98개 큐비트 모두 연결했다…양자컴퓨터 ‘Helios’, 확장성 한계 넘을까

양자컴퓨터의 성능을 좌우하는 큐비트 수와 연산 정확도를 동시에 높인 새로운 이온트랩 양자 프로세서가 공개됐다.

국제학술지 Nature에 6월 17일 발표된 ‘모든 노드 간 연결성을 갖춘 98큐비트 트랩 이온 양자 컴퓨터(A 98-qubit trapped-ion quantum computer with all-to-all connectivity)’에서 앤서니 랜스퍼드(Anthony Ransford) 등 연구진은 양자(Quantinuum)가 개발한 98큐비트 양자컴퓨터 ‘Helios’의 하드웨어 구조와 성능 검증 결과를 공개했다.

헬리오스(Helios)는 양자 전하결합소자(Quantum Charge-Coupled Device·QCCD) 구조를 기반으로 한 이온트랩 양자 프로세서다.

연구진은 98개의 바륨-137 이온을 큐비트로 사용하고, 이온을 물리적으로 이동시키는 구조를 통해 모든 큐비트가 서로 연산할 수 있는 ‘완전 연결성(all-to-all connectivity)’을 구현했다.

98개 큐비트, 모두 서로 연결 가능

현재 양자컴퓨터 개발의 핵심 과제 중 하나는 단순히 큐비트 숫자를 늘리는 것이 아니다.

큐비트 수가 많아질수록 오류가 늘어나고, 서로 멀리 떨어진 큐비트를 연결하기 위해 추가 연산이 필요해지면서 전체 계산 정확도가 떨어질 수 있기 때문이다.

특히 고정된 위치에 큐비트가 배치되는 일부 양자컴퓨터 구조에서는 인접하지 않은 두 큐비트 사이에서 연산하려면 여러 번의 SWAP 연산 등을 거쳐야 한다.

이 과정에서 회로가 길어지고 추가 오류가 발생할 수 있다.

헬리오스(Helios)의 특징은 이온 자체를 이동시킨다는 데 있다.

연구진은 회전 가능한 이온 저장 링과 두 개의 양자연산 영역, 이를 연결하는 4방향 ‘X형 접합부’를 이용해 필요한 이온을 연산 영역으로 이동시킨다. 이를 통해 특정 큐비트가 인접해 있지 않더라도 원하는 큐비트 쌍을 만나게 해 2큐비트 연산을 수행할 수 있다.

‘완전 연결성’이란 98개의 이온이 모두 동시에 직접 연결돼 있다는 의미라기보다, 시스템 내부에서 어떤 큐비트 쌍이라도 필요에 따라 이동시켜 서로 연산할 수 있다는 의미다.

이러한 구조는 복잡한 양자 알고리즘을 구현할 때 필요한 회로 깊이를 줄일 수 있다는 장점이 있다.

바륨 이온으로 교체…2큐비트 게이트 정확도 99.92%

헬리오스(Helios)에는 기존 Quantinuum 시스템과 비교해 또 다른 변화가 적용됐다.

연구진은 큐비트 원자로 바륨-137 이온을 사용했다.

논문에 따르면 Helios의 전체 연산 영역에서 측정된 평균 오류율은 단일 큐비트 게이트에서 2.5×10⁻⁵, 2큐비트 게이트에서 7.9×10⁻⁴, 상태 준비와 측정에서 3.3×10⁻⁴ 수준이었다.

이를 충실도로 환산하면 단일 큐비트 게이트는 약 99.9975%, 2큐비트 게이트는 약 99.921%, 상태 준비·측정은 약 99.967%에 해당한다.

특히 연구진은 바륨 이온을 도입하면서 보다 확장 가능한 레이저 구조를 사용하면서도 2큐비트 게이트 충실도 약 99.92%를 달성했다고 밝혔다.

양자컴퓨터에서는 큐비트 숫자만큼이나 게이트 정확도가 중요하다.

양자연산은 수많은 게이트를 연속적으로 수행하기 때문에 개별 연산에서 발생하는 작은 오류가 회로 전체에서는 크게 누적될 수 있기 때문이다.

따라서 100개에 가까운 큐비트 규모에서 높은 연산 충실도를 유지했다는 점이 이번 연구의 주요 성과로 평가된다.

5년 만에 6큐비트에서 98큐비트로

양자(Quantinuum)의 QCCD 양자컴퓨터는 빠르게 규모를 확대하고 있다.

연구진은 5년 전 처음 공개했던 QCCD 양자컴퓨터가 6큐비트 규모였지만 이번 Helios에서는 98큐비트까지 확대됐다고 설명했다.

단순히 큐비트 숫자만 증가시킨 것도 아니다.

헬리오스(Helios)는 메모리 영역과 연산 영역을 공간적으로 분리하고, 필요한 큐비트를 연산 영역으로 이동시킨다.

연구진은 이를 고전적인 컴퓨터 프로세서에 비유한다. 데이터가 프로세서 내부를 이동하듯 Helios에서는 이온 큐비트가 저장 영역과 데이터 이동 경로, 연산 영역 사이를 이동하는 방식이다.

이 구조는 각 영역을 목적에 맞게 최적화할 수 있다는 장점이 있다.

또 헬리오스(Helios)는 여러 작업을 병렬로 처리할 수 있도록 냉각 영역과 양자 게이트 영역도 분리했다.

기존 세대에서는 이온을 냉각하는 작업과 양자게이트 연산이 같은 공간에서 이뤄져 연산 속도를 높이는 데 제약이 있었지만, 헬리오스(Helios)에서는 여러 영역에서 작업을 동시에 수행할 수 있도록 구조를 개선했다.

양자컴퓨터와 고전컴퓨터의 차이 보여준 RCS 시험

연구진은 개별 게이트 성능뿐 아니라 시스템 전체의 성능도 검증했다.

대표적인 시험이 ‘무작위 회로 샘플링(Random Circuit Sampling·RCS)’이다.

RCS는 여러 큐비트에 무작위 양자게이트를 적용한 뒤 결과값의 분포를 측정하는 방식으로, 양자컴퓨터의 전체적인 회로 성능과 고전컴퓨터로 시뮬레이션하기 어려운 정도를 평가하는 데 사용된다.

연구진은 헬리오스(Helios)에서 98큐비트 무작위 회로를 실행하면서 회로 깊이가 증가할 때 양자 상태의 충실도가 어떻게 유지되는지를 측정했다.

동시에 동일한 회로를 고전적인 슈퍼컴퓨터에서 텐서네트워크 방식으로 시뮬레이션할 경우 필요한 계산량도 추정했다.

그 결과 일부 고복잡도 무작위 회로에서는 고전적 시뮬레이션에 필요한 계산 자원이 급격하게 증가했으며, 연구진은 헬리오스(Helios)가 현재 고전적 시뮬레이션으로 접근하기 어려운 영역까지 동작한다고 평가했다.

다만 이 결과를 ‘헬리오스(Helios)가 모든 계산에서 슈퍼컴퓨터보다 빠르다’는 의미로 해석해서는 안 된다.

이번 결과는 특정하게 설계된 무작위 양자회로에서 고전적 시뮬레이션 비용이 매우 커진다는 것을 보여준 것이다.

실제 산업 문제나 일반적인 계산에서 기존 컴퓨터보다 실용적인 우위를 확보했는지는 문제별로 별도의 검증이 필요하다.

왜 ‘완전 연결성’이 중요한가

양자컴퓨터에서 큐비트 연결 구조는 계산 성능을 크게 좌우한다.

예를 들어 필요한 두 큐비트가 직접 연결되지 않은 시스템에서는 두 큐비트의 양자상태를 여러 단계를 거쳐 이동시키는 추가 연산이 필요하다.

큐비트 수가 많아질수록 이러한 연결 제한은 복잡한 알고리즘에서 상당한 부담이 될 수 있다.

반면 Helios처럼 어떤 큐비트 쌍도 연산할 수 있는 구조에서는 알고리즘을 하드웨어 연결망에 맞추기 위한 추가 작업을 줄일 수 있다.

연구진은 접합부 기반의 QCCD 구조가 앞으로 더 많은 큐비트에서도 완전 연결성을 유지할 수 있다면 양자 오류정정 방식과 결함허용 양자컴퓨팅 설계에도 도움이 될 수 있다고 설명했다.

여전히 남아 있는 과제…속도와 오류정정

이번 연구가 100큐비트에 가까운 고성능 이온트랩 시스템을 구현했지만 범용 결함허용 양자컴퓨터가 완성됐다는 의미는 아니다.

이온트랩 방식의 대표적인 약점 가운데 하나는 연산 속도다.

높은 게이트 정확도와 긴 큐비트 수명을 확보할 수 있지만 이온을 이동하고 냉각한 뒤 연산하는 과정에는 시간이 필요하다.

연구진 역시 QCCD 방식의 규모를 확대하는 과정에서 ‘클록 속도(clock speed)’를 높이는 것이 중요한 과제라고 밝혔다.

메모리 오류도 해결해야 한다.

이온들이 이동하거나 연산을 기다리는 동안 공간적으로 균일하지 않은 자기장의 영향을 받아 양자상태가 변할 수 있기 때문이다. 연구진은 향후 동적 디커플링과 더 빠른 이온 이동, 개선된 컴파일 방법 등을 통해 이러한 오류와 연산시간을 줄일 수 있을 것으로 보고 있다.

또 실제 대규모 양자컴퓨터를 구현하려면 물리적 큐비트 여러 개를 이용해 하나의 신뢰도 높은 논리적 큐비트를 만드는 양자 오류정정 기술이 필요하다.

따라서 98개의 물리적 큐비트를 확보했다는 것과 98개의 오류정정된 논리적 큐비트를 확보했다는 것은 전혀 다른 의미다.

헬리오스(Helios)의 98큐비트는 물리적 큐비트다.

양자컴퓨터 경쟁, ‘큐비트 숫자’에서 ‘품질과 연결성’으로

이번 연구는 양자컴퓨터 경쟁의 기준이 단순한 큐비트 숫자를 넘어가고 있음을 보여준다.

최근 양자컴퓨팅 기업들은 수백 개에서 수천 개의 물리적 큐비트를 갖춘 프로세서를 공개하고 있지만 큐비트 수만으로 실제 계산 능력을 비교하기는 어렵다.

큐비트의 오류율과 연결성, 회로 실행속도, 측정 정확도, 오류정정 가능성 등이 함께 고려돼야 하기 때문이다.

헬리오스(Helios)의 연구가 주목받는 이유도 98이라는 숫자 자체보다 100개에 가까운 큐비트를 높은 정확도로 제어하면서 모든 큐비트 쌍이 연산할 수 있는 구조를 구현했다는 점에 있다.

Nature는 이번 헬리오스(Helios)연구를 통해 이온트랩 방식의 핵심 과제였던 ‘높은 정확도를 유지하면서 시스템 규모를 확장하는 문제’에 하나의 기술적 경로가 제시됐다고 평가하고 있다.

향후 관건은 이러한 물리적 성능이 실제 오류정정과 유용한 산업 알고리즘으로 이어질 수 있느냐다.

재료과학과 화학, 암호학, 인공지능 등 양자컴퓨팅의 잠재적 활용 분야는 넓지만 현재의 양자컴퓨터가 기존 고성능 컴퓨터를 실제 산업 문제에서 지속적으로 능가하는 단계에 도달한 것은 아니다.

그럼에도 헬리오스(Helios)는 이온트랩 양자컴퓨터가 높은 연산 정확도를 유지하면서 100큐비트 규모로 확장될 수 있음을 보여줬다는 점에서 차세대 범용 양자컴퓨터 개발의 중요한 이정표로 평가된다.