표준 평가서 실제 양자컴퓨터와 비슷하거나 더 나은 결과

사진은 기사 내용과 관련 없음. 양자컴퓨터 모형. [게티이미지뱅크]
사진은 기사 내용과 관련 없음. 양자컴퓨터 모형. [게티이미지뱅크]

[헤럴드경제=장윤우 기자] 양자컴퓨터가 기존 컴퓨터로는 사실상 풀 수 없는 문제를 풀어냈다는 ‘양자 우위’ 발표가 최근 몇 년 새 잇따랐다. 중국과학기술대의 광양자컴퓨터 ‘지우장(Jiuzhang)’도 그 가운데 하나다.

그런데 지우장이 풀어낸 계산을 그래픽처리장치(GPU) 서버 한 대로 흉내 낸 결과, 표준 평가에서 실제 양자컴퓨터와 비슷하거나 더 나은 점수를 냈다는 연구 결과가 나왔다.

최근 국제학술지 사이언스 어드밴시스 제12권에 영국 에든버러대 톰 도드와 라울 가르시아파트론 연구팀은 일반 컴퓨터로 지우장의 계산 결과를 재현하는 알고리즘을 개발한 결과를 발표했다.

사진은 기사 내용과 관련 없음. 양자컴퓨터 모형. [게티이미지뱅크]
사진은 기사 내용과 관련 없음. 양자컴퓨터 모형. [게티이미지뱅크]

빛이 어디로 나오는지 맞히기 대결

지우장이 푸는 문제는 ‘가우시안 보존 샘플링’이다. 광자를 거울과 렌즈가 복잡하게 얽힌 광학 회로에 통과시킨 뒤 144개 출구 가운데 어느 출구로 빛이 나오는지 기록하는 방식이다.

광자가 회로를 통과해 나오는 출구가 늘어날수록 나올 수 있는 경우의 수가 폭발적으로 늘어나, 오류가 없는 이상적인 장비라면 기존 컴퓨터로는 계산할 수 없는 것으로 여겨진다.

하지만 실제 실험에서는 회로를 지나는 동안 빛이 새어 나가는 등 오류를 피하기 어렵다.

연구팀은 이런 오류 탓에 출구로 나올 수 있는 결과가 단순해지는 만큼, 일반 컴퓨터로도 충분히 흉내 낼 수 있다고 봤다.

가우시안 보존 샘플링을 형상화 한 사진. [AI 생성 이미지]
가우시안 보존 샘플링을 형상화 한 사진. [AI 생성 이미지]

빛을 한 번 쏠 때마다 144개 출구 가운데 어느 출구들에서 동시에 빛이 감지되는지에는 일정한 경향이 있다. 예를 들어 1번 출구에서 빛이 나오면 7번 출구에서도 함께 나오는 식이다.

연구팀은 이런 경향을 두 곳, 세 곳처럼 많아야 다섯 곳에서 동시에 빛이 나오는 경우까지만 계산했다. 여섯 개 이상의 출구에서 동시에 빛이 나오는 경향은 영향이 미미하다고 보고 생략했다. 실제로 앞선 지우장 실험들에서도 이런 경향은 통계적으로 의미가 없을 만큼 작았다.

연구팀은 이 방식으로 지우장 실험에서 나올 결과 1000만 개를 엔비디아의 최신 GPU 8대를 단 서버 한 대로 115분 만에 만들어냈다. 계산에 필요한 메모리는 2GB로 앞선 연구의 1000분의 1 수준이었다.

실제 양자컴퓨터보다 ‘정답’에 더 가까워

연구팀은 2021년 지우장 2.0과 2023년 지우장 3.0의 실험 결과를 이 알고리즘의 결과와 비교했다.

양자컴퓨터가 제대로 계산했는지는 실험 결과가 이론적으로 나와야 할 모양과 얼마나 일치하는지로 확인한다. 연구팀은 같은 방법으로 지우장의 실제 결과와 연구팀 알고리즘의 결과를 각각 채점했다.

그 결과 연구팀의 알고리즘이 지우장과 비슷하거나 더 높은 점수를 받았다. 빛이 많이 나오는 어려운 조건에서도 결과는 마찬가지였다.

연구팀은 논문에서 “이번 개선으로 그동안 세계 몇몇 시설에서만 가능했던 일을 누구나 할 수 있게 됐다”고 밝혔다.

사진은 기사 내용과 관련 없음. [헤럴드DB]
사진은 기사 내용과 관련 없음. [헤럴드DB]

연구팀은 실험이 더 복잡해져도 알고리즘이 계산량을 감당할 수 있는 수준이라 앞으로 더 큰 양자컴퓨터 실험에도 맞설 수 있다고 설명했다. 빛이 아니라 큐비트 방식 양자컴퓨터의 일부 계산을 흉내 내는 데도 쓸 수 있다고 덧붙였다.

다만 속도는 여전히 양자컴퓨터가 압도적으로 빠르다. 지우장은 결과 1000만 개를 10초 정도에 뽑아낸다.

연구팀에 따르면 이번 비교는 정답과 얼마나 가까운지를 간접적으로 따지는 것일 뿐 직접 비교하는 실험은 불가능하다.

연구팀은 최신 지우장 4.0을 이번 방식으로 흉내 내지 못했다고 밝혔다. 이를 위해서는 여러 서버를 함께 쓰는 새로운 방식이 필요하다고 덧붙였다.

참고논문

DOI : 10.1126/sciadv.aef8431

논문 정보 : Tom Dodd et al. ,A fast and frugal Gaussian boson sampling emulator.Sci. Adv.12,eaef8431(2026).

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dbsdn1110@heraldcorp.com