아이온큐, 일반 CPU 한 개로 실시간 양자 오류 정정 구현

아이온큐 단일 CPU 기반 실시간 양자 오류 정정 구현

아이온큐가 일반 상용 CPU 한 개만으로 대규모 양자컴퓨터의 오류를 실시간으로 처리하는 엔드투엔드 양자 오류 정정 디코더를 개발하고 검증했다고 발표했다. 회사는 단일 CPU에서 전체 오류 해독 과정을 실시간으로 처리한 사례로는 업계 최초라고 밝혔다.

양자컴퓨터는 연산 과정에서 물리 큐비트가 환경 잡음에 민감하게 반응하기 때문에 오류를 지속적으로 탐지하고 수정해야 한다. 시스템 규모가 커지고 연산 횟수가 늘어날수록 양자컴퓨터에서 생성되는 오류 정보를 고전 컴퓨터가 충분히 빠르게 해독하는 능력도 중요해진다. 기존 방식에서는 오류 정정을 담당하는 고전 컴퓨팅 시스템이 처리해야 할 데이터가 누적되면서 양자 연산 자체가 해독 결과를 기다리는 병목이 발생할 수 있었다.

아이온큐는 이번에 검증한 디코더가 이러한 작업을 단일 상용 CPU에서 백그라운드로 계속 처리하면서 양자 연산을 실시간으로 따라갈 수 있다고 설명했다. 오류 정보를 모은 뒤 나중에 처리하는 방식이 아니라 양자 회로가 작동하는 동안 오류 모델 생성과 해독, 논리 연산에 필요한 후속 처리까지 하나의 파이프라인에서 수행하는 구조다.

아이온큐 양자연구 책임자이자 관련 논문의 공동 저자인 니콜라 델포스는 수백 개의 논리 큐비트와 수백만 회의 논리 연산에 걸쳐 실시간 디코딩을 검증한 것이 중요한 이정표라며, 특히 디코더가 CPU 한 개에서 작동한다는 점이 상업 규모의 내결함성 양자컴퓨팅으로 가는 실용적인 경로를 제공한다고 밝혔다.

408개 논리 큐비트와 3150만회 이상 연산 검증

아이온큐 연구진은 자체 ‘워킹 캣’ 아키텍처를 기반으로 구성한 복잡한 벤치마크 회로에서 새로운 듀얼 디코더 구조를 시험했다. 테스트 규모는 최대 408개의 논리 큐비트와 88개의 메모리 블록 및 매직 스테이트 팩토리까지 확대됐으며, 전체 양자 연산 횟수는 3150만회를 넘어섰다.

연구진이 공개한 기술 논문에서는 실제 응용 프로그램을 가정한 여러 대규모 내결함성 양자 회로를 사용했다. 최대 408개의 논리 큐비트뿐 아니라 최대 100만회의 T 게이트를 포함하는 워크로드까지 디코딩 대상으로 삼았다. 실시간으로 생성되는 오류 정보를 처리하는 과정에는 논리 큐비트뿐 아니라 논리 연산과 매직 스테이트 팩토리, 즉석에서 생성되는 오류 모델까지 포함됐다.

표준적인 작동 잡음 조건에서 오류 해독 과정 때문에 전체 양자 연산 시간이 추가로 늘어나는 ‘스트레치’ 시간은 최소 0.02%에 그쳤다. 회사는 오류 정정을 위한 고전 연산이 전체 양자 연산 시간을 사실상 거의 지연시키지 않은 결과라고 설명했다.

연구진은 트랩트 이온 시스템의 오류 정정 사이클을 1~5밀리초로 가정한 별도 조건에서도 성능을 측정했다. CNOT 오류 확률이 10의 마이너스 4승인 조건에서는 시험한 모든 워크로드에서 디코딩 지연에 따른 연산시간 증가폭이 0.3% 미만이었다. 더 높은 물리적 잡음 조건에서도 단일 CPU 기반 실시간 디코딩 성능을 시험했다.

워킹 캣 아키텍처 확장성 검증

아이온큐는 이번 결과가 자사의 내결함성 양자컴퓨터 설계인 ‘워킹 캣’ 아키텍처의 핵심 원리를 검증한 것이라고 밝혔다. 워킹 캣은 트랩트 이온 방식의 양자컴퓨터에 양자 오류 정정 코드를 적용해 대규모 논리 큐비트 시스템으로 확장하기 위한 아이온큐의 전체 설계 구조다.

이 아키텍처에서는 오류 정정에 사용되는 자원을 별도의 구조에서 생성한 뒤 필요한 위치로 이동시키며, 메모리와 논리 연산, 매직 스테이트 생성 등 여러 구성 요소가 공통된 오류 정정 체계를 사용한다. 아이온큐는 지난 4월 워킹 캣 아키텍처를 공개하면서 수백 개의 논리 큐비트에서 수백만회의 논리 게이트를 실행하는 내결함성 양자컴퓨터를 목표로 제시했다.

대규모 내결함성 양자컴퓨터에서는 물리 큐비트 숫자만 늘리는 것으로 전체 시스템을 확장할 수 없다. 큐비트에서 생성되는 오류 데이터를 실시간으로 처리하는 고전 컴퓨팅 자원 역시 함께 증가해야 하기 때문이다. 디코더의 처리 능력이 양자컴퓨터의 연산 속도를 따라가지 못하면 오류 정정 과정이 시스템 전체의 병목으로 바뀔 수 있다.

아이온큐는 이번 검증을 통해 논리 큐비트와 연산 깊이가 증가하더라도 오류 정정을 위한 고전 하드웨어 오버헤드가 기하급수적으로 늘어날 필요가 없다는 점을 확인했다고 설명했다. 수백 개 논리 큐비트 규모의 복잡한 워크로드를 단일 CPU로 실시간 처리하면서 워킹 캣 아키텍처의 고전 컴퓨팅 부분이 대규모 시스템에서도 확장될 수 있음을 시험했다는 것이다.

256개 물리 큐비트 넘어 수천 큐비트 플랫폼으로

이번 기술은 아이온큐가 추진하고 있는 차세대 양자컴퓨터 로드맵과도 연결된다. 회사는 256개 물리 큐비트 규모를 넘어 수천 개의 큐비트를 제어하는 산업 규모 플랫폼으로 시스템을 확대하는 과정에서 실시간 오류 정정 디코딩을 핵심 기술 가운데 하나로 활용할 계획이다.

아이온큐가 공개한 워킹 캣 구조에는 여러 개의 256큐비트 단위 셀을 연결해 1만개 이상의 물리 큐비트로 확장하는 설계도 포함돼 있다. 회사가 최근 제시한 Superion 계열의 확장 계획에서도 이러한 모듈식 구조와 오류 정정 기술이 함께 사용된다.

아이온큐 아키텍처 부문 부사장 존 갬블은 양자 시스템을 구성하는 각 요소를 직접 검증하면서 비용 효율적인 시스템 확장을 추진하고 있다며, 내결함성 양자컴퓨팅에서도 실제 문제 해결에 필요한 시간과 비용, 에너지 사용량을 핵심 기준으로 삼고 있다고 밝혔다.

아이온큐는 이번 시험에서 최대 408개 논리 큐비트와 3150만회 이상의 양자 연산을 포함한 벤치마크를 처리하면서 단일 상용 CPU 기반 디코더가 실시간으로 오류 정정 작업을 수행할 수 있음을 확인했다. 회사는 이를 바탕으로 256개 물리 큐비트 이후의 시스템과 수천 개 큐비트를 제어하는 대규모 내결함성 플랫폼으로 확장하기 위한 기술 개발을 이어가고 있다.