양자 컴퓨팅: 클라우드 생태계의 장점

Quantum의 세계는 항상 나를 매료시켰습니다. 제가 대학에서 고성능 컴퓨팅 석사 학위를 취득하고 논문의 일부로 양자 알고리즘 연구에 집중했던 2000년대 초로 거슬러 올라갑니다. 

주제로서 양자 컴퓨팅이 지금만큼 주목을 받은 적은 없었습니다. 이 기술의 거의 모든 측면에서 최근의 발전으로 인해 지금은 매우 흥미로운 시기입니다.

그러나 양자 기술의 발전을 따라가고 특히 연구원, 엔지니어 또는 과학자로서 실제 적용 가능성을 이해하는 것은 부담스러울 수 있습니다. 많은 과대광고와 함께 기술이 크게 발전함에 따라 이 게시물은 양자 컴퓨팅에 대한 소개를 제공하고 이 기술을 실제 업무에 어떻게 적용할 수 있는지 이해하려는 모든 사람에게 관점을 제공할 것입니다.

양자 컴퓨팅이란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

고전적인 컴퓨터는 디지털 비트(1과 0, 즉 1과 0)를 기반으로 작동합니다. 이진 코드양자 컴퓨팅은 "양자 비트" 또는 줄여서 "큐비트"를 기반으로 합니다. 

입자의 양자 특성으로 인해 입자는 1과 0 사이에 동시에 존재할 수 있습니다("중첩" 상태라고도 함). “의 속성과 결합얽히게 함,” 한 입자의 상태를 측정하면 큐비트 쌍에서 다른 입자의 상태가 드러날 수 있으며, 이러한 속성은 유용한 알고리즘에 적용되어 원하는 결과를 출력할 수 있습니다.

조금 더 이해해 봅시다. 이진수를 사용하는 고전적인 컴퓨팅에서 비트는 주어진 시간에 "0" 상태 또는 "1" 상태에만 있을 수 있습니다. 이는 우리에게 2ⁿ 다른 어떤 순간에도 단 하나만 실현될 수 있는 상태. 그러나 큐비트는 0 상태와 1 상태를 동시에 가질 수 있습니다. 이는 우리에게 2ⁿ 기초 가능한 모든 상태가 동시에 실현될 수 있는 상태.

그러나 큐비트 상태를 측정하면 큐비트가 관찰된 상태로 축소되어 다른 모든 가능성이 취소됩니다. 이것이 의미하는 바는 큐비트가 많은 정보를 담을 수 있지만 많은 양의 데이터를 출력할 수 없다는 것입니다. 당신이 얻는 것은 최종적인 붕괴된 상태뿐입니다!

수학적 표현 

양자 비트를 수학적으로 그래프화하려면 먼저 양자 비트를 이해해야 합니다. 디랙 표기법 벡터를 표현하는 것입니다. 이진수를 동전의 양면(1과 0)으로 표현한다고 상상해 보세요. 반면에 양자 비트는 상태가 어떤 방향(XNUMX차원 공간에서는 위, 아래, 대각선)이 될 수 있는 회전하는 동전으로 표현됩니다. 따라서 Dirac 표기법은 Qubit의 상태를 확률 상태 방정식으로 묘사하는 벡터를 나타내는 데 사용됩니다.

큐비트의 결합 상태는 수학적으로 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

a |0⟩ + b |1⟩

여기서 "a"와 "b"의 제곱의 합은 1이며, 양자 입자의 "확률"은 이 상태에 있습니다. 

예를 들어, 큐비트 상태가 작동(30)될 확률이 0%이고 작동 중지(70)될 확률이 1%인 경우:² = 0.3 및 b² = 0.7. 큐비트 상태는 0.5478|0⟩ + 0.8367|1⟩(즉, 가능성 a와 b의 제곱근)입니다.

이 상태를 표현하면 전자 게이트가 있는 기존 반도체에서 비트가 이동하는 방식과 유사한 방식으로 양자 게이트를 통해 큐비트를 배치할 수 있습니다. 그러면 이러한 확률(또는 상태)을 변경하고 양자 알고리즘을 통해 유용한 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 위해서는 여러 큐비트로 확장해야 하는데, 이것이 정말 흥미로운 부분입니다.

양자 컴퓨팅에 대한 관심이 그토록 많은 이유는 무엇입니까?

이제 몇 가지 기본 사항을 이해했으므로 많은 조직이 양자 컴퓨팅의 잠재력을 활용하려고 노력하는 이유를 살펴보겠습니다. 탐구되는 접근 방식은 매우 다양하며 다음을 포함합니다. 초전도 큐 비트, 갇힌 이온, 양자 포토닉스예산 및 마조라나 입자등이 있습니다. 

이러한 접근 방식의 목표는 양자 상태를 유지하고, 알고리즘을 사용하여 해당 상태로 의미 있는 작업을 수행하고, 반복 가능하게 만드는 것입니다. 이를 위해서는 오류가 없는 완벽한 큐비트인 "논리적 큐비트"가 필요하지만 실제로는 그렇게 하기가 어렵습니다! 

상업적으로 실용적인 양자 컴퓨팅 응용에는 수백에서 수천 개의 논리적 큐비트가 필요합니다. 그런 다음 양자 비트를 매우 취약하게 만드는 결맞음 및 잡음 문제가 있습니다. 

분리 시스템에서 환경으로 정보가 손실되어 정확도가 감소하는 것입니다. 이상적으로, 양자 입자는 완벽하게 분리되면 일관성을 무한정 유지합니다. 그러나 그러면 우리는 그들과 상호작용하거나 결과를 읽을 수 없습니다. 처리해야 할 잡음 요인이 많이 있습니다. 열, 빛, 자기장 또는 양자 시스템을 읽는 행위조차도 양자 입자를 분리시킬 수 있습니다. 

양자 입자의 특성상 선형 문제에 가장 적합하다는 점을 기억해야 합니다. 즉, 실용적인 응용 분야가 많지만 모든 문제가 양자 컴퓨터에 적합한 것은 아닙니다. 양자 컴퓨터는 많은 양의 정보를 처리하는 데에는 적합하지만, 많은 양의 데이터를 출력하는 데에는 그리 좋지 않습니다. 결과를 측정하면 상태는 하나의 결과로 붕괴됩니다. 따라서 양자 컴퓨터는 특정 종류의 복잡한 사용 사례를 해결하는 데 능숙한 고도로 전문화된 기계입니다.

양자 컴퓨터의 주요 사용 사례는 코드 크래킹(RSA 알고리즘), 양자 화학, 금융 모델링 및 물류 알고리즘입니다. 이는 결코 절대적인 목록이 아닙니다.

코드 크래킹

현재 알고리즘(2048비트 사용)을 사용하는 코드 크래킹은 해독하는 데 매우 오랜 시간(5,000조 년)이 걸릴 수 있습니다. 그러나 XNUMX큐비트 양자 컴퓨터는 다음과 같은 잠재력을 가지고 있습니다. 몇 초 안에 이것을 달성하십시오. 

이것이 바로 정부와 은행이 먼저 거기에 도달하고 "양자적 이점"을 갖는 데 관심이 있는 이유입니다. 그럴 가능성이 크다 양자 증명 암호화 개인 정보 보호 문제를 완화하는 데 도움이 되지만 과거 데이터는 여전히 이러한 손상을 입을 가능성이 있습니다.

양자화학

양자 물리학이 기본적으로 우주의 운영 체제라는 점을 고려할 때 양자 컴퓨팅은 재료의 광학적, 전기적, 화학적 특성이 어떻게 동작하는지 이해하고 이러한 재료의 특성과 동작을 시뮬레이션하는 데 도움이 되는 훌륭한 가속기입니다.

기존 컴퓨터의 현재 방법은 물질 입자의 특성을 시뮬레이션하기 위한 수학적 모델에 가깝습니다. 해결함으로써 슈뢰딩거 방정식 입자의 경우, 양자 컴퓨팅은 분자와 물질의 화학적 합성을 요구하지 않고 분자와 물질의 특성을 시뮬레이션함으로써 이러한 문제를 피하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것은 도움이 될 것입니다 신소재 개발 속도를 높이다, 약물, 배터리, 세포 및 분자를 포함합니다. 

관련 사례는 조사를 통해 CO2 배출을 완화하는 것입니다. 나노 포어 시뮬레이션 탄소 격리. 양자 컴퓨터는 이산화탄소 분자와 나노 기공 구조 벽 사이의 상호 작용을 시뮬레이션하는 데 사용될 수 있으며, 이는 그러한 가스가 환경에 미치는 영향을 줄이기 위한 중요한 연구 분야입니다.

재무 모델링

재무 모델링에서 모든 요소를 ​​고려한 옵션 가격 분석은 기존 컴퓨터에서 매우 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 그러나 실행 가능한 양자 컴퓨터에서 작동할 수 있는 알고리즘이 테스트되었습니다.

금융기관들은 뒤처지는 것을 두려워해 현재 양자컴퓨팅에 적극적으로 투자하고 있다. 양자 기술을 활용하고 "양자 우위"를 확보하는 방법을 찾는 조직은 경쟁 우위.

물류 알고리즘

특정 것으로 믿어진다 NP(비결정적 다항식) 시간 문제 양자 컴퓨터로 해결하기 위한 좋은 후보가 될 수 있습니다. 물류 분야에서 양자 컴퓨팅은 수많은 가능성을 지닌 보다 정확하고 빠른 경로를 제공할 수 있습니다.

예를 들면 대중적인 여행하는 세일즈맨 문제, 다양한 대상 중에서 가장 효율적인 경로를 찾는 것은 해결하기 위해 계산 집약적입니다. NP 어려운 문제이고 알고리즘이 연구되고 있습니다 양자 시스템을 사용하여 이를 효과적으로 해결합니다.

양자 이점: 양자 컴퓨팅의 실제 적용

확실히 양자 컴퓨팅에는 놀라운 가능성과 잠재력이 있습니다. 하지만 이 기술이 발전함에 따라 여전히 긴 여정이 필요합니다. 그렇기 때문에 양자 컴퓨팅을 기존 컴퓨팅 방법과 함께 사용하는 하이브리드 접근 방식이 분명히 필요합니다.

하이브리드 접근 방식은 까다로운 컴퓨팅 문제를 고전적 작업과 양자 작업으로 나누므로 두 가지 측면을 최대한 활용합니다. 이는 특정 문제에 대한 혁신적인 가속기와 결합된 성숙한 컴퓨팅 생태계에 대한 액세스를 제공합니다. 

계산 집약적인 문제는 잠재적으로 양자 컴퓨터(가속기)로 이동하고 기존 컴퓨팅 시스템과 결합하여 일부 어려운 사용 사례를 해결하기 위한 실행 가능한 접근 방식을 달성할 수 있습니다. 일례로 업계에서는 다음을 기반으로 하는 양자 머신러닝을 적극적으로 탐구하고 있습니다. 변이 양자 회로이는 기존 기계 학습 모델의 성능을 능가하는 잠재력을 보여줄 수 있습니다. 

이것이 실용적이려면 수천 개는 아니더라도 수백 개의 "논리적 큐비트"가 잡음과 결맞음 문제 없이 작동해야 합니다. 이는 물리적 큐비트 수가 훨씬 더 많다는 것을 의미합니다. 안정적인 큐비트를 유지하고, 해당 큐비트의 상태를 얽히고, 실행될 수 있는 알고리즘을 개발한 다음 결과를 읽는 능력이 필요합니다. 따라서 양자 단계는 전체 작업 흐름의 작은 부분이지만 클래식 컴퓨팅을 사용하면 여전히 많은 일이 발생해야 합니다.

Quantum이 클라우드에서 가장 잘 탐색되는 이유

최초의 컴퓨터 중 일부가 발명되었을 때, 그것은 마치 모놀리식 기계처럼 보였습니다. 블리 클리 파크, 작업이 예상대로 작동하는지 면밀히 모니터링하고 유지 관리합니다. 에서 튜링 기계컴퓨터는 발전했고 이제 우리 주머니에는 컴퓨터보다 더 많은 처리 능력이 있습니다. 아폴로 11 기준 치수. 

이제 양자 컴퓨팅의 발전은 클래식 컴퓨팅과 유사한 개발 경로를 따르고 있습니다. 현재 이 기술은 초기 단계이므로 고급 연구 시설을 제외한 대부분의 조직에서는 실용적이지 않습니다.

차이점은 우리는 이미 고전적인 바이너리 컴퓨팅을 갖추고 있으며, 중요한 것은 이제 강력한 클라우드 컴퓨팅 서비스가 이를 지원한다는 것입니다. 이는 양자 머신에 대한 접근이 훨씬 쉬워진다는 것을 의미합니다. 조직에서는 이러한 시스템을 구입할 필요가 없습니다. 클라우드 서비스에 가입하기만 하면 됩니다.

그러면 클라우드를 통해 조직은 양자 컴퓨팅 작업을 기존 컴퓨팅 작업과 결합하여 어려운 R&D 문제를 훨씬 쉽게 해결할 수 있습니다.

위의 양자 컴퓨팅 기본 소개를 통해 양자 컴퓨팅이 무엇인지, 어떻게 작동하는지에 대한 질문을 살펴보았습니다. 양자 컴퓨팅의 가설은 특정 사용 사례에서 매우 유망합니다. 실제 질문은 다음과 같습니다. 규모? 이것이 바로 양자 컴퓨팅을 유용하게 만드는 것입니다. 이것이 오늘날 우리가 있는 곳입니다.

HPC 생태계가 하이브리드 클래식/양자 컴퓨팅에 유익한 이유

클라우드 컴퓨팅을 사용할 때 다음과 같은 특수한 핵심 유형이 있습니다. GPU FPGA 여러 클라우드 서비스 제공업체를 통해 액세스할 수 있습니다. Rescale. 

따라서 미래에 클라우드 제공업체가 상업적으로 실행 가능한 QPU(양자 처리 장치)를 출시하면 이는 Rescale에 또 다른 특수 코어 유형을 탑재하는 것과 같을 것입니다. 다양한 아키텍처 핵심 유형 및 작업 간에 컴퓨팅, 애플리케이션 및 데이터를 연결하는 내장 도구를 갖춘 Rescale 플랫폼은 아키텍처와 함께 발전하는 완전 관리형 고성능 컴퓨팅 생태계를 제공합니다.

모든 전문 아키텍처와 마찬가지로 클라우드는 조직이 주문형 및 거의 모든 규모에서 최신 아키텍처를 쉽게 사용할 수 있다는 이점이 있습니다. 이곳은 리스케일 플랫폼 공개적으로 사용 가능하고 상업적으로 실행 가능해지면 다양한 클라우드 제공업체의 새로운 아키텍처 및 향후 아키텍처에 대한 액세스를 제공하는 데 이상적입니다.

이러한 진화하는 기술을 활용하려면 조직은 그러한 아키텍처에 액세스하는 데 도움이 될 수 있는 클라우드로의 경로를 통해 디지털 혁신 전략을 정의해야 합니다. 이를 통해 그러한 기술 중단이 발생하는 경우 이를 최대한 빨리 채택하고 디지털 R&D 노력에 신속하게 통합하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

다음은 GPU, FPGA 또는 미래의 양자 준비와 같은 고급 아키텍처로 전환하는 디지털 R&D 조직의 클라우드 채택 및 디지털 혁신의 주요 단계입니다.

Rescale은 오늘날 조직이 연구, 제품 개발 또는 엔지니어링을 위해 클라우드를 채택하여 미래 지향적인 디지털 전환 전략을 구축하도록 돕습니다. HPC-as-a-service 플랫폼을 통해 Rescale은 조직의 민첩성과 혁신을 높이기 위해 클라우드를 채택하고 R&D 컴퓨팅을 자동화하는 빠른 경로를 제공합니다.

Rescale과 R&D를 위한 디지털 전환에 대한 올바른 접근 방식을 통해 조직은 기술이 상업적으로 실행 가능해지면 "양자 우위"를 얻을 준비가 될 것입니다.

요약하자면, 이 기사가 독자들에게 양자 컴퓨팅에 대한 기본적인 이해를 제공했을 뿐만 아니라, 오늘날 클라우드 HPC를 위한 생태계와 명확한 디지털 전환 전략을 마련하는 것이 미래에 그러한 아키텍처를 탐색하기 위한 경로를 설명하는 데 도움이 되기를 바랍니다.