콴델라 김유석 대표 "AI 에너지 효율, 광양자 컴퓨터로 달성"

"생성형 인공지능(AI) 성능 향상을 위해 양자컴퓨터가 주목받고 있습니다. 양자컴퓨터가 AI 연산 성능을 획기적으로 높일 수 있지만, 그만큼 에너지 소비량도 상당합니다. 광양자 컴퓨터는 AI 모델 학습·추론에 드는 에너지 소비를 줄이고 모델 성능을 높이는 개발 환경을 제공할 수 있습니다."

김유석 콴델라 코리아 대표는 10~12일 서울 코엑스에서 열리는 '디지털혁신페스타(DINNO) 2024'의 '디노 퀀텀포럼 2024' 컨퍼런스에서 광양자 컴퓨터 특장점을 이같이 밝혔다.

김 대표는 향후 기업들이 AI 연산을 높이기 위해 양자컴퓨터를 채택할 것이라고 봤다. 이 기술이 현존하는 일반 컴퓨터보다 AI 모델과 추론 속도를 높일 수 있어서다.

김유석 콴델라 코리아 대표가 광양자 컴퓨터 특장점을 설명했다. (사진=김미정 기자)

일반적으로 양자컴퓨터는 기존 컴퓨터가 처리하지 못하는 복잡한 연산 문제를 빠르게 해결할 수 있다. AI 학습 과정에서 가장 중요한 요소 중 하나가 '행렬 연산'인데, 양자컴퓨터는 이를 더 빠르게 수행 가능하다.

다만 양자컴퓨팅 기술에 한계가 있다. 에너지·비용 효율성이 낮다. 우선 양자컴퓨팅 하드웨어(HW)는 잡음을 없애기 위해 극저온에서만 있어야 한다. 이때 냉각 시스템 구축에 높은 비용이 든다.

김 대표는 "양자컴퓨팅 큐비트는 양자 상태를 잃고 컴퓨팅 연산 정확도를 떨어뜨리기 쉽다"며 "이 문제를 해결하기 위해 오류 수정 코드(quantum error correction)가 연구되고 있지만, 여전히 완벽치 않다"고 지적했다. 이 외에도 양자컴퓨터에서 사용 가능한 큐비트의 수는 제한적이다. 또 큐비트 오류 수정·하드웨어 구축 어려움 등 효율적인 사용이 어렵다.

그는 광양자 컴퓨터가 기존 양자컴퓨터 한계를 보완할 수 있다고 강조했다. 광양자 컴퓨터는 빛 입자인 '광자'로 연산을 수행하는 시스템이다. 광자가 큐비트 역할을 한다. 김 대표는 "광자는 중첩 상태뿐 아니라 얽힘 등 양자적 특성을 획기적으로 갖췄다"며 "양자 연산에 매우 적합하다"고 평가했다.

광양자 컴퓨터는 기존 양자컴퓨터와 달리 극저온 냉각 장치가 불필요하다. (사진=김미정 기자)

김 대표는 광양자 컴퓨터가 온도에 크게 영향을 받지 않는다는 점도 특장점으로 꼽았다. 기존 양자컴퓨터와 달리 극저온 냉각 장치가 불필요하다는 의미다.

그는 "광양자 컴퓨팅 시스템은 유지비와 운영 비용을 절감할 수 있다"며 "더 간단한 시스템으로도 작동 가능한 환경 구축까지 조성한다"고 설명했다. 이어 "광양자 컴퓨터는 에너지 소모 큰 AI 데이터 센터나 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서 강점으로 작용할 수 있다"고 덧붙였다.

현재 콴델라는 프랑스 남부 메시(Massy) 지역에서 공장을 운영하고 있다. 매년 5~10대의 광양자 컴퓨터를 생산하고 있다. 프랑스의 OVH 클라우드, 캐나다 퀘벡의 엑사이온(Exaion) 등과 손잡고 에너지 문제 해결을 위한 공동 연구를 진행하고 있다. 내년까지 유럽의 HPC 센터에 장비를 공급할 계획이다.