Multi-FPGA Quantum Circuit Simulation: ADistributed Statevector Architecture on FourXilinx Alveo U55C Accelerators

양자 컴퓨터를 시뮬레이션하는 것의 어려움을 이해하려면, 먼저 양자 컴퓨터가 실제로 무엇인지 파악해야 합니다. 0 또는 1인 비트로 정보를 처리하는 우리 주머니와 사무실 속의 고전적인 컴퓨터와 달리, 양자 기계는 양자 비트, 즉 큐비트를 사용합니다. 이 큐비트들은 중첩 상태로 존재할 수 있어, 0과 1을 동시에 나타낼 수 있습니다. 여러 큐비트가 서로 연결되면, 이들은 거대하고 상호 연결된 가능성의 그물을 형성합니다. 표준 컴퓨터에서 이러한 동작을 시뮬레이션하기 위해, 과학자들은 이 큐비트들의 모든 가능한 조합에 대한 확률을 추적해야 합니다. 큐비트가 추가될수록 조합의 수는 폭발적으로 증가하며, 새로운 큐비트가 하나씩 추가될 때마다 두 배로 늘어납니다. 단 몇십 개의 큐비트만을 시뮬레이션하는 데에도 가장 강력한 슈퍼컴퓨터의 용량을 순식간에 초과하는 양의 메모리가 필요합니다. 이로 인해 물리적인 양자 기계를 직접 구축하기 전에는 새로운 양자 알고리즘을 테스트하거나 물리적 양자 기계가 제대로 작동하는지 검증하는 것이 매우 어렵습니다.

인도 고급 컴퓨팅 개발 센터(Centre for Development of Advanced Computing)의 한 연구자는 여러 개의 특화된 하드웨어 보드에 작업을 분산함으로써 이러한 메모리 한계를 극복할 방법을 찾아냈습니다. 그들은 특정 작업을 수행하도록 재구성할 수 있는 칩의 일종인 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)를 포함하는 네 개의 고성능 가속기 카드를 사용하는 시스템을 구축했습니다. 양자 시스템의 전체 시뮬레이션을 단 하나의 칩에 담으려고 시도하는 대신, 그들은 '상태 벡터'라고 알려진 거대한 확률 목록을 네 개의 카드에 나누어 할당했습니다. 각 카드는 데이터의 특정 조각을 담당하며, 필요한 총 메모리의 일부를 보유합니다. 이러한 분산 방식 덕분에 그들은 단일 카드가 혼자서는 처리할 수 없는 규모인 최대 28개의 큐비트를 가진 양자 회로를 시뮬레이션할 수 있었습니다.

연구자는 이 네 개의 카드 사이의 통신을 관리하기 위한 영리한 방법을 설계했습니다. 양자 회로에서 어떤 연산은 단일 카드의 로컬 데이터 조각에만 영향을 미치는 반면, 어떤 연산은 카드들이 정보를 공유할 것을 요구합니다. 연구자는 특히 위상 변화(phase shifts)를 포함하는 많은 일반적인 양자 연산들이 실제로는 카드들끼리 서로 대화할 필요가 없다는 사실을 발견했습니다. 이를 인지함으로써, 그는 이러한 특정 연산들이 각 카드의 자체 메모리 내에서 완전히 처리되도록 하는 경로를 만들었고, 이를 통해 보드 간의 느린 데이터 전송 필요성을 제거했습니다. 이러한 최적화는 양자 푸리에 변환(Quantum Fourier Transform)과 같은 복잡한 알고리즘에서 매우 중요한데, 왜냐하면 이러한 비통신 연산들이 작업의 대부분을 차지하기 때문입니다. 이 지름길이 없었다면 시스템은 데이터를 주고받는 데 걸리는 시간 때문에 정체되었을 것입니다.

카드가 정보를 교환해야 하는 연산을 위해, 연구자는 동기화된 프로토콜을 구현했습니다. 게이트가 서로 다른 카드에 걸쳐 있는 큐비트에 작용할 때, 시스템은 네 개의 카드를 모두 일시 정지시키고, 필요한 데이터를 호스트 컴퓨터의 공유 메모리 영역으로 이동시킨 뒤, 계산을 수행하고, 결과를 다시 기록합니다. 이 과정은 모든 카드가 동시에 동일한 버전의 데이터를 다루고 있는지 확인하기 위해 세심하게 조정됩니다. 연구자는 이 아키텍처를 실제 하드웨어에서 테스트하여, 데이터베이스에서 특정 항목을 찾는 검색부터 입자들이 거리와 상관없이 연결된 얽힘 상태를 생성하는 것까지 다섯 가지 서로 다른 계열의 양자 알고리즘을 실행했습니다.

결과는 정밀하고 정확했습니다. 연구자가 자신의 네 카드 시스템을 신뢰할 수 있는 소프트웨어 참조 모델과 비교했을을 때, 4개에서 18개 큐의 큐비트를 가진 회로에 대해 소수점 열두 번째 자리까지 완벽하게 일치했습니다. 직접적인 비교가 메모리 집약적이어서 불가능한 더 큰 회로의 경우에도, 시스템은 양자 역학의 수학적 규칙을 유지하여 모든 결과의 총 확률이 정확히 1이 되도록 했습니다. 그들은 10개 큐비트의 그로버 검색(Grover search) 알고리즘을 성공적으로 시뮬레이션하여 99% 이상의 성공률을 달축했으며, 큰 수를 인수 분해하는 데 사용되는 쇼어 알고리즘(Shor's algorithm)의 구성 요소를 검증했습니다. 시스템은 18개 큐비트 회로 시뮬레이션을 19초가 조금 넘는 시간에 완료하여, 분산 아키텍처가 정확도를 잃지 않으면서 상당한 계산 부하를 처리할 수 있음을 입증했습니다.

이 연구는 모든 작업에서 가장 강력한 그래픽 프로세서보다 빠르다고 주장하거나, 양자 컴퓨터가 광범위하게 사용될 준비가 되었다고 제안하는 것이 아닙니다. 대신, 현재 도달하기 어려운 규모의 양자 시스템을 시뮬레이션하는 신뢰할 수 있고 정확한 방법을 확립하는 것입니다. 연구자는 데이터를 신중하게 분할하고 불필요한 통신을 최소화함으로써, 여러 개의 가속기 카드를 사용하여 고충실도 시뮬레이션 엔진을 구축하는 것이 가능하다는 것을 보여주었습니다. 이는 양자 알고리즘을 검증하고 물리적으로 구축되기 전의 양자 기계가 어떻게 작동하는지 이해하는 데 필수적인 도구를 제공합니다. 이 시스템은 소규모 시뮬레이션과 매우 큰 시스템에 사용되는 거대 근사 모델 사이의 간극을 메우며, 양자 컴퓨팅을 위한 완전한 인프라 개발의 중요한 단계를 나타냅니다. 여러 장치에 걸쳐 정확한 시뮬레이션이 가능하다는 것을 증명함으로써, 연구자는 연구자들이 양자의 미래를 구성하는 복잡한 논리를 테스트하고 개선할 수 있는 새로운 길을 열었습니다.