엔비디아가 오픈 모델 기술을 양자 컴퓨팅 분야에 전격 도입한다.
엔비디아(Nvidia)가 양자 프로세서 보정(calibration) 및 실시간 오류 수정 디코딩을 위한 오픈소스 AI 모델군인 Ising을 공개했습니다. 이 모델들은 엔비디아의 CUDA-Q 양자 소프트웨어 플랫폼과 작년 10월 처음 소개된 NVQLink QPU-GPU 인터커넥트에 통합되었으며, GitHub, Hugging Face, build.nvidia.com을 통해 접근 가능합니다.
엔비디아는 Ising이 현재의 양자 하드웨어와 내결함성 컴퓨팅 사이의 두 가지 핵심 병목 현상, 즉 보정과 디코딩 문제를 해결하기 위해 설계되었다고 밝혔습니다. 전자는 QPU의 큐비트가 일관되게 작동하도록 하는 수동적인 과정이며, 후자는 오류 보정 논리 큐비트의 중복 측정값을 수정 신호로 변환하는 역할을 합니다. 여기서 디코딩 과정은 프로세서에 새로운 오류가 발생하는 속도를 따라잡을 때만 정상적으로 작동합니다.
Ising Calibration은 양자 프로세싱 유닛(QPU)의 실험 측정값을 분석하고 튜닝에 필요한 조정을 추론하도록 미세 조정된 350억 개의 매개변수를 가진 비전-언어 모델(vision-language model)입니다. 엔비디아는 이를 에이전트(agent)와 연동할 경우 보정 시간을 며칠 단위에서 몇 시간 단위로 단축할 수 있다고 주장합니다.
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한편, Ising Decoding 제품군은 표면 코드(surface-code) 양자 오류 보정을 위한 사전 디코딩(pre-decoding)을 수행하는 3D 합성곱 신경망(convolutional neural network)의 두 가지 변형으로 구성되어 있습니다. 이 변형들은 각각 0.9백만 개 및 1.8백만 개의 매개변수를 가지며, 속도와 정확도에 각각 최적화되었습니다. 엔비디아는 이 디코더가 대부분의 양자 연구 그룹이 사용하는 오픈소스 디코더인 pyMatching에 비해 2.5배 빠르고 3배 더 정확하며, 훈련에 필요한 데이터 양은 10분의 1에 불과하다고 벤치마킹했습니다.
엔비디아의 양자 제품 총괄 디렉터인 샘 스탠윅(Sam Stanwyck)은 The Next Platform과의 인터뷰에서, 오늘날 최고의 양자 프로세서는 약 1,000번의 연산당 한 번의 오류를 발생시키며, 논리적 오류율은 디코딩이 하드웨어와 얼마나 빠르게 실행되느냐에 직접적으로 연결되어 있다고 설명했습니다. 따라서 2.5배의 속도 향상은 양자 프로세서가 논리 큐비트가 붕괴하기 전에 유지할 수 있는 게이트 연산의 상한선을 높이는 것을 의미합니다.
Ising 모델 자체가 오픈소스임에도 불구하고, 이 모델이 기반을 두고 작동하는 스택 전체는 그렇지 않습니다. 디코더를 사용하기 위해서는 측정 데이터를 디코딩 과정의 GPU에 공급하기 위해 NVQLink의 저지연 인터커넥트가 필수적입니다. 보정 워크플로는 CUDA-Q를 통해 실행되며, 배포 도구(deployment tooling)는 엔비디아 하드웨어에만 맞춰져 있습니다.
엔비디아는 Nemotron, Cosmos, GR00T 등의 경우에서도 이와 같은 패턴을 유지해 왔습니다. 즉, 모델 자체는 오픈하지만 주변 플랫폼은 독점적으로 유지함으로써, 워크플로우를 통해 고객을 GPU 중심으로 의존하게 만드는 전략입니다. 이러한 방식으로 엔비디아는 양자 하드웨어 자체를 구축하지 않음에도 불구하고 양자 컴퓨팅 산업에 깊이 통합되어 있습니다.
현재 이 기술을 도입한 사용자(adopters)로는 Fermilab, 하버드 대학교, 영국의 국립물리연구원(UK National Physical Laboratory), 로렌스 버클리 국립 연구소(Lawrence Berkeley National Laboratory)의 첨단 양자 테스트베드(Advanced Quantum Testbed), IQM Quantum Computers, Infleqtion, 그리고 Ising Calibration을 직접 사용하는 IonQ 등이 있습니다.
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