가상 양자 하드웨어 환경 ‘아마존 브라켓 시뮬레이터’
물리적 양자 하드웨어인 QPU는 현재까지 초기 개발 단계고 보편화돼 있지 않기 때문에 매우 귀중한 리소스다. 따라서 사용자가 실제로 양자 하드웨어에서 알고리즘을 실행하기 전에 알고리즘을 쉽게 테스트하고 반복할 수 있도록 하는 것이 중요하다.

이러한 이유로 일반적인 양자 알고리즘 개발 환경에서는 양자 알고리즘을 가상으로 구현해 볼 수 있는 시뮬레이터 기능을 제공한다. 시뮬레이터를 통해 충분히 알고리즘을 사전 테스트한 후 비로소 양자 하드웨어를 통해 알고리즘을 검증하는 것이 일반적인 방법이다. 

아마존 브라켓은 로컬 및 온디맨드라는 두 가지 형태의 양자 시뮬레이터를 제공한다. 로컬 시뮬레이터에는 ‘braket_sv’, ‘braket_dm’, ‘braket_ahs’라는 세 가지 형태가 존재하며, 온디맨드 시뮬레이터는 다시 ‘SV1’, ‘TN1’, ‘DM1’의 세 가지 형태로 분류된다.

# 신속한 프로토타이핑 위한 로컬 시뮬레이터: 일반적으로 매우 간단한 양자 회로를 검증하는데 사용되며, 아마존 브라켓 SDK의 일부기 때문에 무료로 언제든 사용할 수 있다. 로컬 시뮬레이터가 처리할 수 있는 실행 속도 및 최대 양자 비트 수는 아마존 브라켓 노트북 인스턴스의 형태나 로컬 하드웨어 사양(특히 시스템의 메모리 용량 및 파일 시스템에 좌우)에 따라 다르다. 또한 온디맨드 시뮬레이터나 QPU와 달리 사용 결과는 아마존 S3에 저장되지 않는다. 3개의 로컬 시뮬레이터는 다음과 같은 특징을 갖는다.

· Braket_sv: 최대 25큐비트로 구성된 작은 회로의 프로토타이핑 구현에 적합한 로컬 시뮬레이터다.

· Braket_dm: 노이즈를 포함한 최대 12큐비트로 구성된 회로의 프로토타이핑 구현에 적합한 로컬 시뮬레이터다.

· Braket_ahs: AHS(Analog Hamiltonian Simulation) 프로그램의 결과 시뮬레이션에 사용할 수 있는 로컬 시뮬레이터다. 

아마존 브라켓을 이용해 양자 컴퓨팅 관련 업무를 이제 막 시작했다면, 무료 사용이 가능한 로컬 시뮬레이터는 양자 학습을 위한 일종의 베이스캠프라고 보면 된다.

# 고성능 시뮬레이션 수행하는 온디맨드 시뮬레이터: 상대적으로 복잡한 양자 알고리즘을 수행할 경우 온디맨드 시뮬레이터를 선택한다. 이때 양자 시뮬레이션의 컴퓨팅 능력 확보를 위해 AWS의 컴퓨팅 리소스가 자동으로 확장되고, 계산 결과는 아마존 S3에 저장되며, 사용량에 따라 요금이 부과된다. 앞서 언급한 것처럼 아마존 브라켓은 세 가지 형태의 온디맨드 시뮬레이터를 제공한다. 

· SV1: 상태 벡터 시뮬레이터(state vector simulator)를 의미하며, 최대 34큐비트의 회로를 지원한다. 이 양자 시뮬레이터는 노이즈가 존재하지 않는 것을 가정하는 양자 알고리즘의 정확한 결과를 얻고자 할 때 유용하다.

· TN1: 텐서 네트워크 시뮬레이터(tensor network simulator)를 의미하며 최대 50큐비트의 회로에 적용 가능하다. 이 시뮬레이터는 양자 회로를 하나의 그래프로 표현하며, 큐비트와 게이트는 그래프에서 노드로 표현된다. 따라서 풀고자 하는 알고리즘을 그래프로 매핑하려는 경우, 이 시뮬레이터는 해당 그래프를 탐색하는 가장 효과적인 방법을 제공한다.

· DM1: 밀도 매트릭스 시뮬레이터(density matrix simulator)를 의미한다. 최대 17큐비트의 회로에 적용 가능하며, 기본적으로 노이즈를 생성할 수 있는 시뮬레이터다. 따라서 이 시뮬레이터를 사용하면 실제 QPU에서 양자 알고리즘을 실행하기 전에 양자 디바이스의 노이즈가 알고리즘의 성능 및 정확도에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 사전 테스트가 가능하다.

한편 사용 사례별로 적합한 아마존 브라켓 시뮬레이터 선택 방법은 <표 1>이나 AWS 설명서를 참고하면 된다.

그림: 아마존 브라켓에서 제공하는 양자 하드웨어

아마존 브라켓에서 제공하는 양자 하드웨어
다음으로는 아마존 브라켓에서 사용 가능한 물리적 양자 하드웨어(QPU)를 살펴본다. 양자 컴퓨팅은 구현 방식에 따라 다양한 방식의 QPU가 제공되며, 모두 양자 얽힘과 양자 중첩 현상을 생성하고 안정적으로 유지하는 것이 가장 큰 과제다. AWS는 2024년 8월 기준 이온트랩, 초전도체, 중성 원자 방식의 세 가지 형태의 QPU를 제공하고 있다.

아마존 브라켓은 고객이 최신 기술 및 최고 품질의 QPU에 액세스해 연구를 가속화할 수 있도록 항상 새로운 양자 프로세서를 추가하거나 기존 양자 프로세서를 제거하고 있다. 일례로 어닐링(annealing) 방식의 QPU는 과거에는 지원했으나 현재는 지원하지 않으며, 2024년 5월 말에 초전도체 방식의 새로운 QPU(IQM의 가넷)가 추가됐다.

양자 컴퓨팅 패러다임 관점에서 이러한 QPU를 달리 구분해 본다면 이온트랩과 초전도체 방식은 대부분의 QPU에서 사용하는 게이트 기반의 양자 회로 방식을 사용하며, 특수 목적의 방식이라 할 수 있는 중성 원자 방식은 해밀토니언 시뮬레이션(Hamiltonian simulation)을 사용한다.

<그림>와 같이 아마존 브라켓은 아이온큐(IONQ), OQC(Oxford Quantum Circuits), 리게티(Rigetti), IQM, 큐에라(QuEra)의 5개 양자 컴퓨팅 하드웨어 기업에서 총 8개의 QPU를 제공하고 있다. 

# 이온 트랩 방식 QPU: 이온은 양전하나 음전하를 띠는 원자를 의미하며, 이온 트랩 방식에서는 이온을 큐비트로 활용한다. 이온을 진공 용기 안에 가워(트랩) 전기력을 가하면 이온이 뜬 상태로 멈추게 된다. 이온 트랩 방식은 이러한 이온 큐비트를 조작하거나 계산 결과를 읽기 위해 레이저 광선을 이용한다. 

이 방식은 자연 상태의 이온을 이용해 초전도 방식보다 양자의 성질을 오래 안정적으로 유지할 수 있고 연산 정확도 역시 높다는 장점이 있으나 큐비트 간격이 매우 좁고 균일한 전기장을 구현하기 어렵기 때문에 큐비트의 개수를 쉽게 늘릴 수 없다는 제약이 존재한다. 

현재 아마존은 이온 트랩 방식의 QPU를 제공하는 대표적 기업인 아이온큐를 통해 하모니(Harmony), 아리아(Aria) 1, 아리아 2, 포르테(Forte) 등 4가지 형태의 QPU를 제공한다. 이 중에서 아이온큐의 최신 QPU인 포르테는 사전 예약을 통해서만 사용이 가능하다. 아이온큐의 QPU는 현재 AWS의 미국 버지니아 리전에서만 사용할 수 있다.

표 2: 아마존 브라켓에서 제공하는 QPU 특징

# 초전도 방식 QPU: 금속의 저항이 사라지는 극저온 냉각 상태를 유지해 큐비트가 중첩 상태를 발현하도록 하는 방식으로 현재 업계에서 QPU 제작을 위해 가장 많이 사용하는 방식이다. 초전도를 통해 실리콘 상의 큐비트를 양자 상태로 만드는 초전도 방식은 이온 트랩 방식에 비해 상대적으로 다수의 큐비트를 집적할 수 있고 큐비트마다 전선이 연결돼 있어 큐비트를 상대적으로 쉽게 제어할 수 있다는 장점이 존재한다. 

그러나 초전도 상태에서 인덕터(L)와 캐패시터(C)를 이용해 인위적으로 큐비트를 생성하기 때문에 상대적으로 큐비트가 불안정하며, QPU 내에 포함된 다수의 큐비트를 세밀하게 제어하기 어렵다는 단점이 존재한다. 또한 현재까지 대규모의 극저온 냉각 장치를 필요로 하기 때문에 확장성에도 제약이 존재한다. 

OQC에서 제공하는 루시(Lucy), 리게티에서 제공하는 아스펜-M3(Aspen-M3), IQM의 가넷(Garnet)은 초전도 방식을 사용하고 있다. 영국 런던 기반의 OQC는 AWS 런던 리전에서 사용 가능하며, 리게티는 본사가 있는 미국 캘리포니아 리전에서 사용할 수 있다. 핀란드 기반의 가넷은 스웨덴 스톡홀름 리전에서 사용할 수 있다. 

참고로 AWS는 실리콘 기반의 칩 제작에 많은 경험을 갖추고 있기 때문에 앞서 언급한 AWS 퀀텀 컴퓨팅 센터에서 초전도체 기반의 QPU를 개발하고 있다.

# 중성 원자 방식 QPU: 전하가 존재하지 않는 중성 원자를 레이저 빔을 이용해 포획하는 방식의 QPU를 의미하며, 레이저 빔을 사용해 포획하고 조작할 수 있는 루비듐 원자(rubidium atoms)를 이용해 양자 비트를 만들어 내는 방식이다. 자연 상태의 원자를 이용하기 때문에 이온 트랩 방식과 마찬가지로 모든 큐비트가 동일하고 결함 없는 큐비트를 구현할 수 있으며 상대적으로 확장성이 크다는 장점은 존재하나 양자 컴퓨팅 시스템의 규모가 크다는 단점이 존재한다. 

또한 이 방식은 양자 회로 기반의 앞선 두 가지 방식과는 달리 양자 패러다임 관점에서 AHS(Analog Hamiltonian Simulation)를 사용한다는 특징이 존재하기 때문에 표준 게이트 기반 회로 모델과는 다른 특정 형식의 양자 프로그램을 제출해야 한다. 보스턴에 기반을 둔 양자 컴퓨터 스타트업 큐에라(QuEra)에서 제공하는 아킬라(Aquila)가 중성 원자 방식의 QPU다. 아마존 브라켓 사용자는 아킬라를 미국 버지니아 리전에서 사용할 수 있다. 

AWS에서 제공하는 클라우드 기반의 양자 컴퓨팅 서비스인 아마존 브라켓에 대해 전반적으로 살펴봤다. 다음에는 아마존 브라켓을 이용해 양자 회로를 설계하는 방법과 클래식 컴퓨터와 양자 컴퓨터를 동시에 사용하는 하이브리드 잡(job), 아마존 브라켓 비용, 아마존 브라켓을 활용한 고객 사례 등을 소개한다.

▷ 원문보기 : https://www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=196382]