양자 중심 슈퍼컴퓨팅이란 무엇인가요?

양자 중심 슈퍼컴퓨터는 오류 완화 및 오류 수정 알고리즘을 사용하여 실제 런타임에 결과를 산출하는 양자 컴퓨터와 기존 슈퍼컴퓨터를 연결하는 차세대 슈퍼컴퓨터입니다.

양자 컴퓨팅 시대에는 양자 중심 슈퍼컴퓨팅이 재료 과학, 머신 러닝, 생성형 AI, 고에너지 물리학 등 다양한 분야에서 연구자들이 중대한 돌파구를 마련하도록 도울 것으로 예상되며, 이는 대규모 완전 양자 시스템보다 앞서 실현될 가능성도 있습니다.

완전히 실현된 양자 중심 슈퍼컴퓨터는 고급 미들웨어를 사용하여 양자 회로를 기존 컴퓨팅 리소스와 통합합니다. IBM® Quantum System Two 아키텍처를 기반으로 한 양자 중심 슈퍼컴퓨터는, 양자 중심 슈퍼컴퓨팅의 핵심 구성 요소로서 양자 기술과 전통적인 슈퍼컴퓨터를 결합해 서로의 성능을 보완하고 향상시킵니다. 

1994년 MIT 수학자 Peter Shor는 가상의 양자 컴퓨터를 사용하여 최고의 고전적 알고리즘보다 기하급수적으로 빠르게 큰 숫자를 소인수로 나눌 수 있는 알고리즘을 발견했습니다. 2년 후, Lov Grover는 기존 검색 알고리즘보다 빠르게 데이터베이스를 검색할 수 있는 양자 알고리즘을 발견했습니다. 이러한 발견으로 양자 컴퓨팅에 대한 관심이 크게 높아졌습니다. 

Shor와 Grover는 이론적으로만 보더라도, 실용적인 양자 컴퓨터가 특정 복잡한 워크로드를 기존 방식보다 훨씬 빠르게(수십만 년이나 더 빠르게)처리할 수 있음을 증명했습니다. 전 세계의 최첨단 슈퍼컴퓨터들조차, 주요 데이터 센터나 대학에서 사용되는 수준이라 하더라도, 대규모 양자 워크플로를 충분히 빠르게 처리할 수 없습니다. 

이제는 더 이상 이론에 머무르지 않고, IBM® Quantum Heron과 같은 양자 프로세서가 양자 컴퓨팅의 실현 가능성을 입증했습니다. 그러나 오늘날의 양자 컴퓨터는 처리할 수 있는 큐비트 수와 양자 컴퓨터 하드웨어에 내재된 오류 등의 장애물로 제한됩니다.

양자 중심 슈퍼컴퓨팅은 큐비트의 고유한 특성을 활용해 기존 시스템으로는 수행하기 어려운 계산을 실행함으로써, 양자 컴퓨팅과 기존 컴퓨팅의 장점을 결합합니다. 이 방식은 기존 워크플로에 양자 컴퓨터를 도입하여 기존 고성능 컴퓨팅의 한계를 극복하고, 두 시스템 모두의 계산 효율성과 역량을 강화하는 것을 목표로 합니다.

다음은 HPC와 양자 중심 슈퍼컴퓨팅의 주요 차이점입니다.

기존 HPC:

• 기존 컴퓨터 아키텍처를 기반으로 구축됨
• 이진 처리 구조와 선형적 확장성의 한계를 가짐

양자 중심 슈퍼컴퓨팅:

• 병렬 워크로드에서 양자 및 기존 리소스를 모두 활용하기 위해 양자 컴퓨터를 포함함
• 동일한 데이터 센터 또는 클라우드에서 양자 컴퓨터와 HPC 컴퓨팅 클러스터 간 작업을 조율하도록 최적화됨
• 특정 문제에 대해 양자 또는 기존 컴퓨팅 단독으로는 제공할 수 없는 잠재적으로 기하급수적인 속도 향상과 처리 능력을 제공함

실험적 양자 컴퓨팅이 빠르게 발전함에 따라, 양자 중심 슈퍼컴퓨팅은 양자 이점을 달성하기 위한 핵심적인 연결고리가 될 것으로 예상됩니다. 양자 이점은 양자 장비가 양자 시스템을 시뮬레이션하는 기존 하드웨어나 기존 방식보다 실제 문제를 더 잘 해결할 수 있는지를 판단하는 중요한 기준입니다. 그러나 양자 컴퓨팅이 기존 컴퓨팅을 완전히 대체할 것으로 예상되지는 않습니다. 대신, 양자 중심 슈퍼컴퓨터는 양자 컴퓨터와 기존 컴퓨터를 결합해 두 시스템이 협력하여 단독으로는 불가능한 계산을 수행하도록 합니다.

전 세계적으로 독일의 Jupiter, 일본의 Fugaku, 폴란드의 PSNC 등 여러 슈퍼컴퓨터 시설이 이미 양자 컴퓨팅 하드웨어를 도입하기 시작했습니다. IBM® Quantum Roadmap의 일환으로, IBM은 2033년까지 수천 개의 논리 큐비트를 갖춘 양자 중심 슈퍼컴퓨터를 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.

기존 컴퓨터와 달리, 양자 컴퓨터는 양자 물리의 근본적 특성을 활용해 복잡한 문제를 해결할 가능성을 지닙니다. 양자 컴퓨터의 네 가지 핵심 원리는 다음과 같습니다.

• 중첩: 중첩은 양자 입자 또는 시스템이 단일 상태가 아닌 여러 가능성의 조합을 동시에 나타낼 수 있는 상태를 의미합니다.
• 얽힘: 얽힘은 여러 양자 입자가 일반적인 확률로는 설명할 수 없을 만큼 강하게 상관되는 현상입니다.
• 디코히어런스: 디코히런스는 양자 입자 또는 시스템이 붕괴하거나 변형되어 기존 물리학으로 측정 가능한 단일 상태로 변하는 과정을 의미합니다.
• 간섭: 간섭은 얽힌 양자 상태가 상호작용하여 특정 확률이 더 커지거나 작아지는 현상입니다.

기존 컴퓨터가 0과 1의 이진 비트로 데이터를 저장하고 처리하는 반면, 양자 컴퓨터는 중첩 상태의 양자 비트(큐비트)를 이용하여 훨씬 더 많은 정보를 동시에 인코딩할 수 있습니다. 

큐비트는 기존 비트처럼 0 또는 1을 저장할 수 있지만, 동시에 0과 1의 가중 조합을 저장하는 중첩 능력에서 진정한 힘이 발휘됩니다. 중첩된 여러 큐비트가 결합되면 동일한 수의 기존 비트보다 훨씬 더 많은 정보를 저장할 수 있습니다. 그러나 계산이 끝나면 각 큐비트는 단 하나의 비트 정보만 출력할 수 있습니다. 양자 알고리즘은 기존 컴퓨터로는 접근할 수 없는 방식으로 정보를 저장하고 조작하여 특정 문제에서 속도 향상을 제공합니다.

큐비트를 제어하려면 간섭에 매우 민감하고 극저온에서 유지되어야 하는 정교한 하드웨어가 필요합니다. 양자 연구자들은 큐비트를 우주 공간보다 더 낮은 온도로 유지하기 위해 극저온 냉각 장치를 사용합니다. 

현재 양자 하드웨어는 비용이 많이 들고 크기가 크며 오류가 발생하기 쉽습니다. 연구자들이 더 큰 양자 컴퓨터를 구축하기 위한 문제를 지속적으로 해결하고 있으나, 양자 컴퓨팅이 가까운 시일 내에 기존 컴퓨팅을 완전히 대체할 것으로 보이지는 않습니다. 이는 양자 컴퓨팅이 특정 복잡한 문제에 가장 잘 맞기 때문입니다.

몇 분 안에, 양자 컴퓨터는 기존 슈퍼컴퓨터라면 수십만 년이 걸릴 시뮬레이션 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 성능 향상은 양자 이점이라고 알려져 있으며, 아직까지는 이론적으로만 입증되었습니다. 그러나 IBM의 양자 컴퓨터는 이미 기존 방식의 단순한 클래식 시뮬레이션을 넘어서는 규모의 문제를 해결할 수 있는 양자 유틸리티를 입증했습니다.

양자 컴퓨팅은 양자역학의 원리를 기반으로 하며, 양자역학은 아원자 입자들이 거시적 물리와는 다른 방식으로 동작하는 현상을 설명합니다. 하지만 양자역학은 우주의 근본 법칙이기 때문에, 아원자 수준에서 모든 시스템은 본질적으로 양자 시스템입니다.

이러한 이유로, 기존 컴퓨터도 양자 시스템 위에 구축되었지만 계산 과정에서 양자역학적 특성을 충분히 활용하지 못한다고 말할 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 고성능 컴퓨터조차 처리할 수 없는 특정 계산을 수행하기 위해 양자역학을 훨씬 더 효과적으로 활용합니다. 

기존 계산 모델은 이진 숫자(비트)로 구성된 문자열을 사용해 모든 정보를 0과 1로 이루어진 이진 코드로 변환합니다. AND, OR, NO, NAND와 같은 간단한 논리 게이트 집합을 사용하여 이러한 정보를 처리해 복잡한 계산을 수행할 수 있습니다. 하지만 각 논리 게이트는 한 번에 한 개 또는 두 개의 비트에만 작동할 수 있습니다. 기존 컴퓨터의 ‘상태’는 모든 비트의 상태에 의해 결정됩니다. 기존 컴퓨터는 트랜지스터와 반도체를 사용해 이진 정보를 저장하고 처리합니다. 

양자 컴퓨터는 QPU(양자 프로세싱 유닛)라 불리는 특수 양자 하드웨어를 사용해 데이터를 다른 방식으로 저장하고 처리합니다. 기존 컴퓨터가 트랜지스터로 정보를 저장하는 반면, 양자 컴퓨터는 일반적으로 우주의 가장 작은 구성 요소처럼 동작하는 양자 입자로 만들어진 큐비트를 사용합니다. 전통적인 비트와 달리, 큐비트는 두 가지 이상의 상태 정보를 담을 수 있습니다.

디지털 컴퓨터가 한 번에 하나의 상태만 가질 수 있는 반면, 양자 컴퓨터의 큐비트는 계산 중 동시에 여러 논리 상태에 있을 수 있습니다. 이 현상은 중첩이라고 하며, 0과 1, 그리고 그 사이의 모든 상태가 확률적으로 존재하는 세 번째 상태를 의미합니다. 계산이 끝나면 각 큐비트는 중첩에서의 기여도에 따라 0 또는 1 값을 확률적으로 갖게 됩니다.

큐비트의 종류에 따라 적합한 사용 사례와 시스템이 다릅니다. IBM은 속도와 정확한 제어 측면에서 뛰어난 초전도 큐비트를 사용합니다. 광자(빛의 개별 입자)로 만든 큐비트는 주로 양자 통신과 양자 암호화에 사용됩니다. 그 밖에도 트랩된 이온, 중성 원자, 그리고 양자점이라 불리는 작은 반도체에 잡혀 있는 단일 전자 등이 큐비트로 사용됩니다.  

양자 중심 슈퍼컴퓨터의 핵심은 양자 처리 장치(QPU)입니다. IBM의 QPU에는 입력과 출력을 담당하는 하드웨어와 초전도 회로가 새겨진 다층 반도체 칩이 포함됩니다. 바로 이 회로들이 계산에 사용되는 큐비트와, 큐비트에 연산을 수행하는 게이트들을 포함합니다. 회로는 큐비트가 있는 층, 판독용 공진기 층, 그리고 입력과 출력을 위한 여러 층의 배선으로 구성됩니다. QPU에는 인터커넥트, 증폭기, 신호 필터링 구성 요소도 포함됩니다.

IBM이 사용하는 물리적 큐비트는 초전도 커패시터와, 손실 없이 비선형 인덕터처럼 동작하는 조셉슨 접합을 연결해 만들어집니다. 시스템의 초전도적 특성 때문에 조셉슨 접합을 흐르는 전류는 특정한 값만 가질 수 있습니다. 또한 조셉슨 접합은 이러한 특정 값들을 간격을 두고 배치하여, 그중 두 값만 접근할 수 있도록 합니다.

그런 다음 큐비트는 전류의 가장 낮은 두 값에 인코딩되며, 그 값이 0과 1(또는 0과 1의 중첩)로 사용됩니다. 프로그래머는 게이트라고 불리는 양자 명령을 사용해 큐비트의 상태를 변경하거나 큐비트들을 결합합니다. 이 명령들은 특수하게 설계된 마이크로파 파형의 연속으로 이루어져 있습니다.

큐비트를 필요한 온도로 유지하려면, QPU 구성 요소 일부를 액체 헬륨을 이용해 냉각하는 희석 냉동기 안에 보관해야 합니다. 그 밖의 다른 QPU 구성 요소는 실온의 기존 컴퓨팅 하드웨어가 필요합니다. 그 다음 QPU는 런타임 인프라에 연결되며, 여기에는 오류 완화 및 결과 처리가 포함됩니다. 이것이 양자 컴퓨터입니다.

양자 시스템과 기존 시스템의 통합은 양쪽의 원활한 상호작용을 가능하게 하는 미들웨어와 하이브리드 클라우드 솔루션을 통해 이루어집니다. 이 하이브리드 접근 방식은 기존 컴퓨팅 프레임워크에 연결된 양자 컴퓨터 내에서 QPU를 효과적으로 활용할 수 있게 해주며, 기존 인프라를 완전히 교체할 필요 없이 그 효과를 극대화합니다.

최근 많은 발전이 있었음에도, 큐비트 제어는 여전히 큰 도전 과제입니다. 외부 잡음과 제어 신호 간의 간섭은 큐비트의 섬세한 양자 특성을 파괴하며, 이러한 잡음을 통제하는 것이 실용적인 양자 중심 슈퍼컴퓨터 개발의 핵심 과제였습니다. 

하드웨어 개선과 함께, 연구자들은 시스템 잡음이 프로그램 출력에 어떤 영향을 미치는지 분석하는 오류 완화 알고리즘을 사용하여 일부 잡음을 처리할 수 있음을 보여주었습니다. 연구자들은 이러한 정보를 바탕으로 잡음 모델을 만들고, 그 모델의 예측을 기반으로 기존 컴퓨팅을 사용해 잡음이 없는 결과를 역으로 생성합니다. 양자 오류 완화는 현재의 양자 하드웨어를 미래의 내결함성 양자 컴퓨터로 이끌기 위한 지속적인 과정의 일부입니다.

다음 영상에서, IBM Quantum 연구원 Andrew Eddins와 Youngseok Kim은 오류 완화가 가까운 미래에 실용적인 양자 컴퓨팅을 달성하는 데 있어 어떤 중요한 역할을 하는지 설명합니다.

계산 후 잡음을 후처리로 보정하는 오류 완화와 달리, 양자 오류 수정은 별도의 잡음 모델을 만들 필요 없이 계산 과정 중 실시간으로 잡음을 제거할 수 있습니다. 오류 완화는 일정 수준까지는 효과적이지만, 규모 면에서는 한계가 있습니다. 양자 회로의 복잡성이 증가할수록, 오류 수정은 대규모 시스템에서 여전히 효과적입니다.

양자 오류 수정을 위해서는 더 많은 큐비트와 회로 내 더 많은 게이트 등 방대한 리소스가 필요합니다. 더 많은 큐비트로 계산하려면 오류 수정을 위해 훨씬 더 많은 큐비트가 필요합니다. 더 나은 하드웨어와 더 나은 오류 수정 코드는 오류 수정을 현실에 한층 더 가깝게 만들고 있습니다. 올해 초 IBM은 단기적으로 구현 가능한 양자 컴퓨터에 적용될 수 있는 새로운 유형의 오류 수정 메모리를 발표했습니다.

회로 니팅은 하나의 양자 컴퓨팅 문제를 여러 문제로 분해한 뒤, 서로 다른 양자 프로세서에서 병렬로 실행하는 기술입니다. 양자 컴퓨터와 기존 컴퓨터는 각 회로의 결과를 정밀하게 결합해 최종 결론에 도달합니다. 회로 니팅은 기존 컴퓨팅을 양자 처리와 결합하여 양자 회로를 훨씬 효율적으로 실행할 수 있게 합니다. 

많은 사람들은 “양자 컴퓨터”를 수백만 개의 물리적 큐비트를 가진 단일 QPU가 독립적으로 프로그램을 실행하는 개념으로 상상하곤 합니다. 그러나 IBM Quantum 부사장이자 IBM 펠로우인 Jay Gambetta는 “우리는 여러 QPU를 통합하고 분산형 기존 컴퓨터와 병렬로 양자 회로를 실행하는 컴퓨터를 상상하고 있습니다.”라고 설명합니다. 또 다른 기술은 대부분의 계산을 기존 컴퓨팅에 맡기고, 가장 핵심적인 양자 부분만 양자 프로세서에서 처리합니다.

양자 컴퓨터로 문제를 해결할 만큼 충분한 규모에 도달하려면, 오류 수정뿐 아니라 더 큰 QPU 또는 여러 개의 연결된 QPU가 필요합니다. IBM의 양자 워크로드 실행용 풀스택 소프트웨어인 Qiskit 외에도 IBM은 정확한 회로 니팅과 컴퓨팅 리소스의 동적 프로비저닝을 관리하는 미들웨어도 개발하고 있습니다.

양자 컴퓨터는 특정 복잡한 문제 해결에 뛰어나며, 대규모 데이터 세트 처리 속도를 크게 향상시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 신약 개발에서 공급망 최적화, 소재 과학, 기후 변화와 같은 다양한 과제에 이르기까지, 양자 컴퓨팅은 여러 핵심 산업에서 혁신적 돌파구를 가능하게 할 핵심 기술이 될 수 있습니다.

• 제약 분야: 분자 행동과 생화학 반응을 시뮬레이션할 수 있는 양자 컴퓨터는 새로운 생명 구호 약물 및 의학적 치료법의 연구 개발을 크게 가속화할 수 있습니다.

• 화학: 양자 컴퓨터가 의학 연구에 영향을 미칠 수 있는 것과 같은 이유로, 위험하거나 해로운 화학 부산물을 완화하기 위한 새로운 해결책을 제시할 수 있습니다. 양자 컴퓨팅은 석유화학 대안을 가능하게 하는 개선된 촉매 또는 기후를 위협하는 배출에 대처하는 데 필요한 탄소 분해에 대한 더 나은 프로세스로 이어질 수 있습니다.

• 머신 러닝:  인공 지능(AI) 및 머신 러닝 분야의 관심과 투자가 증가함에 따라, 연구자들은 특정 양자 알고리즘이 새로운 방식으로 데이터 세트를 분석하여 일부 머신 러닝 문제의 속도를 높일 수 있는지 탐구하고 있습니다.

현재의 양자 컴퓨터는 특정 양자 시스템을 시뮬레이션할 때 기존 시뮬레이션의 단순 연산 능력을 넘어서는 특정 프로그램을 실행하는 과학적 툴입니다. 그러나 가까운 미래까지 양자 컴퓨팅은 현대 및 미래의 기존 슈퍼컴퓨팅과 함께 작동해야 유용하게 사용될 것입니다. 이에 대한 대응으로 양자 연구자들은 고전적인 슈퍼컴퓨터가 양자 회로를 사용하여 문제를 해결할 수 있는 세상을 준비하고 있습니다.

양자 중심 슈퍼컴퓨팅이 직면한 주요 과제에는 기존 컴퓨터와 양자 컴퓨터가 소통할 수 있도록 하는 미들웨어의 성숙도 향상과, 양자 컴퓨터 자체가 겪는 일반적인 문제들이 포함됩니다. 양자 이점을 달성하기 위해 개발자들은 다음과 같은 핵심 장애물을 극복해야 한다고 판단하고 있습니다.

완전한 대규모 양자 컴퓨터에는 수백만 개의 물리적 큐비트가 필요합니다. 그러나 실제 하드웨어 제약으로 인해 단일 칩을 이러한 수준으로 확장하는 것은 매우 어렵습니다. 해결책으로 IBM은 여러 칩 간 양자 정보를 전송할 수 있는 차세대 인터커넥트를 개발하고 있습니다. 이 솔루션은 오류 수정에 필요한 큐비트 수를 달성할 수 있는 모듈형 확장성을 제공합니다. IBM은 Flamingo와 Crossbill이라는 개념증명 칩을 통해 l-커플과 m-커플이라는 새로운 인터커넥트를 시연할 계획입니다. 이 커플러들은 칩 확장을 담당합니다. IBM은 2026년 말까지 Kookaburra라는 칩을 통해 c-커플러를 시연할 계획입니다. 이는 오류 수정 지원을 담당합니다.

양자 컴퓨팅에 사용되는 큐비트 기반의 양자 프로세서는 비트 기반 프로세서를 크게 능가할 잠재력이 있지만, 현재의 양자 프로세서는 소수의 잠재적 큐비트만 지원할 수 있습니다. 연구가 진행됨에 따라 IBM은 2029년까지 1억 개의 양자 게이트를 실행할 수 있는 200개의 논리 큐비트를 갖춘 양자 시스템을 도입할 계획이며, 2033년까지 10억 개의 게이트를 실행할 수 있는 2,000개의 논리 큐비트를 목표로 하며, 양자 시스템을 도입할 계획입니다.

큐비트는 강력하지만 오류가 발생하기 쉬우며, 우주 공간보다 낮은 온도를 생성할 수 있는 대형 냉각 시스템이 필요합니다. 연구자들은 공간, 비용, 에너지 사용을 줄이기 위해 큐비트, 전자 장치, 인프라, 소프트웨어를 확장하는 방법을 개발하고 있습니다.

큐비트 코히어런스는 정확한 양자 데이터를 생성하기 위해 짧지만 필수적인 요소입니다. 디코히런스는 큐비트가 제대로 동작하지 않아 부정확한 결과를 만드는 과정이며, 모든 양자 시스템의 주요 장애 요소입니다. 양자 오류 수정을 위해서는 양자 정보를 다른 방법보다 더 많은 큐비트로 인코딩해야 합니다. 2024년에 IBM은 기존 방법보다 약 10배 더 효율적인 새로운 오류 정정 코드 를 발표했습니다. 오류 수정은 아직 완전히 해결된 문제가 아니지만, 이 새로운 코드는 10억 개 이상의 논리 게이트를 사용하는 양자 회로 실행을 향한 명확한 경로를 제시합니다.

양자 이점을 얻기 위해서는 두 가지 요소가 필요합니다. 첫 번째는 실용적인 양자 회로이며, 두 번째는 해당 양자 회로가 최첨단 기존 방법보다 양자 문제를 해결하는 가장 좋은 방법임을 입증할 수 있는 수단입니다. 양자 알고리즘 발견은 현재의 양자 기술을 양자 유틸리티 수준에서 양자 이점 수준으로 끌어올리는 핵심 요소입니다.

양자 알고리즘 발견의 핵심은 양자 프로그램을 작성하고 최적화하며 실행할 수 있는 고성능 안정적 소프트웨어 스택에 있습니다. IBM의 Qiskit은 전 세계에서 가장 널리 사용되는 양자 소프트웨어입니다. Qiskit은 Python 기반이며 오픈 소스 SDK와 지원 툴 및 서비스로 구성되어 있습니다. 이 툴은 IBM의 초전도 양자 컴퓨터뿐 아니라 자기장에 갇힌 이온이나 양자 어닐링과 같은 대체 기술 기반 시스템에서도 실행하는 데 유용합니다.