양자 프로세서와 미래 슈퍼컴퓨터의 통합은 컴퓨팅을 통해 해결할 수 있는 문제의 범위를 극적으로 넓히고 있는데요. 신약과 재료 개발을 포함한 여러 산업에 혁신을 가져올 예정이죠.
가속 컴퓨팅은 미래 하이브리드 양자-클래식 슈퍼컴퓨터 비전의 일부분으로, 그 비전을 달성하기 위해 양자 연구자와 개발자의 작업을 극적으로 향상시킵니다. 이와 함께 NVIDIA GB200 NVL72 시스템과 5세대 멀티노드 NVIDIA NVLink 인터커넥트 기능은 오늘날 미래 양자 기술 개발에서 선도적인 아키텍처로 부상했는데요.
현재 NVIDIA Blackwell 아키텍처를 기반으로 개발되는 다섯 개의 양자 컴퓨팅 워크로드는 다음과 같습니다.
1. 더 우수한 양자 알고리즘 개발
연구자는 후보 알고리즘이 양자 컴퓨터에서 실행되는 방식을 시뮬레이션해 성능이 뛰어난 양자 애플리케이션을 탐색하고 개선할 수 있습니다. 예를 들어, DCAI의 게피온(Gefion) 슈퍼컴퓨터에서 앤시스(Ansys)가 수행한 대규모 시뮬레이션은 전산 유체 역학에 쓰일 새로운 양자 알고리즘을 개발하는 데 활용되고 있죠.
그러나 이러한 시뮬레이션은 매우 높은 연산 성능을 요구하는데요. GB200 NVL72의 고대역폭 인터커넥트와 올투올(all-to-all) GPU 연결성은 NVIDIA cuQuantum 라이브러리가 가능한 시간 내에 최첨단 시뮬레이션 기법을 실행하도록 하는 중요한 요소입니다. 이는 최고 수준의 CPU 구현 시 대비 800배 향상된 속도를 제공합니다.
2. 저노이즈 큐비트 설계
기존의 칩 제조는 고성능 프로세서 설계를 빠르게 반복하기 위해 세부적인 물리 시뮬레이션에 크게 의존하는데요. 양자 하드웨어 설계자들도 양자 컴퓨팅에 필수적인 저노이즈 큐비트 설계를 발굴하기 위해 이러한 시뮬레이션 도구를 활용해야 합니다.
잠재적인 큐비트 설계에서 노이즈를 모방할 수 있는 시뮬레이션은 복잡한 양자 역학 계산을 거쳐야 하죠. GB200 NVL72는 cuQuantum의 역학 라이브러리와 결합해 이들 워크로드의 속도를 1,200배 향상시킵니다. 또한, 설계 프로세스를 가속화하는 유용한 새 도구를 앨리스&밥(Alice & Bob)과 같은 양자 하드웨어 빌더에게 제공합니다.
3. 양자 훈련 데이터 생성
AI 모델은 양자 컴퓨팅 분야의 문제를 풀 가능성이 점점 커지고 있음을 보여줍니다. 여기에는 양자 컴퓨터를 계속 실행하는 데 필요한 제어 작업을 수행하는 등의 일이 포함되죠.
하지만 많은 경우에서 AI 모델이 마주하는 가장 큰 장애물은 효과적인 훈련을 위해 필요한 대량의 데이터를 확보하는 것입니다. 훈련에 필요한 데이터는 실제 양자 하드웨어에서 확보하는 것이 이상적이지만, 비싸거나 이용이 불가능합니다.
시뮬레이션된 양자 프로세서의 출력은 이러한 문제에 해결책을 제시합니다. GB200 NVL72는 CPU 기반 기술을 사용할 때보다 4,000배 더 빠르게 양자 훈련 데이터를 출력할 수 있습니다. 양자 컴퓨팅에 최신 AI 기술을 도입하는 데 도움을 줍니다.
4. 하이브리드 애플리케이션 탐색
효과적인 미래 양자 애플리케이션은 양자와 클래식 하드웨어 모두 활용하게 될 것입니다. 이를 통해 가장 적합한 하드웨어 유형에 알고리즘 하위 루틴을 원활하게 배포할 수 있을 텐데요.
이러한 환경에 적합한 하이브리드 알고리즘을 탐색하려면 양자 하드웨어 시뮬레이션과 GB200 NVL72가 제공하는 기능과 같은 최첨단 AI 슈퍼컴퓨팅에 대한 접근을 결합하는 플랫폼이 필요합니다. NVIDIA CUDA-Q가 바로 그 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 GB200 NVL72를 활용해 연구자들이 하이브리드 양자-클래식 애플리케이션을 탐색할 수 있는 이상적인 하이브리드 컴퓨팅 환경을 제공하죠. 따라서 연구자의 개발 속도를 1,300배까지 높일 수 있습니다.
5. 양자 오류 수정 가능
미래의 양자 GPU 슈퍼컴퓨터는 양자 오류 수정을 기반으로 작동하게 될 것입니다. 이는 큐비트 데이터를 지속적으로 처리하는 복잡한 디코딩 알고리즘을 통해 오류를 지속적으로 수정하는 제어 프로세스죠.
양자 오류 수정에 필요한 디코딩 알고리즘은 기존 컴퓨팅 하드웨어에서 실행되는데요. 큐비트 오류를 실시간으로 파악하기 위해 매초 테라바이트 규모의 데이터를 처리해야 합니다. 여기에는 가속 컴퓨팅의 강력한 성능이 필요합니다. GB200 NVL72는 일반적으로 사용되는 디코딩 알고리즘을 실행하는 데 500배 빠른 속도를 보여주죠. 이를 통해 양자 오류 수정이 양자 컴퓨팅의 미래에서 실현 가능한 전망임을 알 수 있습니다.
이러한 혁신을 통해 양자 컴퓨팅 업계는 유용한 대규모 양자 컴퓨팅에 필요한 양자-GPU 통합을 수행할 수 있게 됐습니다.
예를 들어, 큐비트 빌더인 디라크(Diraq)는 NVIDIA GTC Paris에서 NVIDIA DGX DGX Quantum 레퍼런스 아키텍처를 사용해 스핀 인 실리콘(spins-in-silicon) 큐비트를 NVIDIA GPU에 연결하고 있다고 발표했습니다. 또한, NVIDIA CUDA-Q Academic 프로그램은 연구자들이 GB200 NVL72와 다른 고급 기술을 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다.
NVIDIA는 모든 슈퍼컴퓨터가 양자 하드웨어와 통합돼 상업적으로 중요한 문제를 해결하는 미래를 향해 노력하고 있습니다. NVIDIA GB200 NVL72는 이러한 미래를 구축할 플랫폼입니다.
VivaTech에서 열린 NVIDIA 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)의 NVIDIA GTC Paris 키노트를 시청하고, GTC Paris 세션을 살펴보세요.