क्यूआरएएम (2017 के अनुसार) की वर्तमान स्थिति पर एक अच्छा सारांश इस पत्र में पाया जा सकता है , और शास्त्रीय तरीकों के साथ इसकी तुलना इस बात में पाई जा सकती है । Giovannetti प्रकार "बाल्टी ब्रिगेड" QRAM अभी भी सबसे अच्छा लगता है जो ज्ञात है, हालांकि संशोधन मौजूद हैं। ऐसे किसी भी क्यूआरएएम के उपयोग के गंभीर कारण हैं, और इससे बचने वाला कोई विकल्प अभी तक प्रस्तावित नहीं किया गया है (बड़े पैमाने पर समानांतर शास्त्रीय कंप्यूटरों का उपयोग करने के अलावा)।
"बकेट ब्रिगेड" क्यूआरएएम सुपरपोजिशन में एनकोड करता है एन घमें आयामी वैक्टर लॉग( एनघ) का उपयोग कर qubits ओ (लॉग)( एनघ) )समय। इस पेपर में बहुपद समय में कमी के साथ एक वैकल्पिक योजना प्रस्तावित की गई थी । किसी भी स्थिति में, उपयोग किए जाने वाले भौतिक संसाधनों की संख्या के साथ घातांक की संख्या का विस्तार होता है। इससे समस्याएँ हो सकती हैं जो योजना के कार्यान्वयन और / या उपयोगिता को सीमित करती हैं।
मुद्दा इस बात पर निर्भर करता है कि कितने घटकों को एक बार में सक्रिय होने की आवश्यकता है। आदर्श रूप से, सक्रिय घटकों की संख्या को केवल मेमोरी में क्वैट्स की संख्या के साथ रैखिक होना चाहिए। हालांकि, वास्तविक कार्यान्वयन आमतौर पर आदर्श से बहुत दूर हैं।
यह कागज , उदाहरण के लिए, शोर के प्रभावों को देखता है, और निष्कर्ष निकालता है कि त्रुटि सुधार की आवश्यकता सक्रिय घटकों की छोटी संख्या के किसी भी फायदे को दूर कर सकती है। इस संभावित समस्या की गंभीरता इस बात पर निर्भर करती है कि क्वांटम कंप्यूटर द्वारा किस एल्गोरिथ्म का उपयोग किया जा रहा है, और इसलिए कितनी बार क्यूआरएएम को छोड़ना होगा। बहुपद संख्या संबंधी प्रश्नों के लिए, पूर्ण दोष-सहिष्णुता से बचा जा सकता है। लेकिन सुपरपोलीनोमियल प्रश्नों के लिए, जैसे कि ग्रोवर की खोज के लिए, पूर्ण-सहिष्णुता की आवश्यकता प्रतीत होती है।
जहां तक अन्य संभावनाओं की तुलना करने की बात है, यह तर्क दिया गया है कि क्यूआरएएम के लिए संसाधनों की घातीय संख्या की तुलना एक शास्त्रीय समानांतर वास्तुकला के साथ की जानी चाहिए जिसमें प्रोसेसर की घातीय संख्या होती है। क्वांटम एल्गोरिथ्म इस तुलना के साथ बहुत अच्छा नहीं लगता है। जैसा कि यहां बताया गया है , कुछ एल्गोरिदम जिसके लिए हम एक क्वांटम स्पीडअप की उम्मीद करते हैं, वास्तव में धीमी होती है जब इस समानता को ध्यान में रखा जाता है।
हालांकि, सामान्य रूप से गुंजाइश नहीं है, शास्त्रीय डेटा को सुपरपोजिशन में रखने का एक अन्य प्रस्ताव भी यहां प्रस्तावित किया गया था और इसलिए एक उल्लेख के योग्य है।