양자 칩 이정표가 컴퓨팅 미래에 대한 기대감을 불러일으키다

새로운 양자 컴퓨팅 이정표

Quantum computing은 AI와 함께 기술 산업의 새로운 지평을 열고 있습니다. 이는 다른 비실리콘 컴퓨팅 기술과 달리, 그래핀, 광학, 혹은 생물학적 오가노이드와 같은 비실리콘 컴퓨팅 기술과는 달리, 양자 컴퓨팅이 완전히 새로운 방식으로 계산을 수행하기 때문입니다.

양자 컴퓨팅은 양자 효과를 활용하여 계산을 0과 1(이진 비트)로 하는 것이 아니라, 입자 데이터가 동시에 0과 1이 되거나, 1이 되거나, 0이 되는 큐비트로 수행합니다. 이러한 다른 방식 덕분에 일부 수학 문제에 대해 양자 컴퓨터는 일반 컴퓨터보다 엄청나게 효율적일 수 있습니다.

그리고 이것이 바로 구글이 최근 시연한 내용입니다: 구글은 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터가 현재 10세틸리언, 즉 10,000,000,000,000,000,000,000,000년이 걸릴 문제를 5분 만에 해결할 수 있는 새로운 칩을 공개했습니다.

이 놀라운 성능 외에도, 이 칩은 유용한 계산을 위해 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 최초의 양자 컴퓨터 칩이 될 가능성이 있습니다. 결과는 Nature라는 최고 과학 저널에 “표면 코드 임계값 이하의 양자 오류 정정”이라는 제목으로 발표되었습니다.

Willow 소개

문제의 구글 양자 컴퓨팅 칩은 Willow라고 불립니다.

출처: Google

이는 구글이 개발한 점점 더 강력해지는 양자 칩 시리즈의 최신 버전으로, Foxtail, Bristlecone, Sycamore 라는 이름을 가지고 있습니다.

출처: Google

Willow의 성능을 테스트하기 위해 무작위 회로 샘플링 (RCS) 벤치마크를 사용해 일반 슈퍼컴퓨터와 비교했습니다. 이 기법은 Sycamore의 성능을 측정하기 위해 고안되었으며, 고전 컴퓨터로 동등한 양을 맞추기 위해 필요한 큐비트 수를 평가합니다.

출처: Google

확장성 마침내 손에 닿다

지금까지 양자 컴퓨팅의 주요 제한 중 하나는 큐비트가 매우 취약하다는 점입니다. 이는 양자 상태가 매우 짧은 수명을 가지고, 환경으로부터의 간섭이 양자 계산에 필요한 조건을 불안정하게 만들기 때문입니다.

이 때문에 현재 모든 양자 컴퓨터는 초저온 환경을 사용하고 초전도 물질이 필요합니다. 이는 복잡하고 비용이 많이 들 뿐만 아니라 신뢰성 있게 사용하기도 매우 어렵게 만듭니다.

“양자 컴퓨터가 유용한 계산을 수행하려면, 양자 정보를 필요로 하며, 환경으로부터 — 그리고 우리가 조작할 때 자신으로부터도 — 보호해야 합니다.”
Julian Kelly – 구글 양자 하드웨어 부문을 이끄는 물리학자

문제는, 현재까지 시스템에 큐비트가 많아질수록 오류가 증가하며, 작은 불안정성도 도미노 효과를 일으킨다는 점입니다. 따라서 큐비트가 많을수록 오류가 늘어나, 결국 더 많은 계산 능력을 추가하면 전체 성능이 오히려 감소하게 됩니다.

그리고 아마도 계산 능력보다 더 중요한 점은, Willow가 진정한 돌파구라는 것입니다.

Willow의 정확한 성능에 대해서는 구글 전용 비디오 프레젠테이션에서도 직접 확인할 수 있습니다:

오류 정정

구글이 근본적으로 진행해 온 단계는 이른바 오류 정정 작업입니다. 아이디어는 특정 양자 컴퓨터에서 일부 큐비트가 다른 큐비트보다 더 신뢰할 수 있다는 것입니다.

따라서, 성능이 떨어지는 이상치 큐비트를 재구성하여 칩의 나머지와 동일하게 동작하도록 만들 수 있습니다.

출처: Google

보정 방법을 개선하여 모든 큐비트에 대한 소프트웨어 개선을 통해 오류를 최소화함으로써 추가적인 향상을 이룰 수 있습니다.

양자 오류 정정 임계값

이 임계값은 양자 컴퓨팅 과학자들이 오랫동안 추구해 온 목표입니다. 오류율이 충분히 낮아져서 더 많은 큐비트를 추가할수록 덜 오류가 발생하는 상황을 의미합니다. 이는 오랫동안 이론으로만 제시되었지만 Willow를 통해 처음으로 실현되었습니다.

우리는 물리적 큐비트 배열을 점점 크게 테스트했으며, 3×3 인코딩 큐비트 그리드에서 시작해 5×5, 7×7 그리드로 확장했습니다 — 그리고 매번 최신 양자 오류 정정 기술을 활용해 오류율을 절반으로 줄일 수 있었습니다.
Google 양자 컴퓨팅 부서

출처: Google

본질적으로, 오류가 서로 겹쳐 붕괴되기보다는 이제 충분히 드물어 추가적인 계산 능력으로 오류를 정정할 수 있게 되었으며, 이는 전체 시스템의 신뢰성을 높입니다.

구글이 이 돌파구를 달성할 수 있었던 핵심 요인은 “큐비트 코히런스 시간”이라 불리는 특정 큐비트 성능의 급격한 개선이었습니다. 이는 큐비트가 코히런스 상태를 유지할 수 있는 시간으로, 양자 계산을 수행하기 위한 전제 조건입니다.

Willow는 100 마이크로초의 코히런스 상태를 달성했으며, 이는 2019년 Sycamore의 20 마이크로초에서 크게 향상된 수치입니다.

이는 중요한 데이터 포인트로, 코히런스 상태의 향상이 직접적으로 양자 컴퓨터를 지수적으로 더 신뢰하게 만들며, 현재의 양자 버전 모어의 법칙으로 볼 수 있습니다. 모어의 법칙은 일반 컴퓨터의 지속적인 개선을 이끌어 왔습니다.

이 임계값 이하의 최초 시스템으로서, 이는 현재까지 구축된 확장 가능한 논리 큐비트에 대한 가장 설득력 있는 프로토타입입니다. 이는 유용하고 매우 큰 양자 컴퓨터가 실제로 구축될 수 있다는 강력한 신호입니다. Willow는 기존 컴퓨터로는 복제할 수 없는 실용적이고 상업적으로 중요한 알고리즘을 실행하는 데 한 걸음 더 다가가게 합니다.
Google 양자 컴퓨팅 부서

이 모든 것은 구글이 초전도 양자 칩 제조 시설에 장기적으로 투자한 덕분에 가능했습니다.

물리 큐비트에서 논리 큐비트로

유용한 계산을 위해서는 양자 컴퓨팅이 물리 칩이 만든 실제 계산 단위인 논리 큐비트를 사용해야 합니다.

Willow의 오류율을 고려하면, 각 논리 큐비트는 약 1,000개의 물리 큐비트로 구성될 것으로 예상됩니다. 오류 정정이 더욱 개선되면 이 수치를 200개의 물리 큐비트로 낮출 수도 있습니다.

현재 Willow는 105개의 큐비트 용량을 가지고 있습니다.

다음 단계

이 돌파구로 인해 안정적이고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 논리 큐비트를 구축하는 전망이 이제 손에 닿게 되었습니다. 특히 물리 큐비트를 추가하면 오류율이 지수적으로 감소하게 되어, 오류가 지수적으로 증가하던 이전 상황과는 달라졌습니다.

아마도 다음 단계는 Willow의 후속 모델을 더 많은 큐비트와 함께 구축하고, 오류 정정 기술도 개선하는 것이 될 것입니다. 이를 통해 구글의 차세대 양자 칩 설계마다 완전한 논리 큐비트를 만들기에 충분할 수 있습니다.

하지만 여전히 또 다른 과제가 남아 있는데, 이는 논리 큐비트들을 네트워크로 연결해 양자 상태를 공유하고 교환할 수 있게 하는 것입니다.

그때 비로소 일상적으로 사용할 수 있고, 무엇보다도 자유롭게 확장 가능한 진정한 양자 컴퓨터에 대해 이야기할 수 있게 됩니다.

우리는 이전에 큐비트 개선을 넘어 양자 컴퓨팅 성능과 아키텍처를 향상시킬 수 있는 몇 가지 기술 및 병행 돌파구에 대해 논의한 바 있습니다. 예를 들어:

• 나노기계 공명기, 큐비트를 불안정하게 만들지 않고 양자 상태를 더 정확히 측정하기 위해.
• 초전도 비선형 비대칭 유도 소자 (SNAIL) 공명기, 큐비트가 0과 1 상태를 중첩하는 것을 넘어 연속 변수(CV) 양자 컴퓨팅을 개발하기 위해.
• 향상된 초전도 재료, 양자 컴퓨팅 시스템의 안정성을 향상시키기 위해.

전반적으로 구글의 돌파구는 진정으로 혁신적이며 양자 컴퓨팅 전망의 급진적인 진화이며, 확장 가능한 상업용 컴퓨터에 대한 최초의 현실적인 목표를 제시합니다.

하지만 구글 양자 AI 연구소의 책임자인 Hartmut Neven조차도 이것이 내일 일어날 일은 아니라고 경고합니다:

“상업적 응용을 수행할 수 있는 칩은 이번 십년 말까지는 등장하지 않을 것입니다. 초기에는 양자 효과가 중요한 시스템의 시뮬레이션이 주요 응용 분야가 될 것입니다.

예를 들어, 핵융합 반응기 설계, 약물 및 제약 개발의 작동 원리 이해, 더 나은 자동차 배터리 개발 등과 같은 다양한 과제에 활용될 수 있습니다.”

응용 분야

양자 컴퓨팅의 잠재력은 거대하며 사실상 모든 과학 분야를 혁신할 수 있습니다. 몇몇 응용 분야는 특히 큰 영향을 미칩니다:

• 생화학 모델링: 단백질의 3D 구조 결정부터 유전자 발현, 복잡한 생물학적 분자의 계산까지, 원자 수준까지의 계산은 생명공학 연구에 혁신을 가져올 수 있습니다.
• 기후 모델링: 기후 모델은 매우 복잡하고 현재 슈퍼컴퓨터가 감당할 수 있는 한계를 넘어섭니다. 보다 정밀한 지리적·시간적 스케일의 계산을 통해 기후 변화를 이해하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
• 반도체: 양자 컴퓨터는 일반 컴퓨터 칩을 훨씬 더 강력하게 만들 수 있습니다. “일반” 칩이 나노미터 규모에 도달하면서 양자 현상이 점점 문제를 일으키고 있어, 이를 해결하기 위해 양자 컴퓨터가 필요할 수 있습니다.
• 재료 과학: 양자 물리학을 더 잘 이해하고 물질을 개별 원자 수준까지 반응을 파악하면, 항공우주, 배터리, 3D 프린팅, 제조 등에 사용되는 새로운 소재 설계가 가능해집니다.
• 암호학: 양자 컴퓨터는 현재 모든 암호화 방법을 무력화시킬 가능성이 있습니다. 이는 군사, 금융·IT 시스템에 심각한 위협이 되지만, 동시에 암호를 더욱 안전하게 만들 수도 있습니다.

위험

양자 컴퓨팅이 매우 강력하기 때문에 악용에 대한 심각한 위험도 존재합니다. 가장 큰 위험은 암호학과 관련된 위험입니다.

Willow에 대한 구글의 발표 이후, 여러 논평가들은 기존 모든 암호학을 깨는 가능성이 비트코인과 같은 암호화폐에 치명적일 것이라고 논의했습니다.

이론적으로는 사실이지만, 이는 최근 비트코인 급등에 대한 반응에 치우친 단기적인 시각입니다. 컴퓨터와 디지털 시스템의 암호를 깨는 것은 암호화폐뿐만 아니라 전체 금융 및 은행 시스템의 안전성과 신뢰성을 동시에 위협합니다.

또한 전 세계적인 지정학적 안정성과 군사 안전에도 치명적일 것입니다. 통신부터 핵 발사 코드까지 모든 것이 안전한 암호화에 의존하고 있기 때문에, 완전히 깨진 암호는 외국 세력이나 악의적인 행위자가 보안 체계를 완전히 무너뜨릴 수 있게 합니다.

이는 해결책이 없다는 의미는 아닙니다. 예를 들어, 애플은 2024년 2월에 iMessage 채팅을 보호하는 암호화가 “양자 방지”로 전환되어 미래의 강력한 양자 컴퓨터가 읽지 못하도록 한다고 발표했습니다. 애플이 양자 방지 암호화로 전환한다면, 가장 큰 군사력과 금융 기관도 이를 도입할 수 있다고 추정할 수 있습니다.

구글과 같은 선두 기업이 상용 양자 컴퓨터를 갖추기까지도 수년이 걸린다는 점을 고려하면, 우리는 아직 재앙적인 위험이 임박한 상황과는 거리가 멉니다.

양자 컴퓨팅 기업

Alphabet Inc.

보시다시피 구글은 양자 컴퓨팅에 매우 활발히 참여하고 있으며, 주로 Google Quantum AI 연구소와 캘리포니아 산타바버라에 위치한 Quantum AI 캠퍼스를 통해 활동하고 있습니다.

구글의 양자 컴퓨터는 2019년에 Sycamore 기계로 “양자 우위”를 달성했다고 주장하면서 역사를 만들었습니다. 기존 슈퍼컴퓨터가 10,000년이 걸릴 계산을 200초 만에 수행했습니다.

물론, 이는 현재 Willow의 성능에 비하면 작은 규모에 불과합니다.

하지만 구글의 가장 큰 기여는 소프트웨어 분야일 수도 있습니다. 구글은 하드웨어보다도 인상적인 실적을 보유하고 있으며(검색, G Suite, Android 등), 소프트웨어에서 더욱 뛰어난 역량을 보여주고 있습니다.

이미 구글의 Quantum AI는 과학자들이 양자 알고리즘을 개발하도록 돕는 소프트웨어 제품군을 제공하고 있습니다.

연구원, 엔지니어 및 개발자 여러분이 우리의 여정에 동참하여 다음을 확인해 주시기 바랍니다: open source software 및 교육 자료, 여기에는 new course on Coursera, 가 포함됩니다, 개발자는 양자 오류 정정의 핵심을 배우고 미래 문제를 해결할 알고리즘을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이러한 개방형 접근 방식과 하드웨어에서도 선두를 차지하고 클라우드 솔루션까지 갖춘 덕분에, 구글은 양자 컴퓨팅 소프트웨어 및 양자 프로그래밍의 표준을 정립하는 기업 중 하나가 될 가능성이 높으며, 향후 분야가 어떻게 발전할지 방향을 제시하는 특권적인 위치에 서게 될 것입니다.

한편, Waymo의 자율주행 자동차를 포함한 AI 솔루션은 여전히 검색 및 광고 산업에서 압도적인 지배력을 유지하고 있는 Alphabet에게 새로운 수익 동력이 될 수 있습니다.