엔비디아, 이제 미래의 하이브리드 양자 컴퓨터 구축을 시작해야
[보안뉴스 기획취재팀] 인공지능(AI) 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(CEO 젠슨 황)는 이제 미래의 하이브리드 양자 컴퓨터 구축을 시작할 시간이라고 밝혔다.
양자 컴퓨팅은 신약 개발에서 일기 예보에 이르기까지 모든 분야를 발전시키면서 오늘날의 가장 어려운 과제 중 일부를 극복할 수 있는 잠재력을 보유하고 있다. 이는 고성능 컴퓨팅(HPC)의 미래에 큰 역할을 수행한다.
퀀텀 시뮬레이션
이러한 미래를 시작하기 위한 도구들은 다음과 같다. 오늘날의 슈퍼컴퓨터는 상대적으로 작고 오류가 발생하기 쉬운 양자 시스템의 범위를 넘어 규모와 성능 수준에서 양자 컴퓨팅 작업을 시뮬레이션하고 있다.
수십 개의 양자 조직이 이미 엔비디아 cuQuantum 소프트웨어 개발 키트를 사용하여 GPU에서 양자 회로 시뮬레이션을 가속화하고 있다.
최근에 AWS는 브라켓(Bracket) 서비스에서 cuQuantum을 사용할 수 있다고 발표했다. 또한 브라켓에서 cuQuantum이 양자 머신 러닝 워크로드에서 최대 900배 속도를 제공하는 방법을 시연했다.
그리고 cuQuantum은 이제 구글의 qsim, 아이비엠(IBM)의 퀴스킷 에어(Qiskit Air), 자나두(Xanadu)의 페니레인(PennyLane), 클래식(Classiq)의 퀀텀 알고리즘 디자인(Quantum Algorithm Design) 플랫폼을 포함한 주요 양자 소프트웨어 프레임워크에서 가속 컴퓨팅을 가능하게 만든다. 이러한 프레임워크의 사용자는 추가 코딩 없이 GPU 가속에 액세스할 수 있다.
오늘 멘텐 AI(Menten AI)는 양자 작업을 지원하기 위해 cuQuantum을 사용하는 기업에 합류했다. 베이 에어리어(Bay Area) 신약 개발 스타트업은 cuQuantum의 텐서 네트워크 라이브러리(tensor network library)를 사용하여 단백질 상호 작용을 시뮬레이션하고 신약 분자를 최적화한다. 이는 화학 자체와 마찬가지로 양자 가속의 혜택을 가장 먼저 받는 분야 중 하나로 여겨지는 약물 설계를 가속화하기 위해 양자 컴퓨팅의 잠재력을 활용하는 것을 목표로 한다.
특히, 멘텐 AI는 치료 설계에서 계산적으로 까다로운 문제를 해결하기 위해 양자 머신 러닝을 포함한 양자 컴퓨팅 알고리즘 제품군을 개발하고 있다.
멘텐 AI의 수석과학자 알렉세이 갈다(Alexey Galda)는 “이러한 알고리즘을 실행할 수 있는 양자 컴퓨팅 하드웨어가 아직 개발 중이지만, 엔비디아 cuQuantum과 같은 기존 컴퓨팅 툴은 양자 알고리즘 개발을 발전시키는 데 중요하다”고 말했다.
양자와의 연결
양자 시스템이 진화함에 따라, 양자 및 고전 컴퓨터가 함께 작동하는 하이브리드 시스템으로의 이동이 이뤄지고 있다. 연구자들은 새롭고 강력한 가속기 역할을 하는 시스템 수준 양자 프로세서 혹은 QPU에 대한 비전을 공유한다.
앞으로의 가장 큰 작업 중 하나는 고전 및 양자 시스템을 하이브리드 양자 컴퓨터에 연결하는 것이다. 이는 크게 두 가지 요소로 이루어져 있다.
첫째, GPU와 QPU 간의 짧은 지연 시간의 빠른 연결이 필요하다. 이를 통해 하이브리드 시스템은 회로 최적화, 보정 및 오류 수정과 같이 GPU가 우수한 성능을 보이는 고전 작업에 GPU를 사용할 수 있다. GPU는 이러한 단계의 실행 시간을 단축하고 오늘날의 하이브리드 양자 작업의 주요 문제인 고전 및 양자 컴퓨터 간의 통신 지연 시간을 단축할 수 있다.
둘째, 업계는 효율적이고 사용하기 쉬운 툴을 갖춘 통합 프로그래밍 모델이 필요하다. HPC 및 AI에 대한 경험이 견고한 소프트웨어 스택의 가치를 가르쳐 줬다.
작업을 위한 적합한 툴
오늘날 QPU를 프로그래밍하기 위해 연구자들은 양자 컴퓨팅 전문가가 아닌 과학자의 손이 닿지 않는 낮은 수준의 어셈블리 코드(assembly code)의 양자 등가물을 사용해야 한다. 또한 개발자들은 모든 QPU에서 작업을 실행할 수 있는 통합 프로그래밍 모델과 컴파일러 툴 체인이 부족하다.
이를 해결하기 위해 엔비디아는 더 나은 프로그래밍 모델을 향한 초기 작업 중 몇 가지를 이전에 논의했다.
양자 컴퓨터가 작업을 가속화할 수 있는 방법을 효율적으로 찾기 위해 과학자들은 먼저 HPC 앱의 일부를 먼저 시뮬레이션 된 QPU로 쉽게 이식한 다음 실제로 이식해야 한다. 이를 위해서 고성능의 수준과 익숙한 방식으로 작업할 수 있는 컴파일러가 필요하다.
GPU 가속 시뮬레이션 툴과 프로그래밍 모델 및 컴파일러 툴체인을 결합하여, HPC 연구원들은 미래의 하이브리드 양자 데이터센터 구축을 시작할 수 있는 권한을 갖게 된다.
시작하기
누군가에게 양자 컴퓨팅이 수십 년 전 미래 공상과학 소설처럼 들릴 수도 있다. 매년 연구자들은 점점 더 큰 양자 시스템을 구축하고 있으며, 엔비디아는 이 작업에 적극 참여하고 있다.
[기획취재팀(boan3@boannews.com)]
[보안뉴스 기획취재팀] 인공지능(AI) 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(CEO 젠슨 황)는 이제 미래의 하이브리드 양자 컴퓨터 구축을 시작할 시간이라고 밝혔다.
[이미지=엔비디아]
양자 컴퓨팅은 신약 개발에서 일기 예보에 이르기까지 모든 분야를 발전시키면서 오늘날의 가장 어려운 과제 중 일부를 극복할 수 있는 잠재력을 보유하고 있다. 이는 고성능 컴퓨팅(HPC)의 미래에 큰 역할을 수행한다.
퀀텀 시뮬레이션
이러한 미래를 시작하기 위한 도구들은 다음과 같다. 오늘날의 슈퍼컴퓨터는 상대적으로 작고 오류가 발생하기 쉬운 양자 시스템의 범위를 넘어 규모와 성능 수준에서 양자 컴퓨팅 작업을 시뮬레이션하고 있다.
수십 개의 양자 조직이 이미 엔비디아 cuQuantum 소프트웨어 개발 키트를 사용하여 GPU에서 양자 회로 시뮬레이션을 가속화하고 있다.
최근에 AWS는 브라켓(Bracket) 서비스에서 cuQuantum을 사용할 수 있다고 발표했다. 또한 브라켓에서 cuQuantum이 양자 머신 러닝 워크로드에서 최대 900배 속도를 제공하는 방법을 시연했다.
그리고 cuQuantum은 이제 구글의 qsim, 아이비엠(IBM)의 퀴스킷 에어(Qiskit Air), 자나두(Xanadu)의 페니레인(PennyLane), 클래식(Classiq)의 퀀텀 알고리즘 디자인(Quantum Algorithm Design) 플랫폼을 포함한 주요 양자 소프트웨어 프레임워크에서 가속 컴퓨팅을 가능하게 만든다. 이러한 프레임워크의 사용자는 추가 코딩 없이 GPU 가속에 액세스할 수 있다.
오늘 멘텐 AI(Menten AI)는 양자 작업을 지원하기 위해 cuQuantum을 사용하는 기업에 합류했다. 베이 에어리어(Bay Area) 신약 개발 스타트업은 cuQuantum의 텐서 네트워크 라이브러리(tensor network library)를 사용하여 단백질 상호 작용을 시뮬레이션하고 신약 분자를 최적화한다. 이는 화학 자체와 마찬가지로 양자 가속의 혜택을 가장 먼저 받는 분야 중 하나로 여겨지는 약물 설계를 가속화하기 위해 양자 컴퓨팅의 잠재력을 활용하는 것을 목표로 한다.
특히, 멘텐 AI는 치료 설계에서 계산적으로 까다로운 문제를 해결하기 위해 양자 머신 러닝을 포함한 양자 컴퓨팅 알고리즘 제품군을 개발하고 있다.
멘텐 AI의 수석과학자 알렉세이 갈다(Alexey Galda)는 “이러한 알고리즘을 실행할 수 있는 양자 컴퓨팅 하드웨어가 아직 개발 중이지만, 엔비디아 cuQuantum과 같은 기존 컴퓨팅 툴은 양자 알고리즘 개발을 발전시키는 데 중요하다”고 말했다.
양자와의 연결
양자 시스템이 진화함에 따라, 양자 및 고전 컴퓨터가 함께 작동하는 하이브리드 시스템으로의 이동이 이뤄지고 있다. 연구자들은 새롭고 강력한 가속기 역할을 하는 시스템 수준 양자 프로세서 혹은 QPU에 대한 비전을 공유한다.
앞으로의 가장 큰 작업 중 하나는 고전 및 양자 시스템을 하이브리드 양자 컴퓨터에 연결하는 것이다. 이는 크게 두 가지 요소로 이루어져 있다.
첫째, GPU와 QPU 간의 짧은 지연 시간의 빠른 연결이 필요하다. 이를 통해 하이브리드 시스템은 회로 최적화, 보정 및 오류 수정과 같이 GPU가 우수한 성능을 보이는 고전 작업에 GPU를 사용할 수 있다. GPU는 이러한 단계의 실행 시간을 단축하고 오늘날의 하이브리드 양자 작업의 주요 문제인 고전 및 양자 컴퓨터 간의 통신 지연 시간을 단축할 수 있다.
둘째, 업계는 효율적이고 사용하기 쉬운 툴을 갖춘 통합 프로그래밍 모델이 필요하다. HPC 및 AI에 대한 경험이 견고한 소프트웨어 스택의 가치를 가르쳐 줬다.
작업을 위한 적합한 툴
오늘날 QPU를 프로그래밍하기 위해 연구자들은 양자 컴퓨팅 전문가가 아닌 과학자의 손이 닿지 않는 낮은 수준의 어셈블리 코드(assembly code)의 양자 등가물을 사용해야 한다. 또한 개발자들은 모든 QPU에서 작업을 실행할 수 있는 통합 프로그래밍 모델과 컴파일러 툴 체인이 부족하다.
이를 해결하기 위해 엔비디아는 더 나은 프로그래밍 모델을 향한 초기 작업 중 몇 가지를 이전에 논의했다.
양자 컴퓨터가 작업을 가속화할 수 있는 방법을 효율적으로 찾기 위해 과학자들은 먼저 HPC 앱의 일부를 먼저 시뮬레이션 된 QPU로 쉽게 이식한 다음 실제로 이식해야 한다. 이를 위해서 고성능의 수준과 익숙한 방식으로 작업할 수 있는 컴파일러가 필요하다.
GPU 가속 시뮬레이션 툴과 프로그래밍 모델 및 컴파일러 툴체인을 결합하여, HPC 연구원들은 미래의 하이브리드 양자 데이터센터 구축을 시작할 수 있는 권한을 갖게 된다.
시작하기
누군가에게 양자 컴퓨팅이 수십 년 전 미래 공상과학 소설처럼 들릴 수도 있다. 매년 연구자들은 점점 더 큰 양자 시스템을 구축하고 있으며, 엔비디아는 이 작업에 적극 참여하고 있다.
[기획취재팀(boan3@boannews.com)]
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권준기자 기사보기
[2025-04-07] 
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