NVIDIA cuQuantum은 디지털 수준의 양자 회로부터 아날로그 수준의 양자 장치까지 시뮬레이션을 가속화하는 라이브러리 SDK입니다. 최근에는 Python 기반 양자 시뮬레이션 툴킷인 QuTiP과 초전도 큐비트 모델링에 특화된 scQubits와 통합되어, 새로운 큐비트 설계 및 분석 워크플로우 전반에 걸쳐 가속화를 지원합니다.
QuTiP은 개방형 양자 시스템의 시간적 진화를 시뮬레이션하는 데 널리 사용되는 패키지이며, scQubits는 초전도 큐비트 모델링 분야에서 가장 널리 활용되는 도구입니다. 이 두 패키지를 함께 사용하면 사용자는 새로운 큐비트 시스템의 파라미터를 정의하고, 제어 펄스에 따른 동작을 시뮬레이션하며, 필터나 공진기 같은 구성 요소와의 상호작용도 분석할 수 있습니다. 또한 주파수 이동, 전이 에너지 등 시스템의 주요 물리 파라미터를 계산할 수 있어, 양자 장치 성능 향상을 위한 새로운 설계를 빠르게 프로토타이핑할 수 있습니다.
cuQuantum 통합으로 더 빨라지고 확장성 높아진 QuTiP
캐나다 셔브루크 대학교 Alexandre Blais 교수 연구팀은 QuTiP을 위한 새로운 cuQuantum 플러그인 qutip-cuquantum을 개발하고 통합하는 데 주도적인 역할을 했습니다. 이 기술은 AWS 상의 8-GPU 노드에서 대규모 트랜스몬-공진기 시스템을 시뮬레이션할 때, CPU 대비 최대 4000배 빠른 속도 향상을 보여주었습니다. QuTiP 커뮤니티는 이 플러그인을 통해 고성능 시뮬레이션을 대규모로 실행할 수 있으며, 이는 노이즈가 적은 시스템 구현으로 이어져, 실용적인 양자 컴퓨터 확장에 있어 주요 병목 현상 중 하나를 해결할 수 있습니다.
또한 qutip-cuquantum 플러그인은 멀티-GPU 및 멀티 노드 기능을 지원해 훨씬 더 큰 힐베르트 공간에서도 시뮬레이션이 가능하며, 이를 통해 복잡한 양자 시스템 연구도 확장할 수 있습니다. Blais 연구팀은 AWS의 P5en 인스턴스를 활용해 64-상태 트랜스몬 큐비트와 512-상태 공진기 쌍으로 구성된 시스템 시뮬레이션을 성공적으로 수행했으며, 이는 멀티-GPU 지원 없이는 실행할 수 없었던 규모였습니다.
이제 대규모 QuTiP 시뮬레이션에 관심 있는 누구나 AWS에서 cuQuantum을 활용해 양자 동역학 워크로드에 대해 뛰어난 성능을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 QPU 설계자와 연구자들은 더욱 복잡한 동역학이 큐비트 설계에 어떤 영향을 미치는지 보다 정밀하게 분석할 수 있습니다.
cuQuantum 통합으로 더 빨라진 scQubits
scQubits는 초전도 큐비트 모델링을 위한 오픈 소스 Python 패키지로, Northwestern University의 Jens Koch 교수 연구팀이 개발했습니다. NVIDIA는 scQubits와 협력해, 전체 큐비트 설계 워크플로우에서 핵심 연산을 NVIDIA GPU에서 실행할 수 있도록 cuQuantum에 전용 API를 개발해 통합했습니다.
초전도 장치의 에너지 스펙트럼을 계산하는 고유값 해석기(eigensolver)는 새로운 형태의 큐비트를 설계하는 데 필요한 중요한 물리량을 계산하는 데 사용됩니다. scQubits는 사용자가 초전도 회로의 정전 용량, 인덕턴스 등 물리적 파라미터를 입력하면, 이에 따른 에너지 스펙트럼을 손쉽게 계산할 수 있도록 지원합니다.
또한 scQubits의 출력은 QuTiP-cuQuantum을 활용한 아날로그 양자 동역학 시뮬레이션의 입력으로도 쉽게 활용할 수 있습니다. 개발자들은 NVIDIA의 하드웨어 및 소프트웨어 가속을 기반으로 scQubits와 QuTiP을 활용해, 더 긴 코히런스 시간, 더 나은 게이트 및 판독 성능, 높은 처리량, 시스템 크기에 대한 제약 감소 등 다양한 이점을 갖춘 새로운 양자 장치를 설계할 수 있습니다.
Koch 교수팀은 QuTiP과 scQubits 모두에서 멀티-GPU 및 멀티 노드 실행을 활용해, 기존의 플럭소니움 또는 기타 회로의 단일 큐비트 유닛 셀을 넘어서는 복합 큐비트 시스템 연구까지 확장하고 있습니다.
다른 개발자들도 곧 scQubits와 QuTiP을 활용해, 다양한 자유도를 갖는 격자 구조로 시뮬레이션 범위를 확장하고, 복수 큐비트 간의 상호작용을 보다 정밀하게 분석할 수 있게 될 것입니다.
QuTiP, scQubits, NVIDIA cuQuantum 시작하기
GPU 가속 QuTiP은 PyPI를 통해 pip install qutip-cuquantum 명령어로 설치할 수 있으며, NVIDIA 하드웨어에서 양자 시뮬레이션 워크로드를 효율적으로 실행할 수 있도록 지원합니다.
scQubits는 곧 cuQuantum을 지원할 예정이며, 이를 통해 CPU 대비 10배 이상의 속도 향상과 함께 기존에는 다루기 어려웠던 복잡한 시스템까지 시뮬레이션을 확장할 수 있게 됩니다.
최근 공개된 cuQuantum 25.09는 이러한 워크플로우를 업계 최고 수준의 성능과 확장성으로 지원하며, 양자 장치 설계자가 더 빠르고 정확하게 결과를 도출할 수 있도록 도와줍니다. 최신 cuQuantum SDK는 PyPI 또는 Conda에서 설치할 수 있으며, pip install cuquantum-python-cu13 명령어를 사용하면 됩니다.
