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칼럼 | 다가오는 양자 컴퓨팅 시대, 기업이 알아야 할 '양자 어닐링'

2023.07.21 Murray Thom  |  InfoWorld
양자 컴퓨팅은 전통적인 컴퓨팅에서 대폭 발전한 기술이라는 말을 들어봤을 것이다. 기다릴 필요가 없이 지금 바로 그 말을 확인할 수 있다. 어닐링(annealing) 양자 컴퓨터는 특정 워크로드에서 전통적인 컴퓨터보다 훨씬 더 빠르다는 사실을 이미 입증했으며, 머지않아 이전에는 상상할 수 없었던 계산을 수행할 수 있게 된다. 게다가 양자 컴퓨터는 전통적인 컴퓨터와 함께 상승 작용을 하므로 양자 하이브리드 애플리케이션은 두 가지의 장점을 모두 얻을 수 있다.
 
ⓒ Getty Images Bank

일단 기업에서 지금 당장 양자 컴퓨팅으로 무엇을 할 수 있는지 알아보자. 양자가 현재 가치를 제공하는 분야와 그 이유를 이해하려면 두 가지 주요 양자 컴퓨팅 모델인 ‘게이트 모델’과 ‘양자 어닐링’을 구분해야 한다.

두 가지 접근 방식 모두 큐비트(qubit), 즉 양자의 중첩 특성을 가진 비트에 의존하므로 전통적인 비트의 온/오프 이진 상태가 아닌 1과 0의 조합을 나타낼 수 있다. 이 같은 상태의 중첩, 그리고 얽힘이라는 양자의 역학적 현상은 양자 컴퓨터가 막대한 수의 상태 조합을 한 번에 조작할 수 있게 해준다. 큐비트를 구성하는 기술에는 초전도, 이온 트랩, 포토닉스 등이 포함된다.

게이트 모델에서는 전통적인 컴퓨터의 논리 게이트 대신 양자 게이트가 사용된다. 양자 게이트는 기계 수준에서 적절히 프로그램되면 큐비트를 조작해서 계산 결과를 산출한다. 어닐링 모델은 이와 달리 훨씬 더 높은 수준에서 프로그램되어 실제 세계의 최적화 문제를 해결하기 위한 용도로 큐비트를 조작할 수 있다.

두 경우 모두 양자 컴퓨터를 제어하기 위해 전통적인 컴퓨터가 필요하다. 양자 컴퓨팅에 대한 모든 접근 방식에는 상당한 엔지니어링과 QPU(양자 처리 장치)의 세심한 환경 제어가 필요하다. 다행히 게이트 모델과 어닐링 양자 컴퓨터 모두 클라우드를 통해 기능을 제공한다. 두 가지 양자 컴퓨팅 시스템 중 기업에 실질적인 가치를 제공하는 측면에서는 양자 어닐링이 훨씬 더 앞서 있다.
 

양자 어닐링의 장점

전통적인 컴퓨터는 그동안 매우 강력하고 다재다능해져서, 할 수 없는 일을 상상하기가 어렵다. 하지만 분명 한계는 있다. 수많은 해결 방법 중에 최선의 해결 방법을 선택하는 것은 전통적인 시스템에는 너무 큰 문제라서 현실적인 시간 내에 답을 제공하지 못할 수 있다. 바로 이 부분에서 어닐링 양자 컴퓨터가 빛을 발한다.

어닐링은 특정 유형의 양자 시뮬레이션에서 전통적인 방법보다 300만 배 이상 빠르다는 것을 입증했다. 3D 스핀 클래스라는 전통적인 최적화 문제에서 어닐링이 지금의 전통적인 컴퓨터에 비해 더 빠르게 솔루션 품질을 개선하는 것으로 나타났다. 이것이 실제 세계에 의미하는 바는 무엇일까? 한 기업이 이 기술을 사용해서 개발한 양자 하이브리드 애플리케이션은 6,700만 가지의 시나리오를 살펴보고 약 13초 만에 답을 제공했다.

어닐링 접근 방식은 양자 물리학 자체에서 파생된다. 기본 원리는 간단하다. 물리적 시스템은 조심해서 다루면 가장 낮은 에너지 구성을 유지하려는 경향이 있다. 이것이 양자 어닐링의 기반이다. 즉, 가장 효율적인 배송 경로부터 위험도가 가장 낮은 금융 포트폴리오에 이르기까지, “최저 에너지” 솔루션을 선택하는 최적화 워크로드를 실행하는 패러다임이다.

현재 양자 어닐링에서 이런 실제 세계 최적화 문제는 기존 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅 역량을 결합하는 하이브리드 방식으로 해결된다. 개발자에게는 좋다. 예를 들어 파이썬으로 애플리케이션을 만들고, 양자 소프트웨어 개발 키트를 사용해서 양자 어닐링의 힘을 활용할 수 있다.

개발자는 클라우드를 통해 양자-기존 하이브리드 솔버에 액세스할 때 양자 어닐링 시스템을 직접 다룰 필요가 없다. 배후에서 워크로드의 적절한 부분을 어닐링 양자 컴퓨터로 이동시키는, 전통적인 컴퓨팅의 프론트 라인에 의존하면 된다. 최적 솔루션 선택은 어닐링 양자 컴퓨터가 맡아서 해준다. 어닐링 양자 컴퓨터는 전통적인 컴퓨터만 사용하는 경우보다 훨씬 더 빠르게, 더 나은 결과를 산출할 수 있다.

어닐링의 또 다른 이점은 오류 교정이다. 양자 어닐링에는 오류 교정이 불필요하다. 모든 양자 컴퓨팅은 노이즈에 취약하므로 이 말은 이상하게 들릴 수 있다. 그러나 어닐링 양자 컴퓨터에서 노이즈가 발생하는 경우 궁극적으로 양자 상태가 다시 나타날 수 있고 최적 솔루션을 결정하는 프로세스는 완료될 때까지 계속 진행될 수 있다.

개발자나 사용자는 이런 과정에 노출되지 않는다. 개발자나 사용자가 접하는 전통적인 컴퓨터가 이런 복잡성을 처리하기 때문이다. 또한 하이브리드 모델을 통해 양자 컴퓨팅 용량을 확장할 수 있다 해도, 많은 문제 중에서 전통적인 컴퓨터로 처리하는 것이 최선인 문제도 있다. 양자 컴퓨팅의 미래는 하이브리드다. 양자 시스템이 발전함에 따라 해결할 수 있는 문제의 유형도 계속해서 확장될 것이다.

어닐링 양자 시스템은 지금 사용할 수 있으며, 최적화 문제 해결에 있어 앞으로도 계속 최선의 방법이 될 가능성이 높다. 최적화는 민간 및 공공 부문의 광범위한 문제에 걸쳐 있다.
 

양자 미래로 가는 게이트

언젠가 양자 컴퓨터가 전통적인 이진 컴퓨터를 대체한다는 이야기를 들어봤을 것이다. 이 예측의 기원은 게이트 모델 양자 컴퓨터다. 어쨌든 본래의 개념은 일반적인 비트를 큐비트로, 일반적인 게이트를 양자 게이트로 대체한다는 것이다. 이 새로운 플랫폼에 맞게 애플리케이션을 만들기만 하면 새로운 세계가 열린다는 이야기다.

그러나 이 개념에는 개발자가 짊어져야 하는 무거운 부담을 포함한 몇 가지 문제가 있다. 게이트 모델용으로 설계된 소프트웨어 개발 키트를 사용하려면 개발자가 QPU를 위한, 기존으로 치면 일종의 어셈블러를 배워야 하는데, 여기에는 상당한 고급 수학이 포함된다. 핵심은 게이트 모델 양자 컴퓨터용으로 만들 수 있는 알고리즘을 완전히 이해하기 위해서는 개발자가 양자물리학에 대한 상당한 실무 지식을 갖추고 완전히 새로운 컴퓨팅 언어를 배워야 한다는 것이다.

게다가 게이트 모델 시스템은 오류로 인해 실제 세계 문제를 해결할 정도로 오랫동안 양자 상태를 유지할 수 없다. 이런 이유로, 현재 게이트 모델 양자 컴퓨터는 업계보다는 주로 학계에서 사용된다. 이들은 양자 화학, 유체 흐름 역학을 위한 미분 방정식을 비롯해 전통적인 컴퓨터로는 한계가 있는 영역의 실험에 게이트 모델 양자를 사용하고 있다. 이와 같이 경쟁이 치열한 연구 영역에서는 미래에 초점을 두고 전문적인 양자 개발자를 훈련시키고 채용하는 데 시간과 돈을 투자할 가치가 있을 것이다.

기업은 게이트 모델 양자 컴퓨팅이 아직 초기 단계이며, 게이트 모델 시스템은 최적화 문제 해결에 있어 어닐링 시스템을 영원히 능가하지 못할 수 있음을 인지해야 한다. 게이트 모델 양자 컴퓨터는 어닐링 양자 컴퓨터와 달리 양자 컴퓨팅의 가장 큰 엔지니어링 과제인 오류 교정이 필요하다. 게이트 모델에서는 정보가 양자 상태로 저장된다. 이 상태가 붕괴되면 양자 시스템은 오류를 교정하고 그 전 상태로 롤백할 수 있어야 한다. 그러나 대규모로 이를 수행할 수 있는 역량에는 아직 이르지 못했다.

바로 이런 이유로 일부 게이트 모델 시스템은 오류 교정을 포기했고, 그래서 ‘노이즈가 있는 중간 규모 양자(Noisy Intermediate Scale Quantum, NISQ) 컴퓨터’로 불린다. NISQ 컴퓨터로 상용 애플리케이션을 지원할 수 있음을 보여주는 증거는 없다. D-웨이브(D-Wave)는 안정적인 오류 교정을 갖춘 게이트 모델 양자 컴퓨터가 나오려면 최소 7년은 지나야 할 것으로 예측했다.
 

컴퓨팅 패러다임의 파트너십

양자 컴퓨팅이 전통적인 컴퓨팅을 대체한다는 말은 과장되고 틀린 말이다. 양자 컴퓨팅과 전통적인 컴퓨팅은 당분간은 함께 작동할 것이다. 동시에, 양자가 실험실에 갇혀 있다는 인식 역시 현재 어닐링 양자 컴퓨터가 제공하고 있는 가치를 인지하지 못한 생각이다.

일각에서는 어닐링 양자 컴퓨터가 최적화 애플리케이션에 ‘제한된다’고 말한다. 그러나 기업에서 리소스 투자에 대해 가능한 최선의 이익을 얻는 것보다 더 시급한 사안이 있을까? D-웨이브는 현재 금융 포트폴리오 관리, 단백질 설계 문제, 교통 흐름 설계, 고객 제안 할당, 공항 또는 병원 인력 일정 계획, 미사일 방어, 전력망 복원성, 우주 탐사를 비롯한 많은 영역에서 이를 확인하고 있다.

2020년대 말, 또는 2030년대 초가 되면 게이트 모델 양자 컴퓨팅의 오류 교정과 프로그래밍 난관이 해결돼 더욱 광범위한 응용의 문이 열릴 수 있다. 그러나 그때까지 기다릴 필요는 없다. 점점 더 많은 기업이 실용적인 최적화 혜택뿐만 아니라 양자 영역에서의 귀중한 경험까지 양자 어닐링이 지금 제공하는 가치를 발견하고 있다.

오늘날의 양자 어닐링 시스템으로 뒷받침되는, 양자와 전통의 하이브리드 기술이 주는 혜택은 거의 모든 기업이 지금 바로 얻을 수 있다. 또한 이와 동시에 필연적으로 도래할 양자 미래에 대비할 수도 있다.

*Murray Thom은 D-웨이브의 양자 비즈니스 혁신 부문 VP다. 
editor@itworld.co.kr
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