[투자공부] 양자컴퓨팅에 대한 이해 및 시장분석
개요
- 컴퓨터가 처음 상용화된 이후, 하드웨어와 소프트웨어 전반에 걸쳐 계산 성능을 끌어올리기 위한 연구·개발(R&D)은 지속적으로 이뤄져 왔다.
- 빅데이터와 인공지능(AI)의 부상으로 기업·국가 차원에서 대규모 데이터를 빠르게 처리하기 위한 인프라 투자에 적극적으로 나서면서, 연산성능 향상 경쟁은 이전보다 더욱 치열해졌다.
- 최근 구글이 양자 칩 윌로우를 공개하면서 10.7조년이 걸리는 문제를 5분 만에 해결했다고 보도되어지는 시점으로부터 양자컴퓨팅 관련 주식들이 폭발적인 상승을 하였다.
- 또한 최근들어 국가적 차원에서도 양자 관련 기술 교육 및 인력 확보에 많은 노력을 기울이고 있는 것을 확인할 수 있으며 미래산업기반 기술에 대비하고 있는 것을 볼 수 있다.
- 이와 관련하여 양자 컴퓨팅 기술에 대한 이해와 시장현황 이해를 목적으로 작성하였다.
양자컴퓨팅 개념이해
(1) 일상에서 사용하는 컴퓨터는 정보를 ‘0’과 ‘1’로 표현하는 2진법으로 표현이 된다.
(2) 모든 수가 0과 1로 표현되면 좋겠지만 0.3과 같이 소수 부분을 정밀하게 표현하는데 한계가 존재한다. 소수 부분을 2진법으로 계산하게 되면 0과 1의 무한소수로 표현이 되어진다. 이렇게 순환하는 수를 변하지 않는 소수점으로 표현하는 것을 부동소수점이라 정의한다.
(3) 컴퓨터는 소수 부분을 정확한 값이 아닌 근사값으로 표현하며 Machine Epsilon 이라는 상대 오차 기준으로 실수를 정의한다.
- 연산한 값과 비교할 값의 차이가 Machine Epsilon 보다 작거나 같다면 두 실수는 같은 값이라 정의
- 수학에서 극한값을 정의하기 위한 입실론-델타(ε-δ) 논법과 유사
- (1.00000 …. 234)5 = (1.00000 …. 234)6 ← 실제로는 다른 값이지만 Precision에 따라 컴퓨터는 같다고 정의한다.
소수 부분에 대한 표현에 대한 연산을 빨리 해야 컴퓨터는 10진법의 숫자를 최대한 많이 받아들일 수 있고 사람의 언어를 잘 이해하게 된다.
- 보다 빠르고 정밀한 부동소수점 연산이 컴퓨터가 현실 세계의 복잡한 10진법 데이터와 인간 언어의 미묘한 차이까지도 정확하게 처리할 수 있게 만든다는 의미이다.
(4) 더 좋은 성능을 내기 위해 여러대의 CPU를 병렬 방식으로 붙인 것이 슈퍼컴퓨터이다. 주어진 연산에 대하여 여러 CPU가 동시에 나누어 계산한 뒤, 합치는 방식이다.
- 그러나 기존 방식으로는 막대한 계산을 감당하는데 있어 한계점이 존재하였으며 새로운 돌파구 모색이 필요되어지게 되었다.
💡
영국의 이론물리학자 데이비드 도이치는 기존 컴퓨터 연산방식에 대해 의문을 품었으며 정보의 상태가 0과 1만이 존재하는 것이 아닌 0이면서도 1인 중첩 상태도 고려해야 함을 주장하였으며 큐비트(quantum bit = qubit)라는 개념이 등장하였다.
(5) 기존 컴퓨터가 0과 1로 데이터를 처리하는 2진수를 사용한다면 ‘양자컴퓨터’는 0과 1의 상태를 동시에 갖는(정보 중첩 상태) 큐비트(Qubit; Quantum Bit)를 사용한다.
(6) 여기서 0과 1의 상태를 가지는 정보 중첩상태와 속도와의 연계성을 이해해보기 위해 간단한 예시를 들어보자.
10가지 경로에 대해 최단거리를 계산해야 하는 경우를 생각해보자.
- 기존 컴퓨터 방식 = 10번의 모든 경우의 수에 대한 계산된 결과를 통해 최단거리에 대한 답을 도출
- 양자 컴퓨터 방식 = 10가지 경로에 대한 정보가 모두 중첩
- 계산을 시작한 결과가 관측 되기 전까지 10개 상태는 동시에 연산을 시행하며, 가장 먼저 목적지에 도달한 n번째 경로가 관측되는 순간 큐비트에 결과가 저장되어지며 연산은 한번에 끝난다.
(7) 내용을 확장하여 양자컴퓨터의 강점으로 고전 컴퓨터 대비하여 더 많은 숫자를 표현할 수 있다.
- 고전 컴퓨터는 비트를 가지고 연산을 하기 위해서 '논리 게이트'를 사용한다. (NOT, AND 게이트)
- 예를 들어, 4비트 시스템에서는 각 비트가 0 또는 1의 값을 가지므로, 가능한 모든 조합은 $2^4 = 16$가지이다.
- 전통적인 연산 방식에서는 각각의 조합(예: 1000, 0110, 1111 등)을 개별적으로 생성하고 계산하여 원하는 결과(예: 최댓값, 최단경로 등)를 도출해야 한다.
- 양자 컴퓨터는 큐비트(qubit) 라는 단위를 사용하며 큐비트는 고전 비트와 달리, 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있는 양자 중첩(Quantum Superposition) 상태에 있다.
- 큐비트의 상태는 ‘블로흐 구면’ 위의 한 점으로 기하학적으로 표현하며 단순한 0 또는 1뿐 아니라, 두 상태가 섞인 다양한 중간 상태를 포함한다는 것을 직관적으로 보여준다. (확률 정보)
- 4 큐비트의 경우, 각 큐비트가 0과 1의 중첩 상태로 2^4 = 16 가지의 상태를 동시에 표현하며 고전 컴퓨터에서의 4비트가 한 번에 하나의 확정된 상태만을 표현하는 것과 대조적
- 양자 컴퓨터는 한 번의 연산 명령으로 16가지 상태 모두를 포함하는 동시 병렬 계산(quantum parallelism) 을 수행
(8) 양자 컴퓨터는 중첩 현상을 활용하여 제어 가능한 큐비트 수가 늘어날수록 계산해야 할 상태 공간이 지수적으로 확대된다. (feat. 체스판 위의 쌀알 이야기)
→ 천만원 초기 투자금액으로 연 100% 수익 가정할 경우 불과 10년뒤 100억..!
(9) 큐비트간 양자 ‘얽힘’ 현상을 이용하여 한 번의 연산 명령으로 모든 양자상태를 변화시키며 답을 찾아갈 수 있다는 것이 핵심이며 ‘양자 중첩’과 ‘양자 얽힘’을 얼마나 잘 제어하는지가 양자 컴퓨팅 분야의 핵심 경쟁력이다.
- 양자 중첩: 양자 물질이 관측되기 전까지 가능한 상태가 모두 확률적으로 중첩되어있는 상태
- 양자 중첩상태를 만들기 위해 레이저를 일정 시간 준다거나 아니면 여기에 전기 신호를 일정 시간 준다거나 이렇게 해서 이제 양자 중첩 상태를 만듬
- 양자 얽힘: 하나의 양자 상태를 결정하면 다른 하나의 양자 상태 또한 동시에 결정
- 여러 연산을 한번에 해줄 수 있는 부분에서 활약한다.
(10) 최근 발표한 구글의 Willow 발표의 시사점은 양자컴퓨팅이 실제 문제 해결에 적용될 수 있는 기술로 발전 가능성을 보여줬다.
- 그동안 양자컴퓨터의 압도적인 계산능력을 입증해내지 못했다. (계산 도중 발생하는 오차와 노이즈)
- 그동안 오류정정 기술은 유의미한 결과를 보이지 않아왔으나(기존 큐비트보다 오류율이 큼) 구글 특유의 오류 정정 기술을 적용하여, 물리 큐비트보다 훨씬 낮은 오류율을 가진 논리 큐비트를 구현하는 데 성공
- 기존컴퓨터, 양자컴퓨터는 오류보정 메커니즘으로 결과값의 신뢰성을 보장한다.
- 오류가 발생할 경우 여러 비트를 묶어 다수결(예: 패리티 검사, Hamming code, RAID 등)을 통해 올바른 값을 복원
- 양자 컴퓨터 경우 여러 물리 큐비트를 이용해 하나의 논리 큐비트를 구성하며, 큐비트 간의 양자 얽힘과 중첩 상태를 활용하여 오류를 간접적으로 감지
양자컴퓨팅 활용 분야
7-3 양자 컴퓨팅의 활용분야
양자 컴퓨팅은 다양한 분야에서 혁신적인 응용 가능성을 제시하고 있으며, 주요 활용 분야와 그에 따른 주효과 및 부작용은 다음과 같습니다: ### 활용 분야 1. **암호 해…
wikidocs.net
무언가를 슈퍼 컴퓨터보다 훨씬 빠른 계산을 할 수 있다는 것은 엄청난 잠재성과 기회
- Big Data
- 양자 중첩상태를 이용하여 많은 상태를 하나의 상태로 표현 → 빅데이터 응용 연구 진행중
- 인공지능 분야에 직접적인 영향 → 많은 데이터를 학습하는 기간, 새로운 정보가 왔을 때 기존의 정보와 비교하여 가장 비슷한 정보를 찾아내는 과정은 아주 중요한 분야 → 엔비디아가 이런 분야들에 대하여 독보적
- (1) 기존의 데이터를 중첩상태로 표현 (2) 새로 들어온 데이터와 연계하여 가장 비슷한 정보를 찾아내는데 걸리는 시간을 비약적으로 단축시킬 수 있을 것이라 예상
- Security
- 양자 컴퓨터에서 빛을 바라볼 수 있는 분야
- 높은 연산속도로 기존 암호화 알고리즘을 빠르게 풀어버릴 수 있음
- Optimized Problems (어떤 상태가 가장 최적의 상태인가를 구하는 문제)
- 오류가 존재하더라도 상당히 잘 푸는 문제에 속함
- 물질에는 결국 수많은 전자들이 있는데 얘네들은 다 양자역학적으로 움직이고 있음 그래서 얘네들의 이제 성질을 제대로 뽑아낼 수 있는 건 양자 컴퓨터
- 전기자동차 분야에서 배터리 많이 연구를 하는데 배터리를 만드는 물질이라 그가 배터리에 저장된 에너지를 뽑아내는 촉매 이런 물질 구조를 계산하는 것도 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 훨씬 잘하는 계산
- 약물 분야 역시 적용됨 → 약물은 특정 기본 분자로 구성됨 → 기본 분자들의 조합에 따른 상호 작용을 일일이 실험하거나 근사적으로 계산해야 했고, 이 과정에서 많은 시간과 비용, 그리고 한계가 존재 → 양자 중첩과 얽힘을 활용해 모든 가능한 상호 작용을 동시에 모델링하고 신약 개발에서 가장 까다로운 부분인 분자 상호 작용 예측 문제를 획기적으로 개선
- 이 분야는 극단적으로 작은 에러가 요구되지 않는다. 시뮬레이션으로 많이 표현이 되는데 얘네들은 몇 천만 개의 큐비트를 가지고 구현할 필요는 없고 틀리면 틀린 대로 써먹을 수 있음 → 시뮬레이션에서 가장 최적의 상태만 찾아주면 됨
- 이런 최적화 분야는 빠르면 5년내로 상용화가 될 수 있음
양자 컴퓨팅 구현 종류
양자 컴퓨팅을 구현하는 방식은 대표적으로 4가지(초전도체, 원자이온, 중성원자, 광자)로 나뉘어진다.
| 구현방식 | 특징 | 연관기업 |
| 초전도큐비트 | - 현재 가장 성숙한 플랫폼 1 - 마이크로파로 양자비트 제어 장점 - 양자비트를 칩으로 만들 수 있다. - 뛰어난 제어능력 단점 - 초전도 상황을 만들기 위한 극저온 장치가 필요 - 확장성에 취약 초전도상태를 유지해야 하는 이유 (1) 양자비트 경우 외부환경에 매우 민감함 (2) 저항 0인 환경에서 에너지 손실 없이 전류가 흐를 수 있으며, 큐비트의 양자 상태를 유지하는 데 필수적인 낮은 노이즈 환경 제공 |
- Google - IBM - Microsoft - Rigetti - DWAVE |
| 원자이온 | - 현재 가장 성숙한 플랫폼 2 - 레이저로 양자비트를 제어 ㄴ 초전도처럼 냉각장치가 필요되지 않음 ㄴ 특별한 방식으로 원자만 냉각시킴 (진공상태에서 원자 이온을 넣고 레이저를 활용하여 원자만 -273 냉각 / 주변은 상온) - 현재 약 50 ~ 100여개의 양자비트 장점 - 모든 양자비트가 동일하다 (=결함이 없다) >> 무슨의미인지 확인하기 - 뛰어난 제어능력 단점 - 개별 양자 비트 제어에 취약 - 확장성에 취약 |
- Honeywell (현 Quantinuum) - ION_Q |
| 중성원자 | Catching up 플랫폼 1 - 레이저, 마이크로파로 양자비트 제어 장점 - 모든 양자비트가 동일하다 (=결함이 없다) - 뛰어난 확장성 & 제어가능성 단점 - 시스템 장치 사이즈가 크다 (진공장치, 레이저) - 개별 양자 비트 제어에 취약 - 소형화가 어려움 |
- Quera - Infleqtion(ColdQuanta) - PASQAL |
| 광자 | Catching up 플랫폼 2 - 측정기반의 양자컴퓨터 - 현재 약 백여개의 양자비트 장점 - 상온에서 동작 - 양자 통신과의 수월한 연결 가능성 단점 - 취약한 제어능력 (큰 연산 오류 가능성) - 제한적인 양자 연산 |
- Xanadu - PsiQuantum - ORCA |
양자생태계
https://sifoundry.medium.com/near-future-quantum-computing-caae89b0498e
댓글