QPU란?

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GPU와 DPU가 현재 가속 컴퓨팅을 지원하는 것처럼, 새로운 종류의 칩인 QPU가 양자 컴퓨팅의 미래를 열어가고 있습니다.

들여다 보면 양자 처리 장치는 그래픽 또는 데이터 처리 장치와 매우 유사하게 보일 수 있습니다. 이들은 모두 일반적으로 칩이나 여러 칩이 있는 모듈이지만, 안을 들여다 보면 QPU는 전혀 다릅니다.

QPU는 무엇인가요?

QPU는 양자 프로세서라고도 하며, 전자나 광자와 같은 입자의 동작을 사용하여 오늘날의 컴퓨터 내 프로세서보다 특정 부문에서 훨씬 더 빠른 계산 작업을 수행하는 양자 컴퓨터의 두뇌입니다.

QPU는 입자가 한꺼번에 많은 상태에 있을 수 있는 중첩 등의 동작에 의존하며, 양자 역학이라고 불리는 물리학의 비교적 새로운 분야에 의존합니다.

이와 달리 CPU, GPU 및 DPU는 모두 전기 전류에 대한 고전 물리학의 원리를 적용합니다. 이것이 오늘날의 시스템을 고전 컴퓨터라고 부르는 이유입니다.

QPU는 암호화, 양자 시뮬레이션 및 머신 러닝을 발전시키고 최적화 문제를 해결할 수 있습니다.

QPUGPU
양자 처리 장치그래픽 처리 장치
양자 물리학에 의존고전 물리학에 의존
0과 1 이상을 사용할 수 있는 큐비트 사용0 또는 1인 비트 사용
아원자 입자의 상태 사용트랜지스터에서 전환된 전기 사용
암호화 및 양자 효과 시뮬레이션에 적합HPC, AI 및 고전 시뮬레이션에 적합

양자 프로세서는 어떻게 작동합니까?

CPU와 GPU는 0 또는 1을 나타내는 전기 전류의 온/오프 상태를 비트로 계산합니다. 반면, QPU는 여러 다른 양자 상태를 나타낼 수 있는 양자 비트인 큐비트에서 계산하여 고유한 능력을 얻습니다.

큐비트는 컴퓨터 과학자가 QPU에서 입자의 양자 상태를 기반으로 데이터를 표현하는 데 사용하는 추상입니다. 시계의 침과 마찬가지로, 큐비트는 가능성의 영역에서 점과 같은 양자 상태를 가리킵니다.

QPU의 성능은 포함된 큐비트의 수로 설명하는 경우가 많습니다. 연구원들은 QPU의 전반적인 성능을 테스트하고 측정하는 추가적인 방법을 개발하고 있습니다.

큐비트를 만드는 여러 가지 방법

기업 및 학술 연구원들은 QPU 내부에서 큐비트를 만드는 데 다양한 기술을 사용하고 있습니다.

요즘 가장 인기있는 접근 방식은 초전도 큐비트라고합니다. 이는 기본적으로 전자가 두 개의 초전도 재료 사이의 절연 레이어를 통과하는 조지프슨 접합이라는 하나 이상의 작은 금속 샌드위치로 만들어집니다.

IBM Eagle 초전도 QPU 내부의 큐비트

현재 최신 기술에서는 단일 QPU에 이러한 접합을 100개 이상 생성합니다. 이 접근 방식을 사용하는 양자 컴퓨터는 최첨단 샹들리에처럼 생긴 강력한 냉장고로 절대 온도 0에 가깝게 냉각하여 전자를 격리합니다. (아래 이미지 참조)

빛의 큐비트

일부 기업은 전자가 아닌 광자를 사용하여 양자 프로세서에서 큐비트를 형성합니다. 이 QPU는 비용이 많이 들고 전력이 많이 드는 냉장고는 필요하지 않지만 광자 관리를 위해 정교한 레이저와 빔 스플리터가 필요합니다.

초전도 양자 컴퓨터를 위한 냉동 장치

연구원들은 QPU 내부에서 큐비트를 만들고 연결하는 다른 방법을 사용하고 발명하고 있습니다. 예를 들어, 일부는 양자 어닐링이라는 아날로그 프로세스를 사용하지만, 이러한 QPU를 사용하는 시스템에는 애플리케이션이 제한되어 있습니다.

양자 컴퓨터의 초기 단계이므로 어떤 종류의 QPU가 널리 사용될지 아직 명확하지 않습니다.

간단한 칩, 이색적인 시스템

이론적으로 QPU는 고전 프로세서보다 더 적은 전력을 필요로 하고 더 적은 열을 생성할 수 있습니다. 그러나 연결된 양자 컴퓨터에는 다소 전력과 비용이 많이 들 수 있습니다.

이는 양자 시스템이 입자를 정확하게 조작하기 위해서는 일반적으로 특수한 전자 또는 광학 제어 하위 시스템이 필요하기 때문입니다. 또한 대부분 입자에 적합한 환경을 조성하기 위해서는 진공 인클로저, 전자기 보호 또는 정교한 냉동 장치가 필요합니다.

D-Wave는 전체 시스템의 큐비트와 QPU를 보여줍니다.

양자 컴퓨터가 주로 슈퍼컴퓨팅 센터와 대규모 데이터센터에 위치할 것으로 예상되는 이유 중 하나입니다.

멋진 일을 해내는 QPU

복잡한 과학 및 기술 덕분에 연구원들은 양자 컴퓨터 내부의 CPU가 놀라운 결과를 제공할 것으로 기대합니다. 특히 네 가지 가능성을 기대하고 있습니다.

첫째, 컴퓨터 보안을 완전히 새로운 수준으로 끌어올릴 수 있습니다.

양자 프로세서는 암호화의 핵심 기능인 어마어마한 숫자를 빠르게 요인으로 만들 수 있습니다. 즉, 오늘날의 보안 프로토콜을 깰 수 있지만 새롭고 훨씬 더 강력한 프로토콜을 만들 수도 있습니다.

또한 QPU는 원자 수준에서 물건이 작동하는 방식의 양자 역학을 시뮬레이션하는 데 이상적입니다. 이를 통해 보다 가벼운 비행기 디자인부터 보다 효과적인 약물에 이르기까지 모든 것에서 도미노 효과를 일으켜서 화학 및 재료 과학의 근본적인 발전을 가능하게 할 수 있습니다.

연구원들은 또한 양자 프로세서가 금융 및 물류와 같은 분야에서 고전 컴퓨터가 처리할 수 없는 최적화 문제를 해결하기를 희망합니다.마지막으로 머신 러닝을 발전시킬 수도 있습니다.

QPU는 언제 사용할 수 있나요?

양자 연구자들은 QPU를 학수고대하고 있습니다. 하지만 전반적으로 문제가 많습니다.

하드웨어 수준에서 QPU는 아직 현실 작업을 처리하기에 충분히 강력하거나 믿음직하지 않습니다.그러나 초기 QPU와 NVIDIA cuQuantum 등의 소프트웨어로 시뮬레이션하는 GPU는 특히 더 나은 QPU를 구축하고 양자 알고리즘을 개발하는 방법을 연구하는 프로젝트에서 연구원에게 도움이 되는 결과를 보여주기 시작했습니다.

연구원들은 Amazon, IBM, IonQ, Rigetti, Xanadu 등과 같은 여러 회사에서 사용할 수 있는 프로토타입 시스템을 사용하고 있습니다. 전 세계 정부가 기술의 전망을 깨닫기 시작했기 때문에 더 크고 야심 찬 시스템을 구축하기 위해 상당한 투자를 하고 있습니다.

양자 프로세서를 어떻게 프로그래밍하나요?

양자 컴퓨팅을 위한 소프트웨어는 아직 초기 단계에 있습니다.

고전 컴퓨터의 초창기에 어셈블리 언어 코드 프로그래머들이 힘겹게 길을 열어갔던 상황과 비슷합니다.그렇기 때문에 개발자는 프로그램을 실행하기 위해 기본 양자 하드웨어의 세부 사항을 이해해야 합니다.

하지만 여기서도 일종의 양자 OS인 어떤 슈퍼컴퓨터에서도 작동하는 단일 소프트웨어 환경을 향한 진척이 실제로 나타나고 있습니다.

몇몇 초기 프로젝트가 진행 중입니다. 현재 하드웨어의 한계로 인한 어려움이 있고, 회사의 코드 개발에도 제한이 있습니다.

예를 들어, 일부 기업은 엔터프라이즈 컴퓨팅에 대한 심층적인 전문 지식을 가지고 있지만 양자 컴퓨팅에서 과학 및 기술 작업의 대부분을 수행할 고성능 환경에서는 경험이 부족합니다.양자 컴퓨팅과 시너지 효과가 있는 AI에 대한 전문 지식이 부족한 경우도 있습니다.

하이브리드 양자 시스템

연구 커뮤니티는 당분간 고전 및 양자 컴퓨터가 함께 작동할 것이라는 데 널리 동의합니다. 따라서 소프트웨어도 QPU, CPU 및 GPU에서 모두 잘 실행되어야 합니다.

연구자들은 하이브리드 고전-양자 컴퓨터를 2017년의 한 논문에서 설명했습니다.

양자 컴퓨팅을 발전시키기 위해 NVIDIA는 최근 하이브리드 양자 시스템을 프로그래밍하기 위한 개방형 플랫폼인 NVIDIA Quantum 최적화 디바이스 아키텍처(QODA)를 발표했습니다.

QODA에는 간결하고 표현력이 뛰어난 높은 언어가 포함되어 있어 강력하고 사용하기 쉽습니다. QODA를 사용하면 개발자는 양자 컴퓨터의 QPU에서 실행되는 프로그램을 작성하고 고전 시스템에서 QPU를 시뮬레이션하는 GPU를 만들 수 있습니다.

QPU용 QODA 프로그래밍 소프트웨어 NVIDIA QODA는 개발자에게 하이브리드 양자 고전 컴퓨터를 프로그래밍하기 위한 통합 플랫폼을 제공합니다.

QODA는 모든 종류의 양자 컴퓨터와 모든 종류의 QPU를 지원할 것입니다.

출시에서 Pasqal, Xanadu, QC Ware 및 Zapata를 포함한 양자 시스템 및 소프트웨어 제공업체는 QODA에 대한 지원을 표명했습니다. 유저로는 미국과 유럽의 주요 슈퍼컴퓨팅 센터가 있습니다.

QODA는 과학, 기술 및 엔터프라이즈 사용자를 위한 HPC 및 AI 워크로드를 가속화하는 CUDA 소프트웨어에 대한 NVIDIA의 광범위한 전문 지식을 기반으로 구축됩니다.

연말 이전에 QODA의 베타 버전이 출시될 것으로 예상되므로 2023년 이후의 QPU 전망은 긍정적입니다.

—University of California, Berkeley의 양자 컴퓨팅 분야 박사 후보자 Yunchao Liu가 이 기사의 연구를 지원했습니다.

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