클라우드 양자컴퓨팅

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리게티 컴퓨팅 (Rigetti Computing)[편집]

그림 1. (a) 리게티 컴퓨팅의 양자 컴퓨터와[1] (b) 클라우드 플랫폼 데이터 센터 모식도[2]

리게티 컴퓨팅은 구글, IBM양자컴퓨팅 분야에 먼저 뛰어든 여러 기업에 비해 늦게 설립된 기업이지만 현재 선도 기업들과 경쟁할 수 있는 하드웨어를 개발하는 등 많은 주목을 받고 있다. 양자컴퓨터에 사용되는 양자 집적회로(quantum integrated circuit)를 개발하고 있으며 최근에는 32개의 큐비트를 사용할 수 있는 아스펜-8(Aspen-8)을 개발하였다. 개발한 양자 직접회로 칩이 탑재된 양자컴퓨터는 게이트 기반 초전도체 컴퓨터 방식으로 포레스트(Forest)라는 양자 알고리듬 개발 플랫폼으로 아마존웹서비스(Amazon Web Services)의 클라우드 플랫폼을 이용하여 사용자에게 제공된다. 포레스트에서는 퀼(Quil)이라 불리는 개발 언어를 이용하여 양자 알고리듬을 작성할 수 있으며 이전에 개발된 알고리듬은 라이브러리를 통하여 제공된다. 퀼 언어를 이용한 양자 알고리듬은 프로그래밍 언어임과 동시에 양자 추상 머신(Quantum Abstract Machine, QAM)이라 불리는 양자 조작을 수학적으로 기술하는 구조로서, 양자 프로세서(QPU)와 기존의 프로세서(CPU)가 연계하여 가동하며 기존 컴퓨터의 메모리를 공유하여 양자 알고리듬이 실행한다. 즉, 포레스트는 양자 컴퓨터와 기존 컴퓨터를 연결하는 하이브리드 알고리듬을 개발할 수 있는 플랫폼이다. 양자 컴퓨터의 알고리듬은 개발과 이해에 큰 어려움이 있어 하이브리드 알고리듬을 이용하면 기존의 프로그래밍 기술을 이용하기 때문에 양자 알고리듬을 작성하는데 비교적 쉽다는 장점을 가진다.[3]

마이크로소프트 (Microsoft)[편집]

마이크로소프트에서는 기존의 큐비트 보다 환경 변화의 영향을 덜 받아 더 안정적인 위상학적 큐비트(topological qubit)를 기반으로 하여 양자컴퓨터를 개발하고 있다. 2016년에 양자 프로토콜, 양자 알고리듬, 양자 오류 정정 등의 이해를 돕기 위해 LIQUi|>(Language-Integrated Quantum Operations)라는 양자컴퓨팅을 위한 소프트웨어 플랫폼을 개발하였다. 호스트 언어는 F#으로 LIQUi|>를 이용하면 32GB 메모리를 탑재한 PC 환경에서 최대 30 큐비트를 이용하여 시뮬레이션 할 수 있다.[4]

이후에 마이크로소프트에서는 사용자 클라우드 서비스인 SaaS(Service as a Service)와 개발자 클라우드 서비스인 PaaS(Platform as a Service)를 통합한 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 애저(Azure)를 개발하였으며 자사가 개발한 양자 프로그래밍 언어인 Q#을 개발 언어로 사용한다. Q#은 비주얼 스튜디오에서도 사용 가능하며 파이썬(Python)이나 C 라이브러리 등을 이용하여 접근할 수 있기 때문에 기존의 개발자들도 보다 쉽게 양자컴퓨팅 기술에 접근할 수 있는 기회를 제공한다. 애저 클라우드 서비스에서는 퀀텀 개발 키트(Quantum Development Kit, QDK)라는 오픈 소스 개발 도구를 제공하여 개발자가 양자 솔루션을 학습하고 시스템을 구축하는데 필요한 리소스를 제공한다. 또한, 윈도우 서버 등 마이크로소프트사의 제품과 친화성이 높으며 이 외에도 리눅스나 오라클 등 다른 운영체제에서도 사용가능하도록 오픈소스를 제공한다. 마이크로소프트에서는 위상학적 큐비트기술에 집중하고 있어 아직 자체의 양자 컴퓨터 하드웨어 생산은 진행되지 않고 있다.

IBM[편집]

그림 2. IBM의 양자컴퓨터 IBM Q System One[5]

IBM은 양자컴퓨팅분야 개발 및 연구를 선도하고 있는 대표적인 기업 중의 하나로 하드웨어와 클라우드 서비스 개발 모두 활발하게 진행되어왔다. 게이트 기반 초전도체 방식을 이용하여 양자컴퓨터를 개발하고 있으며 2016년에는 5 큐비트 양자컴퓨터 공개와 동시에 자사의 양자 컴퓨터를 사용하여 양자 알고리듬을 개발할 수 있도록 자사의 클라우드 플랫폼인 Q Experience를 공개하여 제공하고 있으며 이 후 Q Experience에 16 큐비트 프로세서 시스템을 추가하였다.

Q Experience에서는 서킷 컴포저(circuit composer)와 퀀텀 랩을 통한 퀴스킷(Quantum Information Science Kit, Qiskit) 두 가지 방식을 이용하여 양자 회로를 구성할 수 있다. 퀴스킷은 양자 회로와 알고리듬에 필요한 개발 도구를 제공해주는 IBM 오픈 소스 소프트웨어 플랫폼이다. 서킷 컴포저를 사용하는 경우 그래픽 드래그 앤 드랍 방식을 사용하기 때문에 코딩을 하지 않고 회로를 구성하는 것이 가능하고, 퀴스킷을 사용하는 경우 파이썬과 주피터 노트북을 이용한 코드로 회로를 구성할 수 있다. IBM Q Experience 클라우드 서비스는 무료로 사용할 수 있어 많은 개발자들이 양자컴퓨팅 연구에 활용되고 있다.

IBM은 양자컴퓨터 하드웨어 분야에서도 급격한 발전을 거듭하고 있다. 2019년에는 최초로 20 큐비트를 사용하는 첫 번째 범용 양자컴퓨터 IBM Q System One을 공개하였으며 현재는 65큐비트의 양자컴퓨터 시스템을 개발하여 활용하는 중이다. 2023년까지 1121개의 큐비트를 가지는 프로세서를 개발할 것이라는 로드맵을 공개하였다.[6]

구글의 Quantum Playground[편집]

그림 3. Quantum Playground Hadamard Gate 구현. 3D 양자 상태를 시각화 한다[7]

Quantum Playground는 구글의 양자 소프트웨어 솔루션이다. 양자 컴퓨터의 시뮬레이션 모델이며, 6에서 22 큐비트의 크기를 가진 양자 레지스터를 가진다. 사용자는 QScript라는 언어를 사용하여 스크립트를 작성함으로써 시뮬레이션 된 양자 컴퓨터와 상호 작용할 수 있다. 컴파일 및 디버깅 기능을 제공하는 개발 환경을 사용할 수 있으며, 레지스터의 양자 상태를 다양한 방식으로 시각화 할 수 있다. Quantum Computing Playground를 위해 작성된 스크립트 언어 및 해당 컴파일러에는 컴파일, 지역 변수, 조건문 및 반복문, 디버깅의 기능을 가지며, 자바스크립트와 호환되는 문법을 갖는다.

아마존의 AWS, Amazon Braket[편집]

그림 4. Amazon Bracket를 이용한 알고리듬 구축 예시[8]

Amazon Braket은 아마존의 양자 소프트웨어 솔루션이다. 양자 컴퓨터 프로그래밍을 하기 위해서는 양자 컴퓨팅 하드웨어에 대한 손쉬운 액세스가 필수적이다. 따라서 Amazon Braket은 양자 컴퓨팅을 위한 시작 단계부터 마무리 단계까지의 개발 환경을 제공한다. 양자 알고리듬을 설계하거나, Amazon Braket에서 제공하는 알고리듬을 활용할 수 있다. 알고리듬 구축 이후에 알고리듬을 테스트하고, 시뮬레이터를 선택할 수 있다. 이 단계가 끝나면 D-Wave의 양자 어닐러, Rigetti 및 IonQ의 게이트 기반 컴퓨터 등 다양한 양자 컴퓨터 중에서 알고리듬을 실행할 양자 컴퓨터를 선택할 수 있다.

양자 알고리듬 설계 및 실행 절차를 단순화하기 위해 Amazon Braket SDK를 사용할 수 있는데, SDK는 Amazon Braket 서비스를 통해 제공되는 모든 호환 가능한 양자 하드웨어에서 양자 알고리듬을 구축하고 실행할 수 있는 통합 개발자 프레임워크를 지원한다. 이를 통해 일관적인 개발이 가능하다. 또한 Amazon Braket을 통해 어닐링 및 게이트 기반 양자 컴퓨터에 액세스 할 수 있다. IonQ에서의 이온 트랩 기술 및 Rigetti에서의 초전도 양자 프로세서에 액세스할 수 있으며, D-Wave에서 최신 QPU를 사용하여 양자 어닐링 문제를 해결할 수 있다.

QC Ware의 Forge[편집]

그림 5. Forge를 이용한 알고리듬 구축 예시[9]

Forge는 QC Ware의 양자 소프트웨어 솔루션이다. 대기업과 공공 부문 조직이 양자 기술을 구축하기 시작하기 위한 솔루션을 제공한다. 양자 컴퓨팅 하드웨어, 시뮬레이터에서 문제를 실행할 수 있다

기존 회로를 편집 및 시뮬레이션 할 수 있으며, Rigetti 및 IonQ의 하드웨어, 시뮬레이터에 접근하여 맞춤형 양자 회로를 설계, 테스트 및 실행할 수 있다. 특징적인 것은 다양한 오픈 소스 알고리듬을 제공한다는 것이다. DFT 계산에 활용할 수 있는 API를 제공하고, 분자의 광학적 특징을 분석할 수 있다. 이러한 오픈 소스 알고리듬을 머신 러닝, 화학 및 물리 시뮬레이션 등에 사용할 수 있다.

참고 문헌[편집]

  1. https://www.rigetti.com/
  2. Karalekas, P. J., Tezak, N. A., Peterson, E. C., Ryan, C. A., da Silva, M. P., & Smith, R. S. (2020), “A quantum-classical cloud platform optimized for variational hybrid algorithms”, Quantum Science and Technology, 5(2) doi: http://doi.org/10.1088/2058-9565/ab7559.
  3. https://www.itfind.or.kr/WZIN/jugidong/1797/file7570965703488764126-1797.pdf
  4. https://www.microsoft.com/en-us/research/project/language-integrated-quantum-operations-liqui/
  5. https://www.wsj.com/articles/ibm-earnings-falter-as-coronavirus-accelerates-turnaround-push-11595276624
  6. https://www.ibm.com/blogs/research/2020/09/ibm-quantum-roadmap/
  7. http://www.quantumplayground.net/#/about
  8. https://aws.amazon.com/ko/?nc2=h_lg
  9. https://forge.qcware.com/product/