말 많은 양자 컴퓨터, 기술에 대한 이해가 먼저!

 

양자 컴퓨터의 시작은 리처드 파인만이 1982년의 논문에서 그 가능성과 필요성을 제기하면서 부터 시작되었다고 할 수 있습니다. 실질적인 작동원리는 옥스퍼드대의 데이비드 도이치 박사가 고안하였습니다. 이론적으로는 현존 최고의 슈퍼 컴퓨터가 수백 년이 걸려도 풀기 힘든 문제를 단 몇 초 이내의 속도로 빠르게 풀 수 있다는 것으로 전망되고 있습니다. 자연 자체가 양자역학의 기반이기 때문에 자연을 그대로 양자 컴퓨터에서 시뮬레이션할 수 있을 것이라는 기대가 있는 것입니다.

양자 컴퓨터는 양자역학에서 양자얽힘, 중첩, 텔레포테이션 등의 효과를 이용해 계산하는 컴퓨터입니다. 기존 컴퓨터가 0과 1만 구분할 수 있는 반면, 양자 컴퓨터는 ‘0이기도 하고 1이기도 한’ 상황이 성립됩니다. 이러한 중첩은 여러가지 상태를 한번에 나타낼 수 있습니다. 즉, 한번에 처리할 수 있는 정보량이 늘어납니다. 그리고, 동시에 병렬 처리할 수 있습니다. 이런 점이 양자 컴퓨터가 어마어마한 속도로 처리할 수 있는 컴퓨터라고 인식되는 기초가 되었습니다.

반면, 현실적으로는 양자적 상태의 조합인 ‘양자비트(큐비트, 큐빗)’를 구현하기가 아직은 완전하지 않습니다.  민감한 프로세서를 관리하고 초전도 상태를 유지하느라 온갖 장치들을 붙이다 보니 덩치가 엄청나게 커졌습니다. 또, 양자 컴퓨터는 기존의 컴퓨터와는 다릅니다.  기존의 컴퓨터가 할 수 있는 모든 문제를 풀 수 있는 것이 아닙니다. 아니, 그 용도를 다르게 봐야 할 것입니다. 기존 컴퓨터로는 할 수 없는 것을 양자 컴퓨터로는 하려는 시도를 하는 것이기 때문에 범용적이지는 않습니다. 생태계의 발전이 그래서 더딘 것일 수도 있습니다.

이처럼 양자 컴퓨터에 대한 기대에 비해 현실적으로 구현 가능성이 어렵다 보니 많은 오해와 잘못된 인식이 있습니다. 양자 컴퓨터에 대한 제대로 된 이해가 필요한 이유가 여기에 있습니다.

 

그림으로 배우는 양자 컴퓨터
미나토 유이치로 저/이승훈 역 | 영진닷컴 | 2021년 10월 08일

 

AI와 컴퓨터가 발전하면서 점차 현재의 기술은 한계를 보입니다. 그러한 한계를 맞이하기 저에 차세대의 과제를 해결할 방법이 속속 발견되고 있고, 그러한 방법의 하나가 양자 컴퓨터 입니다.^3쪽

반도체 집적회로의 성능이 24개월마다 2배로 증가한다는 법칙이 무어의 법칙입니다. 경험적인 관찰에 바탕을 두고 인텔의 공동 설립자인 고든 무어가 1965년에 내 놓은 것입니다. 하지만, 멀티코어 간의 발열 문제, 경제적인 문제 등으로 2016년 이후 무어의 법칙은 종말을 맞이하였습니다. 종말을 맞이하였다고 컴퓨터 성능을 끌어올리는 것이 끝난 것은 아닙니다. 새로운 방법은 항상 새롭게 나오게 마련입니다. 양자 컴퓨터도 이러한 새로운 방법의 하나 입니다.

양자 컴퓨터의 로드맵도 무어의 법칙처럼 해마다 양자비트 양을 두 배로 증가하는 것을 목표로 하고 있습니다. IBM은 허빙보드라는 65양자비트 양자컴퓨터를 미국과 독일, 일본 등 세 곳에 이미 설치했습니다. 이글이라 불리는 양자 컴퓨터는 127양자비트을 가지고 있습니다. 2022년에는 430 양자비트, 2023년에는 1121 양자비트 양자 컴퓨터를 개발해 내놓을 계획이라고 합니다.

이 책은 양자 컴퓨터의 초심자를 염두에 둔 양자 컴퓨터 입문서 입니다. 양자 컴퓨터를 이해하기 위한 최소한의 지식을 가능한 한 이해하기 쉽게 정리하였습니다. 많은 그림과 도표가 이해를 돕습니다. 기존 컴퓨터에서 처리되는 알고리즘과 양자 컴퓨터를 통해 처리되는 알고리즘을 서로 비교하면서 설명하고 있습니다. 양자 컴퓨터의 종류에 대해서도 ‘양자 게이트형’과 ‘양자 어닐링형’으로 나누어 설명하고 있습니다. 아직 정확하게 정립되지 않은 학문이다 보니 할 이야기는 많았을 테지만, 초심자들이 궁금해 하는 필요한 이야기만 담고 있습니다.

이론에 대한 설명 이후, 책의 후반부에는 실제 양자 컴퓨터를 체험할 수 있도록 하였습니다. 양자 컴퓨터 개발용 툴인  ‘Bluecat(블루캣)’을 설치하는 것에서 부터 실제 양자 회로를 Python 프로그램으로 작성하는 방법을 소개합니다. 따라 해보면 이론을 알면, 프로그램 구현은 간단하다는 것을 알 수 있습니다.

양자 알고리즘은 크게 ‘만능형’과 ‘ NISQ형’으로 분류할 수 있습니다. 만능형은 오류 정정 기능을 가진 이상적인 양자 컴퓨터를 전제로 한 알고리즘으로, 현재의 하드웨어에서는 올바른 답을 얻을 수 없습니다. 그레 비해 현재의 하드웨어에서도 해를 얻을 수 있도록 고안된 것이 NISQ형입니다.

이들은 다시 계산방식에 따라 ‘위상 추정형’과 ‘그로버형’으로 나뉩니다. ‘위상 추정형’은 각종 문제의 ‘최소 비용’을 구하는 것으로 쇼어, VQE, QAOA가 해당됩니다. 최소 비용은 양자 컴퓨터와 관련된 입장에 따라 ‘최소 에너지’나 ‘행렬의 고윳값’이라 칭해지는데, 그러한 표현은 모두 목적 달성에 필요한 가장 작은 수치를 의미합니다. 문제들은 대개 최소 비용 탐색을 목적으로 하기 때문에 이것이 문제의 답이 됩니다.

다른 하나는 그로버형으로, 계산을 반복함으로써 기존 컴퓨터보다 고속으로 결과를 냅니다.^88쪽

책의 마지막 챕터에서는 양자 컴퓨터를 비즈니스에 도입할 수 있는 내용을 알려주고 있습니다. 기술 발전이 비즈니스 발전으로 바로 나타나진 않습니다. 그 만큼 활용화 되기 위해서는 시간과 비용, 인력이 필요합니다. 이러한 부분에 대해 저자의 경험적인 이야기를 꺼내놓고 있습니다.

아직 양자 컴퓨터 개발은 완료되지 않았습니다. 계속 발전하고 있습니다. 기술적으로 해결할 과제가 많이 남아 있습니다. 이론적으로 기대하고 있는 즉, 모두가 원하는 어마어마한 속도로 지금의 컴퓨터론 시간이 너무 걸려 못하는 계산을 해내는 수준의 양자 컴퓨터에 이르기엔 아직 갈 길이 멀기만 합니다. 하지만, 그렇다 보니 기회가 열려있습니다. 현재 하드웨어와 소프트웨어를 포함한 양자 컴퓨터의 개발이 새로운 전산학 분야를 탄생시킬 수 있다는 기대도 있습니다. 물리학의 새로운 분야로서의 가능성을 내비치고 합니다. 양자 컴퓨터에 대한 제대로 된 이해가 먼저 필요한 이유가 이 때문일 것입니다. 이 책은 양자 컴퓨터에 대한 전반적인 이해를 돕기 위해 빠르게 내용을 확인하기에 좋은 책입니다.

세계가 주목하는 최신 기술인 양자 컴퓨터, 발 빠르게 트렌드를 익히는 것이 개인의 또 따른 경쟁력이 될 것입니다.