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서버 / 신기술|미래

D-웨이브, 아마존 브라켓에 양자 어닐링 업데이트 적용

2022.05.16 Peter Sayer  |  CIO
캐나다의 양자 컴퓨터 기업 D-웨이브가 최근 아마존 브라켓(Amazon Bracket) 서비스에 3번째 ‘D-웨이브 어드밴티지(D-Wave Advantage)’ 시스템을 업데이트하여 기업들이 새로운 최적화 문제에 양자 어닐링을 적용할 수 있도록 했다. 
 
ⓒGetty Images Bank 

범용 ‘양자 컴퓨팅’은 아직 요원하다. 그러나 양자 컴퓨팅 분야는 계속 의미 있는 진전을 이뤄내고 있다. 최근 D-웨이브 시스템(D-Wave Systems)은 세 번째 클라우드 기반 양자 어닐링(quantum annealing) 시스템을 배치하고 새로운 분야의 엔터프라이즈 최적화 문제를 해결할 코딩 도구를 업데이트했다.  

D-웨이브의 세 번째 어드밴티지(Advantage) 시스템은 이전 시스템과 마찬가지로 D-웨이브의 자체 리프(Leap) 양자 클라우드를 통해 접근할 수 있다. 5월 12일부터는 AWS의 아마존 브라켓 서비스를 통해서도 접근할 수 있다. 새 시스템은 미국 남가주 대학교(USC) 정보과학연구소에 호스팅된다. 기존 시스템은 캐나다 D-웨이브 본사와 독일 율리히 연구소 슈퍼컴퓨팅 센터에 있다.

D-웨이브 어드밴티지 시스템에는 5,000큐비트 이상이 탑재됐다. 최근 ‘2025년까지 4,000 큐비트급의 양자 시스템을 구축하겠다’라고 밝힌 IBM의 양자컴퓨터보다 우세한 성능이다. 

큐비트는 양자 컴퓨터의 처리 용량을 측정하는 단위인데, 큐비트라고 다 같은 것은 아니다. D-웨이브 시스템은 양자 어닐링이라는 기법을 사용하는 반면, 그 밖의 양자 컴퓨팅 회사들(IBM, 퀀티뉴엄(Quantinuum)(허니웰 자회사), 리제티 컴퓨팅(Rigetti Computing), 아이온큐(IonQ) 등)은 대부분 양자 게이트 기반 방식을 사용한다(2021년 10월 D-웨이브도 양자 게이트 연구에 착수했다고 밝혔지만 아직 출시한 게이트 기반 제품은 없다).

양자 어닐링은 특정 종류의 최적화 알고리즘을 개선하는 데 활용할 수 있지만, 게이트 기반 양자 컴퓨터를 목적으로 하는 범용 컴퓨팅 도구는 아니다. 

게이트 기반 시스템 vs 어닐링 양자 시스템
D-웨이브 제품 관리 담당 부사장 머레이 톰은 QEC(quantum error correction)가 적용된 게이트 기반 시스템이 어닐링 시스템보다 다량의 데이터로 동시에 처리할 수 있다면서, “이런 점은 양자 화학 시뮬레이션과 같은 응용 분야에서나 미분 방정식으로 작업할 때 매우 유용할 것”이라고 말했다. 게이트 기반 시스템은 오늘날 여러 암호화 알고리즘에 위협이 될 수도 있어 기업이 대비에 나서고 있다.

반면, 양자 어닐링은 최대값(또는 최소값)을 최단 시간 내에 찾아야 하는 최적화 문제를 효과적으로 해결한다. 기존 컴퓨팅의 '힐 클라이밍(hill-climbing)'은 현재 솔루션보다 조금 더 나은 솔루션을 찾기 위해 매개변수를 반복적으로 변경하여 로컬 최대값(local maximum)을 파악하는 접근 방식이다. 문제는 여기서 찾은 '로컬 최대값'이 목표(global maximum)와 가장 가까운 값은 아닐 수도 있다는 점이다. 반면, 양자 어닐링은 더 높은 다른 언덕으로 건너가서 목표에 다다르는 방법을 제공한다. 양자 어닐링이라는 이름은 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing)이라는 고전 컴퓨팅 기법에서 유래했다. 접근 방식은 서로 비슷하지만 올라야 할 더 높은 언덕을 찾기 위해 양자 어닐링은 물리적 양자 현상을 이용하고 시뮬레이티드 어닐링은 난수를 이용한다는 점이 다르다.

2021년 D-웨이브에서 발간한 백서에 따르면, 시간이 충분히 주어진 경우 고전 컴퓨팅 시스템과 하이브리드 양자 어닐링 시스템이 결국 동일한 최적 결과로 수렴하지만 시간이 한정된 경우 양자 어닐링 시스템이 더 나은 결과를 산출한다.

상용화된 게이트 기반 시스템은 아직 멀었지만 D-웨이브의 양자 어닐링 시스템은 시중에 나와 있다. 최적화 속도를 높일 잠재력을 시험해 보려는 회사들이 이미 사용하고 있다. 예를 들면 폭스바겐은 D-웨이브 시스템을 활용해 자동차 도장 종류 변경을 최소화하는 일정을 수립하여 도장 업무 배치를 최적화할 방법을 모색했다고 회사 측은 전했다. 

CIO가 이러한 문제 해결에 D-웨이브 어드밴티지 컴퓨터를 활용하도록 지원하기 위해 D-웨이브는 계산 작업을 여러 부분으로 나누어 최적화 문제를 해결할 수 있는 하이브리드 솔버(hyrbrid solver)를 개발했다. 양자 어닐링 시스템을 사용해 기존 컴퓨팅 시스템을 더 나은 솔루션 쪽으로 유도한 후 일정 시간 내에 찾은 최고의 솔루션을 다시 알려주는 방식이다. 

최적화를 최적화하기 
D-웨이브는 이전에는 정수 및 여타 불연속 데이터 유형만 처리할 수 있었던 클라우드 기반 CQM(Constrained Quadratic Model) 하이브리드 솔버를 개선하여 연속 변수도 포함하는 문제까지 해결하는 최적의 솔루션을 찾을 수 있도록 했다.

이를 활용해 기업들은 예를 들어 차량 경로를 거리나 대기 시간과 같은 연속 수량을 기준으로 계산해보거나, 트럭에 다양한 형태의 화물을 실을 때 화물 사이의 공간을 최소화할 수 있는 적재 방법을 도출해낼 수 있다. 

톰은 이런 개선점 덕분에CIO가 조직 내에서 양자 컴퓨팅을 활용하여 특정 업무의 효율성을 크게 개선할 방법을 찾을 수 있다고 말했다.  

하지만 잠재 기업 고객이 더 중요하게 생각하는 건 양자 어닐링 시스템으로 속도를 높일 수 있는 문제와 속도를 높일 수 없는 문제를 정확히 구분하는 것이다.  

이는 현재 수동 프로세스에 가깝다. D-웨이브는 특정 회사가 가속하고 싶어 하는 컴퓨팅 문제를 검토하기 위해 전문가팀을 파견한다. 집중해야 할 문제를 짚어주고 개념 증명을 구축하는 데 도움을 주기 위해서다. 

톰은 “이런 컨설팅은 사업을 효율화할 방법을 모색 중인 CIO에게 매우 매력적이리라 예상한다”라면서 “그들이 현재 맞닥뜨린 시장의 압박에 대처하는 데 도움이 될 수 있다”라고 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr

 
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