"양자 컴퓨팅의 환상에서 벗어나자"
화학 및 재료 과학 분야에 적합, 빅데이터 처리는 부적합
김우용 기자
"양자 컴퓨팅으로 해결할 수 있는 문제는 제한적이다. 환상에서 벗어나자."
마이크로소프트가 양자컴퓨터 애플리케이션 개발을 위한 지침을 발표했다. 지나친 기대와 과대광고에 빠지지 말고, 실용성 있는 애플리케이션을 발굴해 집중해야 한다는 내용이다.
최근 마이크로소프트는 블로그에 양자 이점: 희망과 과장(Quantum Advantage: Hope and Hype)이란 제목의 글을 게재했다. 이 블로그는 과대 광고와 실용성 분리:양자 이점을 현실적으로 달성하기 위한 방법이란 지침을 소개했다.
이 지침은 양자 컴퓨팅에 대한 지나치게 낙관적 기대를 경계하는 내용을 담았다. 수많은 양자컴퓨터 응용 분야가 거론되지만 실제로 이익을 거두기까지 많은 노력을 해야 한다는 점도 지적한다. 또한 이처럼 양자컴퓨팅이 기존 컴퓨팅의 최고성능을 돌파하는 양자 우위를 막연히 추구하는 대신, 현실적인 입장에서 양자 실용성 혹은 양자 이점을 찾아야 한다고 조언하고 있다.
마티아스 트로이어 마이크로소프트 퀀텀 기업부사장(CVP)은 "대규모 양자 컴퓨팅은 인류의 가장 어려운 문제를 해결할 것이지만 모든 문제를 해결하진 않는다"고 밝혔다.
그는 "물류, 우주론, 금융시장 예측, 탄소포집, 빅데이터 분석, 생화학에 이르기까지 양자 컴퓨팅에서 탐색되는 애플리케이션 목록은 늘어나고, 비즈니스, 학계, 정부지도자까지 큰 희망을 갖고 이 산업에 눈을 돌리고 있다"며 "그러나 이런 낙관주의는 신중해야 한다"고 지적했다.
그는 "양자 물리학의 기초는 어떤 문제가 양자 시스템에서 이익을 얻을 수 있는 지 결정한다"며 "실용적인 양자 이점 또는 양자 실용성을 창출하는 것은 양자 컴퓨터를 효과적으로 만드는 특정 특성 때문에 상대적으로 드물다"고 강조했다.
그는 양자 컴퓨터의 장애물을 두가지로 들었다. 우선 추가비용에도 불구하고 양자 컴퓨터에 상당한 이점을 제공하는 알고리즘을 찾아야 한다는 점이다. 두번째는 양자 컴퓨터에서 데이터를 가져오고 내보내는데 큰 병목현상이 나타나기 때문에 대량의 데이터를 활용할 수 없다는 점이다.
이 지침의 저자인 토르스텐 헤플러, 토마스 해너, 마티아스 트로이어 등은 암호 해독, 화학 및 재료 과학에서 최적화, 빅데이터, 머신러닝, 데이터베이스 검색, 약물 설계 및 단백질 접힘, 유체 역학 및 날씨 예측에 이르기까지 양자 가속에서 이익을 얻기 위해 제안된 어려운 문제의 미로가 있다고 했다.
그러면서 "이러한 응용 프로그램 중 실제로 잠재적인 양자 이점을 실제로 제공하는 것은 무엇인가"라고 반문하고 "양자 컴퓨터에 대한 실용성에 대한 명확한 가이드라인을 파악하고, 제안된 많은 애플리케이션 중 어떤게 유망한지, 어떤 애플리케이션이 실용적이고 적절해지기 위해 상당한 알고리즘 개선을 해야 하는지 분류해야 한다"고 설명했다.
이들은 "신뢰할 수 있는 지침 또는 양자 컴퓨터의 필수 속도 향상에 대한 하한선을 설정하기 위해 양자에 대해 낙관적이고 고전적 컴퓨팅에 대해 지나치게 비관적인 측면에서 오류를 범한다"며 "지나치게 낙관적인 가정에도 불구하고 우리의 분석은 자주 인용되는 광범위한 애플리케이션이 중요한 알고리즘 개선 없이는 실질적인 양자 이점을 가져올 수 없음을 보여준다"고 강조했다.
미래의 양자 컴퓨터와 고전적 컴퓨터의 성능 비교
저자들은 양자컴퓨터에서 어떤 문제가 가장 큰 이점을 줄 수 있는지 판단하기 위해 양자 실용성을 위한 프레임워크를 고안했다.
양자 컴퓨터의 기능과 단점에 대한 일반적 모델을 만들고, 확장된 양자컴퓨터를 만들 수 있다는 가정 하에 그 가상의 성능을 단일 최고성능 GPU 기반의 고전적 컴퓨터와 비교했다. 확장된 양자컴퓨터는 1만개의 빠르고 오류 수정 논리 큐비트 또는 약 100만개의 물리적 큐비트를 가질 것으로 가정했다.
연구진은 양자 컴퓨터가 2주일 안에 해결할 수 문제에서 기존 컴퓨터보다 더 나은 성능을 발휘할 수 있어야 한다고 전제했다.
트로이어 부사장은 "가상의 미래 양자 컴퓨터를 현재 사용가능한 단일 GPU와 비교하면 2차 속도 향상 이상, 이상적으로 초다항식 속도 향상이 필요하다는 것을 알 수 있다"며 "제안된 많은 양자 컴퓨팅 애플리케이션이 그로버의 알고리즘 같은 특정 알고리즘의 2차 속도 향상에 의존하기 때문에 이는 중요한 발견"이라고 설명했다.
이어 "각 작업의 더 큰 복잡성으로 인해 양자 컴퓨터는 작업을 실행하는 대역폭에 제한을 받는다"며 "사실 확장된 양자 컴퓨터도 머신러닝에 자주 사용되는 GPU와 같은 특수 프로세서 대역폭의 1만분의1만 처리할 수 있다"고 했다.
그는 "양자 컴퓨터로 처리할 수 있는 데이터 크기가 제한되므로 이런 양자 속도 향상은 상대적으로 간단한 형태의 문제에서 발생해야 한다"며 "충분한 양의 양자 속도 향상을 나타내는 특정 알고리즘과, 제한된 양의 데이터로 표현할 수 있는 문제의 조합은 현재 양자 시스템에서 수행가능한 것과 미래에 달성 가능한 확장된 시스템의 경계를 결정한다"고 강조했다.
저자들은 양자 실용성이 높은 분야로 전산 화학과 재료 과학을 들었다. 양자 수준에서 화학적 상호 작용 및 재료의 시뮬레이션이다.
트로이어 부사장은 "오늘날 세계적 문제 중 다수는 화학과 재료 과학 문제로 귀결된다"며 "더 좋고 더 효율적인 전기자동차는 더 나은 배터리 화학 물질을 찾는데 의존하고, 더 효과적이고 표적화된 항암제는 잔산 생화학에 의존하며, 유용할 만큼 오래 지속가능하지만 나중에 빠르게 생분해되는 재료도 이런 분야의 발견에 의존한다"고 밝혔다.
그는 "양자 컴퓨터가 화학과 재료 과학에만 도움을 준다 해도 그것만으로 충분할 것"이라며 "화학 및 재료 과학의 혁신은 인류의 100%에게 영향을 미치는 모든 공산품의 96%에 영향을 미치는 것으로 추정된다"고 강조했다.
한편으로 대용량 데이터세트에 의존하는 애플리케이션은 현존하는 컴퓨팅에서 더 잘 작동하는 것으로 나타났다. 양자 시스템의 낮은 대역폭 때문에 데이터베이스 검색이나 대규모 데이터세트의 머신러닝 모델 교육 같은 애플리케이션은 부적합한 영역으로 평가됐다. 그로버 알고리즘에 의존하는 약물 설계 접근법, 단백질 폴딩 등의 애플리케이션과 날씨 및 기후 예측 같은 대규모 방정식 시스템에 의존하는 시뮬레이션 등이 포함된다.
트로이어 부사장은 "나는 내 생애에서 양자의 이점이 실현되는 것을 보고 의욕이 생겼다"며 "양자는 내 아이들과 그들의 아이들에게 주고 싶은 선물이며, 그 욕망은 내 인생의 작품에 활기를 불어넣는다"고 밝혔다.
그는 "진정한 진전을 이루려면 집단적 천재성이 필요할 것"이라며 "과학자들이 가장 유망한 분야에 더 집중할수록 대규모 양자의 이점을 더 빨리 얻을 수 있으므로, 전산 화학 및 재료 과학과 관련된 애플리케이션에 대해 배우고 연구하는 데 두 배로 노력할 것을 이 커뮤니티에 촉구한다"고 강조했다.