양자 산업이 발전하기 위해 당장 활용 가능한 양자 자원으로 경제적 가치를 창출해야 하며, 다양한 컴퓨팅 하드웨어와 플랫폼을 유기적으로 연결하는 하이브리드 소프트웨어가 핵심 승부처가 될 것이라는 주장이 제기됐다.
김재완 큐노바 전무는 6일 웨스틴조선 서울 파르나스 호텔 아틀라스홀에서 열린 AI 페스타 26 퀀텀포럼에서 “최근 AI와 양자 컴퓨터의 상호보완성이 양자 경제를 성장시킬 핵심 화두로 부상했다”며 “AI가 양자 시스템을 더욱 안정적으로 다듬어주면, 양자는 AI가 고전 컴퓨팅으로 해결하기 힘든 복잡한 연산을 보완해 준다”고 밝혔다.
김 전무는 AI는 양자 컴퓨터의 오류 정정과 운영 자동화를 맡고, 양자 컴퓨터는 정밀 계산과 탐색 최적화를 담당하는 상호보완성을 강조했다.
이어 AI와 양자를 원활하게 연결하는 하이브리드 소프트웨어 중요성을 강조했다. 새로운 컴퓨팅 플랫폼과 하드웨어가 잇따라 등장하면서 고객 환경이 다양해지고 QPU 생태계가 빠르게 변화하는 만큼, 이를 하나로 통합할 수 있는 소프트웨어 생태계 구축이 필수적이라고 진단했다.
이날 김 전무는 AWS SaaS, 온프레미스 등 어떠한 환경에서도 실행 가능하며, 다양한 하드웨어(QPU)에 동일한 알고리즘을 적용할 수 있는 자사 양자화학 계산용 하이브리드 양자 HPC 소프트웨어 ‘HI-VQE’를 소개했다.
HI-VQE엔 경우의 수가 너무 많아 고전 컴퓨터만으로는 한계가 있는 문제에서 수많은 선택지 중 최선의 조합을 찾아내는 큐노바 반복형 하이브리드(Handover-Iterative) 알고리즘이 적용됐다.
QPU는 전자 배치 샘플링을 통해 핵심적인 양자 회로 배치를 탐색하고, HPC와 CPU·GPU는 선택된 배치를 고전 계산해 노이즈 없는 파동함수와 에너지를 확보한다. 계산 결과를 다시 QPU로 전달해 부분공간을 갱신하고 회로 파라미터를 최적화하며, 에너지가 수렴할 때까지 이 과정을 반복해 화학 정확도에 도달하게 된다.
QPU는 가장 난도 높은 핵심 연산만 맡고 나머지는 HPC와 CPU가 받쳐줌으로써, 현재의 NISQ 하드웨어 환경에서도 유의미한 결과를 도출해 내는 구조다.
큐노바는 효율적인 알고리즘 설계를 통해 비용 절감과 정확도 향상을 달성했다.
김 전무는 “HI-VQE는 샘플링 비용을 최소화하고 노이즈 영향을 억제해 60큐비트 이상 규모에서도 화학 정확도를 기록했다”고 강조했다. 이는 정확도가 상대적으로 낮거나 투입 비용이 높았던 기존 하이브리드 알고리즘, 후처리 하이브리드 알고리즘, 순수 고전 알고리즘의 한계를 극복한 성과다.
큐노바는 HI-VQE의 성공을 발판 삼아 적용 분야를 확장하고 있다. 물류 경로와 금융 포트폴리오 최적화에 쓰이는 ‘HI-VQO’, 항공·로봇·공정 설계·풍력터빈 등 전산유체역학(CFD) 분야 시뮬레이션에 활용되는 ‘HI-VQNS’ 등이 대표적이다.
현재의 NISQ 환경에서도 산업적 성과가 나타나고 있다. 실제 산업 현장 실증 결과, 채권거래 체결확률 예측 개선 34% 향상, 계산화학 워크플로 20배 가속, 기존 양자 접근 방식 대비 100배 적은 계산 자원 소모 등 성과를 거뒀다.
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김 전무는 이런 기술력을 바탕으로 HI-VQE가 상용화돼 현재 6개국 9개 고객사에서 실질적인 매출을 창출하고 있다고 덧붙였다.
김 전무는 “양자 산업을 성장시키려면 정부 차원의 정책적 투자와 민간 투자도 중요하지만, 무엇보다 지금 당장 활용 가능한 양자 컴퓨팅 자원으로 경제적 가치를 만들어내야 한다”며 “다양한 하드웨어와 플랫폼을 유기적으로 연결하는 하이브리드 소프트웨어가 양자 시장의 가장 중요한 승부처가 될 것”이라고 강조했다.
