。PyMatching就是一个开源解码器的例子。该软件有助于为设计专门用于运行量子纠错的处理器提供参考。
改进量子纠错仍有许多重要机会。例如，QPU的快速经典控制对于量子纠错实施中的反馈回路至关重要。量身定制的工具可以缩小硬件操作与软件指令之间的现有差距。更广泛地说，增加该领域的开源软件生态系统，既能支持新的突破性想法，又能加快容错量子计算机从理论到实践的过渡。
4）开放量子硬件设施
在本节中，我们回顾了能够构建强大的开放量子硬件生态系统的设施的最新进展。我们发现有三个性质不同的类别：开放式QPU和可远程访问的研究实验室、协作式测试平台以及铸造厂等制造设施。
- 远程访问实验室和云连接实验室
在科学研究和教育领域，开放式远程实验室（即用户可远程访问以进行真实实验的实验室）的理念并不新鲜。例如，教育工具HYPATIA可用于利用欧洲核子研究中心ATLAS实验产生的真实数据进行粒子物理学实验。同样，量子计算机也可用作量子远程实验室，即先进的实验室，在这些实验室中，可以纯粹出于科学目的进行量子实验，而无需任何计算动机。
超导回路量子计算机最初可通过IBM Quantum的IBM Quantum Experience、Rigetti Computing的Rigetti Quantum Cloud Services和其他供应商在线获得。这些都对量子计算和量子光学的研究方式产生了影响，同时也使学生们能够使用量子计算和量子光学开展外展活动，因为在云端可以更轻松地完成实验（即使是理论家）。我们现在正处于第二阶段，越来越多的供应商将他们的设备上线，包括更多的技术：基于离子的(IonQ、Quantinuum)、基于原子的（如Infleqtion、Pasqal、QuEra）、基于光子学的（如Quandela、Xanadu）、基于量子点的等等。
在机构框架方面，欧洲OpenSuperQ项目（以及后续的OpenSu- perQPlus项目）同样旨在开发公共所有的全栈开放式超导系统。作为该项目的一部分，代尔夫特理工大学、沃伦贝格量子技术中心（查尔默斯）、瓦尔特-迈斯纳研究所（慕尼黑）和尤里希研究中心（从第一阶段开始）已经上线或正在建立多个可远程访问的QPU。云访问的混合形式也正在出现，云提供商可以访问不同的量子处理器提供商。进一步保持对量子处理器提供商的开放访问对于科学发现非常重要。
多年来，在编译、优化、量子比特映射等方面，对器件特性的控制水平不断提高，尤其是在数字量子计算（如Qiskit脉冲）和模拟量子计算（如Pasqal的脉冲工作室）的远程脉冲水平控制方面。访问越深入，研究人员对硬件的控制就越先进，开放硬件功能与云访问集成的机会也就越大。亚马逊AWS为QICK开发的名为SideQICK的应用程序就是云提供商与OQH之间新型互动的一个例子，该应用程序正被集成到量子设备的更通用云队列中。
我们还目睹了工业与公共互动的混合模式实现开放访问的实例。量子计算机正在运往研究中心，并进一步与高性能计算中心集成，后者也充当模拟器基础设施（如欧盟HPCQS）——这为产学合作和特定用途的硬件定制、用例和访问提供了新途径。
促进学术研究实验室将其量子设备上线将非常重要：这将进一步改变研究格局，使更多研究人员能够在更多设备、新型架构和平台上测试研究想法，进而促进技术转让。
- 深度协作测试平台
虽然基于云的平台允许科学家和公众提交电路并接收结果，但在这些平台上通常无法深入、定制地访问整个堆栈，以实现更多的实验和研发工作。
为了向学术界、工业界和国家实验室的用户提供这种访问权限，美国能源部资助了两个测试平台项目：QSCOUT（量子科学计算开放用户试验台）基于捕获离子，位于桑迪亚国家实验室；AQT（先进量子试验台）基于超导量子比特，位于劳伦斯伯克利国家实验室。
由荷兰代尔夫特的TNO管理的名为Qu- Test的类似网络最近也已启动，其目标是通过汇集欧洲量子界的13家服务提供商和11家工业用户，提供一个联合测试平台网络。这些平台允许对量子硬件的整个堆栈（包括编程语言、门脉冲整形、噪声注入、独特的量子比特/量子比特状态、专门的校准、编译技术比较等）进行低级访问，使用户能够探究机器如何实际工作以及如何使其更好地工作。测试平台促进了主机实验室与用户之间的深入合作。
迄今为止，通过在这些测试平台上的合作，已经展示了近期量子计算机的科学应用，并开发了许多工具来对量子计算机进行基准测试，以及鉴定和减少量子计算单元上的错误。这将进一步改变研究格局，使更多研究人员能够在更多设备上测试研究想法。此外，测试平台的存在对于实现量子硬件和应用驱动任务的可重现基准至关重要：测试平台是促进量子领域初创企业发展的关键，因为它们降低了使用昂贵设备（如稀释制冷机）测试原型的门槛。
- 制造和代工厂
现在，已有开源工具可用于促进量子处理器的硅学设计和创建。然而，将这些设计转化为实际硬件可能既困难又昂贵。目前，根据设计生产硬件的安排分为四类：合作、建造研究级工厂设施、使用学术代工厂以及“量子工厂即服务”。
近年来，一些公司开始与大型制造商合作，为其硬件设计采购供应线。例如，光子初创公司PsiQuantum和Xanadu都与半导体制造商GlobalFoundries签订了协议。捕获离子初创公司IonQ从桑迪亚国家实验室(Sandia National Laboratories)采购了一些捕获器。这类合作关系通常只适用于初创企业或其他公司，并允许使用现有的制造技术和可扩展的工艺。 不过，能否实现硬件的快速原型还不清楚。
另一种方法是建立自己的制造设施。初创公司Rigetti Computing在这一领域的Fab-1设施非常引人注目，该设施允许公司对新硬件进行原型设计。不过，这种设施的建造成本可能很高，而且需要大量资金。美国认识到对制造设施的需求，正在全国各地建立各种代工厂，包括加州大学伯克利分校量子代工厂、MonArk量子代工厂和LPS Qubit 合作实验室。欧盟委员会在量子旗舰项目下设立了一个有点类似的项目，名为 Qu-Pilot，由来自9个不同国家的21个合作伙伴组成，目标是开发和提供连接现有基础设施的欧洲联合生产设施；该项目的总体协调由芬兰VTT管理。
最后，一些初创企业利用这一需求发展新业务。例如，荷兰的初创企业Quantware帮助客户设计、开发和制造硬件。在加拿大，NSERC CREATE计划与CMC Microsystems合作，在斯图尔特-布劳森量子物质研究所(Stewart Blusson Quantum Matter Institute)举办新型超导电路研讨会。未来，在现有电子行业框架（如Efabless和Google Silicon项目）的启发下，更多的行业参与者、行业联盟、初创企业孵化器和学术合作机构将为处理器制造提供更多设施。
上文中，我们回顾了当今的OQH、概述了各种OQH类别，并深入探讨了选定的项目。从这一概述中，我们可以勾勒出一幅总体图景，并勾勒出整个OQH生态系统的一些主要议题。在下面的章节中，我们将列出这些主题，找出差距并提出缩小差距的建议。
- 跨技术和架构的OQH增长与维护。目前，大多数OQH项目都侧重于量子计算机工具。扩大OQH项目和工具以加速量子通信、量子计量学和量子传感领域的科学发现和技术转让的机会相当可观。此外，鉴于该领域还处于早期阶段，对于特定功能，目前可能只有支持特定架构的工具可用。例如，用于芯片设计的开放式硬件工具主要围绕SC量子比特（以及部分离子阱）。其他QPU架构的工具仍有发展空间，如基于原子、自旋和光子的QPU。
在控制方面，包括固件和硬件（如FPGA）在内的开放式硬件项目主要是针对离子阱和SC量子比特开发的，可以更广泛地应用于其他架构。此外，虽然可以找到多个开源FPGA（和一般的开放硬件电子项目，其中许多适用于物理学），但很难在光子学工具中找到最接近光学频率梳的东西。
- 指令集的应用程序接口和标准。我们注意到，互操作性是OQH生态系统面临的一大挑战。从软件栈中的应用程序接口到通过ISA实现软硬件集成，都有很多工作要做。目前，在更高的软件栈中存在大量重复，人们需要对量子程序进行转换，以便在不同的QPU上运行。量子中间表示(QIR)项目和OpenQASM（开放量子汇编语言）等框架可以在更高层次上提供帮助。我们还希望在硬件控制层面进一步扩大对通用框架的支持，如QUASAR和QUA。
- 基准。开源基准测试套件可对科学界产生重大影响，提供有关当前硬件架构技术水平的信息。迄今为止，我们注意到量子技术一直缺乏标准化基准。基准有助于评估量子设备和算法的性能，以及在相关应用或非常规计算机中与纯经典解决方案相比的相对性能。
值得庆幸的是，在基准标准化方面已经做出了努力，例如由美国行业联盟QED-C提供的基准。此外，还需要为众包基准结果提供管道：https://metriq.info/ 就是一种尝试，其灵感来自机器学习领域的Papers With Code和MLCommons等项目。包括开放源码软件和OQH在内的管道可简化标准化基准的实现。
- 开放硬件访问。目前，有几种可通过云访问的QPU和云服务框架。提供商以多种方式提供QPU，包括直接和免费访问，以及通过机构框架内的合作伙伴关系（例如，ORNL针对国家实验室和联邦资助联盟的量子计算用户计划(QCUP)）。不过，研究界还将受益于赠款和其他奖励所带来的更多机会；要创造更加公平的研究环境，就必须确保尽快增加此类框架和接入点。此外，虽然一些研究实验室拥有能够远程访问和获取实验数据的基础设施，但这通常仅供内部使用。
有时，合作组织或合作研究人员也可以访问。然而，普遍缺乏研究实验室将自己的设备放到网上，供更广泛的用户和研究人员进行云访问。这是因为这些设备的运行和维护需要大量基础设施；OQH可以在这方面提供帮助，为研究人员提供现有的工具，使其可以插入研究实验室的实验中。
- 可重复性。为了促进成果的可重复性，期刊和学术指南可以进一步鼓励（并在适当情况下强制要求）在发表研究成果的同时共享开放软件。资助机构、大学和其他研究利益相关者可以通过承认软件成果是衡量研究影响的重要、可引用的成果来促进这些努力。
- 开放式QC政策与知识产权。实施具有开放硬件意识的政策可以促进开放式QC生态系统的发展。例如，向量子技术以外的现有开放硬件项目学习，有助于避免已知的陷阱。
一个实际的例子是采用集成工具链，促进学术实验室、软件开发人员和行业之间的合作。设施层面的一个例子是投资建立共享设施，如量子铸造厂，这可以为初创企业提供飞轮效应。政策制定者和量子专家有机会携手合作，以确保在对量子硬件适用出口管制和知识产权保护法方面做出明智的决定。
一方面，这可以确保政策制定者提供明确的指导，说明如何从这些法律的角度对待开放量子硬件的努力；另一方面，研究人员可以开发有关正确使用开源软件和开放硬件许可证的专业知识。这种指导可以包括实施流程，通过这些流程，人们可以更容易地评估哪些基于硬件的技术应该开源，哪些不应该开源，从而在狭义层面（研究人员、公司）和广义层面（社会的共同利益）做出战略性决策。
研究人员需要在知识产权(IP)和战略竞争考虑之间取得平衡，以确定哪些组件和技术可以进行商业开发。与此同时，他们可以考虑开放源码软件何时可用于商业模式，帮助围绕产品发展用户和创造者社区。
- 在教育和学术界支持开放式知识共享。在教育和研究领域促进开放源码软件和开放式质量控制的采用非常重要。一个可操作的项目是鼓励学校和大学在教材和实验室中使用开源软件和开放硬件。培养未来量子人才的计划是扩大人才获取范围的基础，这包括发展跨领域知识的社区。
加强OQH的一种自下而上的方法是鼓励学术实验室将其系统与现有的开源工具整合在一起，这样他们就可以创建自己动手的小规模测试平台。如果没有开源工具，研究人员可以考虑开发和开源新工具，或使用不那么封闭的工具（例如，专有但有一层开放的应用程序接口）；促进创建新的开放硬件项目包括参与促进现有项目开源的活动、计划和材料。
启动OQH项目包括其他开放源码软件项目所面临的一般挑战（测试、文档、分发、维护、社区关系）和一些具体挑战，如如何向用户分发物理设备，或与实验实验室合作确保设备控制。
资助机构的项目承认开放源码软件项目对科学的影响，这是以“从上到下”的方式支持开放源码项目（和开放硬件）的一个例子——美国国家科学基金会的POSE计划就是一个显著的例子。在以OQH为重点的计划中进一步提供有针对性的资金，可以加强生态系统，解决其某些特点 社区建设：项目支持和管理。与其他开放源码软件项目类似，OQH项目也需要与用户社区互动，听取反馈意见，制定促进代码贡献和会议的指导方针。
它们可以从非营利组织的管理支持中受益，因为科学开放源码软件项目通常是从研究实验室或小组开始的，然后规模不断扩大，需要有更多各方和合作伙伴的代表。有必要简化政府机构层面为开源项目和开放硬件做出贡献的官僚机构，例如，为国家 实验室配备默认政策，允许研究人员以开放源码计划(OSI)批准的许可方式为开源项目做出贡献。
国家实验室这样的发起组织往往有一些限制，阻碍了开源项目的独立发展。这就凸显了以其他方式支持组织孵化和容纳开源项目的必要性：NumFOCUS 、Linux基金会和开源硬件协会(OSHA)等非营利组织都在经典领域开展了这方面的工作。Unitary Fund是一家501(c)(3)非营利组织，专门为量子技术项目提供这种支持。
量子计算机和量子设备为基础科学、工程技术转让以及云计算和致动器的创新提供了一个令人着迷的平台。量子技术中的开放式硬件方法将保留并可能扩大必要的竞争前空间，使各种想法蓬勃发展，并实现可访问的基准和评估——这已经成为量子软件的特征。
正如文中已经说明的那样，量子技术在开放硬件堆栈的可用性和可行性方面提供了独特的挑战和特点：从流程设计工具包到代工厂、从模拟软件到控制和数据采集、从云基础设施到测试平台。所有这些层面都可以从协同创新中受益。汲取量子软件早期的经验教训、传统计算和工具方面的其他开放硬件垂直领域的经验教训，以及量子生态系统目前存在的差距，希望量子行业能够高效地实施创新，建立活跃的社区，并扩大其劳动力队伍。
参考链接：[1]https://inspirehep.net/literature/2705052[2]https://semiengineering.com/an-overview-of-current-projects-in-the-open-quantum-hardware-ecosystem-with-recommendations/
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