Muito obrigado 🙏, fico muito feliz que gostou!!

Computação quântica de fato é algo meio complicado kkkk sempre fico perdido ao ver um assunto novo, ou quando testo algum experimento.
Caso você queria aprofundar mais, recomendo você dar uma olhada nos cursos da IBM e da Xanadu, sempre tem materiais bons lá: https://learning.quantum.ibm.com/, https://pennylane.ai/qml e https://pennylane.ai/codebook/learning-paths. Espero que lhe ajude.

Em relação aos tempos de execução, ainda não testei. Contudo, isso acabaria sendo muito dependente do hardware usado.

Meu servidor serve como um front-end para simuladores implementados por frameworks como qiskit e pennylane. Assim, caso um plugin use cuQuantum e tenha uma GPU compatível e disponível no servidor, sempre será mais rápido.

Hoje em dia, os frameworks acabam brigando por quem consegue ser mais rápido, mas no geral qiskit aer acaba sendo o simulador mais usado e mais rápido.

Agora, em relação a execução em uma máquina real e os simuladores, os simuladores acabam vencendo de disparada. Como um algoritmo precisa ser rodado diversas vezes para termos uma estatística dos resultados, a máquina real (hoje) acaba tendo problemas, já que precisa se reajustar e executar de novo.
Sendo assim, para circuitos relativamente pequenos acaba sendo melhor executar nos simuladores, mas algoritmos grandes (como o de Shor) acabam fazendo com que a simulação seja custosa, necessitando de uma QPU.

Caso queira entender mais sobre esse problema com o hardware atual, aqui vão alguns links:

• https://quantumcomputing.stackexchange.com/questions/23617/time-execution-on-real-quantum-backend-higher-than-classical-kmeans
• https://docs.quantum.ibm.com/guides/estimate-job-run-time
• https://www.quora.com/How-fast-does-a-quantum-computer-execute-computations
• https://quantumcomputing.stackexchange.com/questions/33197/why-does-my-quantum-circuit-run-so-slow-on-a-real-ibm-quantum-hardware

Espero ter ajudado e esclarecido suas dúvidas 😊