AWS 기술 블로그
AWS가 제공하는 클라우드 기반의 양자 컴퓨팅 서비스, Amazon Braket -2
이전 블로그에서는 AWS가 제공하는 양자 포트폴리오와 클라우드 기반의 양자 컴퓨팅 서비스인 Amazon Braket에 대해 소개하였습니다.
양자 컴퓨팅은 클래식 컴퓨팅의 한계를 극복하고 새로운 가능성을 열어주는 혁신적인 기술로 주목받고 있습니다. 특히, Amazon Braket은 양자 컴퓨팅을 위한 플랫폼으로, 양자 알고리즘 개발과 테스트를 지원하는 다양한 도구와 서비스를 제공합니다. 이번 블로그에서는 Amazon Braket에서 제공하는 양자 시뮬레이터와 양자 하드웨어(QPU: Quantum Processing Unit, 양자 프로세서)에 대해 소개하며, 이러한 기술이 양자 컴퓨팅 연구와 개발에 어떻게 기여하는지 살펴보겠습니다. 또한 현재의 양자 컴퓨터의 한계를 극복하기 위해 양자 기술과 클래식 컴퓨터 기술을 손쉽게 결합하여 사용하게 해주는 하이브리드 잡(Hybrid jobs) 기능에 대해서도 소개하도록 하겠습니다.
Amazon Braket에서 제공하는 양자 시뮬레이터
현재까지 물리적 양자 하드웨어 개발은 초기 단계이며 보편화되어 있지 않기 때문에, QPU는 접근성 관점에서 매우 귀중한 리소스입니다. 2024년 보스턴 컨설팅 자료에 따르면, 현재 양자 연산 비용은 클래식 컴퓨팅 연산 비용 대비 십만 배가 높습니다. 따라서 클래식 컴퓨터 기반의 시뮬레이터를 통해 충분히 알고리즘을 사전에 테스트한 후, 비로소 QPU를 통해 알고리즘 결과를 확인하는 것이 일반적인 방법입니다. 이러한 이유로 일반적인 양자 알고리즘 개발 환경(플랫폼)에서는 양자 알고리즘을 구현해 볼 수 있는 시뮬레이터 기능을 제공합니다.
<그림 1. Amazon Braket에서 제공하는 양자 시뮬레이터>
Amazon Braket은 로컬 및 온디맨드(on-demand)라는 2가지 타입의 양자 시뮬레이터를 제공합니다.
우선 로컬 시뮬레이터는 Amazon Braket SDK의 일부로, 사용자의 로컬 환경에서 실행되는 시뮬레이터입니다. 이 시뮬레이터는 주로 신속한 프로토타이핑과 작은 규모의 양자 회로 테스트에 적합합니다. 로컬 시뮬레이터는 Amazon Braket 노트북 인스턴스 또는 로컬 하드웨어 사양에 따라 성능이 달라집니다. 로컬 시뮬레이터는 일반적으로 최대 25개 이하의 큐비트(qubit, 양자 비트)를 처리할 수 있습니다. 큐비트란, 양자 컴퓨터에서 사용되는 비트를 의미합니다. 또한 로컬 시뮬레이터는 Amazon Braket SDK의 일부이기 때문에 무료로 사용할 수 있습니다. 따라서 Amazon Braket을 처음 사용하는 사용자 입장에서 로컬 시뮬레이터를 Amazon Braket 사용의 베이스캠프로 활용할 수 있습니다. 단 온디맨드 시뮬레이터나 QPU와 달리, 사용 결과는 AWS의 오브젝트 스토리지인 Amazon S3에 자동 저장되지 않는다는 특징이 있습니다. 로컬 시뮬레이터는 그림1에서는 자세히 언급되어 있지 않지만, 다음과 같이 3개로 구분됩니다.
- braket_sv: 최대 25개 큐비트까지 노이즈가 없는 환경에 대한 시뮬레이션이 가능합니다. 일반적으로 언급되는 로컬 시뮬레이터는 바로 이 시뮬레이터를 의미합니다.
- braket_dm: 노이즈를 포함하는 최대 12개 큐비트의 프로토타이핑에 적합합니다.
- braket_ahs: AHS(Analog Hamiltonian Simulation) 프로그램의 결과를 프로토타이핑용으로 시뮬레이션 하는데 사용됩니다.
온디맨드 시뮬레이터는 상대적으로 복잡한 양자 알고리즘을 수행할 경우 선택을 추천합니다. 사용자가 온디맨드 시뮬레이터를 선택한 경우, 로컬 시뮬레이터와 달리 양자 시뮬레이션에 대한 컴퓨팅 능력을 확보하기 위해 AWS의 컴퓨팅 리소스가 자동적으로 확장됩니다. 또한 계산 결과는 Amazon S3에 자동적으로 저장되며, 시뮬레이터 사용 시간에 비례하여 과금이 부과되는 특징이 있습니다. 그림1에서 볼 수 있듯이, 온디맨드 시뮬레이터는 3가지 타입이 존재합니다.
- SV1: 노이즈가 없는 순수한 상태 벡터 시뮬레이터(State vector simulator)를 의미하며, 최대 34 큐비트의 양자 회로를 지원합니다. 이 시뮬레이터는 노이즈가 존재하지 않는 것을 가정하는 일반적인 범용 시뮬레이션에 적합합니다.
- TN1: 텐서 네트워크 시뮬레이터(Tensor network simulator)를 의미하며 최대 50 큐비트의 양자 회로에 적용할 수 있습니다. 이 시뮬레이터는 양자 회로를 하나의 그래프로 표현하며, 큐비트와 게이트는 그래프에서 노드로 표현됩니다. 따라서 풀고자 하는 알고리즘을 그래프로 매핑하려는 경우, 이 시뮬레이터는 해당 그래프를 탐색하는 가장 효과적인 방법을 제공합니다.
- DM1: 밀도 매트릭스 시뮬레이터(Density matrix simulator)를 의미합니다. 최대 17큐비트의 회로에 적용 가능하며, 기본적으로 노이즈를 생성할 수 있는 시뮬레이터입니다. 따라서 이 시뮬레이터를 사용하면 실제 QPU에서 양자 알고리즘을 실행하기 전에 양자 디바이스의 노이즈가 알고리즘의 성능 및 정확도에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 테스트가 가능합니다.
참고로, 사용되는 양자 게이트의 수에 따라 시뮬레이션 타임은 선형적으로 증가하며 큐비트 수에 따라서는 지수함수적으로 증가하게 됩니다. 또한 최대 6시간의 시뮬레이션 시간에 대한 제한이 존재합니다.
<그림 2. Amazon Braket에서 제공하는 시뮬레이터를 선택하는 방법>
그림1에서는 언급되어 있지 않지만, 하이브리드 환경에서 사용되는 별도의 임베디드 시뮬레이터도 존재합니다. 임베디드 시뮬레이터에 대해서는 하이브리드 환경과 관련된 별도 블로그에서 소개하도록 하겠습니다.
표1에서 확인할 수 있는 것처럼, 온디맨드 시뮬레이터의 경우 사용할 수 있는 AWS 리전이 제한적인 것을 확인할 수 있습니다. 또한 주목할 점은 로컬 시뮬레이터의 경우에는 앞서 언급한 것처럼, Amazon Braket SDK의 일부이기 때문에 리전과 관련된 제약사항이 존재하지 않습니다.
<표 1. Amazon Braket에서 제공하는 로컬 및 온디맨드 양자 시뮬레이터의 상세 내용>
양자 시뮬레이터는 클래식 컴퓨터에서 양자 시스템을 시뮬레이션하기 때문에, QPU 대비 비용이 저렴하며, 큐에 대기할 필요가 없다는 점에서 매우 유익한 도구임에는 분명합니다. 다만 이 방식은 대규모 시스템의 시뮬레이션을 수행하기에는 한계가 존재하며, 일반적으로 수십 개의 큐비트로 제한됩니다. 이는 복잡한 양자 알고리즘을 시뮬레이션하는 데 어려움을 초래할 수 있는 명확한 제약 사항이라는 것을 의미합니다.
Amazon Braket에서 제공하는 양자 하드웨어
다음으로는 Amazon Braket에서 제공하는 양자 하드웨어, 즉 QPU에 대해 소개하도록 하겠습니다. 2019년 처음 소개된 이후, 다양한 타입의 다수의 QPU가 Amazon Braket을 통해 서비스 되었습니다. AWS는 고객이 최신 기술 및 최고 품질의 QPU에 접근하여 연구를 가속화할 수 있도록 항상 새로운 양자 프로세서를 추가하거나 기존 양자 프로세서를 제거하고 있습니다. 2025년 5월 기준, 그림3과 같이 4개 양자 컴퓨팅 전문회사의 QPU가 서비스되고 있습니다.
우선 초전도 방식으로는 리게티(Rigetti)의 84 큐비트 QPU인 Ankaa-3와 핀란드에 기반을 둔 IQM의 20큐비트 QPU인 Garnet을 서비스하고 있습니다.
<그림 3. Amazon Braket에서 제공하는 QPU>
이온 트랩 방식으로는 아이온큐(IONQ)의 Aria와 Forte라는 QPU를 제공하고 있으며, 각각 25 큐비트와 36큐비트까지 지원합니다. 또한 2025년 3월부터는 보다 향상된 운영 안정성과 가용성을 제공하여 고객들이 양자 작업 부하를 더욱 신뢰성 있게 실행할 수 있는 Forte Enterprise QPU를 Amazon Braket을 통해 사용할 수 있습니다. 2025년 5월 기준으로, 아이온큐의 최신 QPU인 Forte Enterprise는 CSP(Cloud Service Provider)에서는 유일하게 AWS에서만 제공됩니다.
마지막으로 중성원자 방식의 양자 컴퓨팅 회사인 큐에라(QuEra)에서 제공하는 Aquila QPU를 Amazon Braket을 통해 사용할 수 있습니다. 중성 원자 방식은 초전도체 방식 및 이온 트랩 방식의 QPU가 양자 게이트를 기반으로 양자 회로를 구성하는 것과 달리, 아날로그 방식을 사용해서 프로그래밍을 한다는 차이점이 존재합니다.
<표 2. Amazon Braket에서 제공하는 QPU상세 내용>
표2를 통해 Amazon Braket에서 제공하는 QPU에 대해 조금 더 자세한 정보를 제공하겠습니다. 향후에 Amazon Braket 콘솔에 접근하시면 아이온큐의 Aria QPU가 Aria-1과 Aria-2 두 개로 표기되는 것을 확인할 수 있는데, 여기서 Aria-1과 Aria-2는 동일한 Aria QPU로서 장비 고장 시에 서로 백업 관계로 존재합니다. 또한 개별 QPU는 온디맨드 시뮬레이터와 달리, 지정된 특정 리전에서만 사용 가능하다는 것을 기억할 필요가 있습니다. 예를 들어, 버지니아 리전(us-east-1)에서 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 통해 리게티의 Ankaa-3를 이용한 양자 연산을 수행하였다면, 이 연산과 관련된 정보(Quantum tasks 등)는 버지니아 리전에서는 확인이 불가능하며, Ankaa-3가 서비스되는 캘리포니아 리전(us-west-1)에서만 확인이 가능합니다. 즉, 특정 QPU를 사용한 작업은 서비스되는 해당 리전에서만 확인 및 저장이 가능합니다.
Amazon Braket 하이브리드 잡
오늘날의 QPU는 오류에 취약하고 큐비트 수가 제한적이며, 양자 일관성(coherence) 시간이 짧다는 근본적 한계를 가지고 있습니다. 이러한 제약을 극복하기 위해 양자 컴퓨팅과 클래식 컴퓨팅의 장점을 결합한 하이브리드 알고리즘이 주목받고 있습니다. Amazon Braket 하이브리드 잡은 이러한 하이브리드 알고리즘을 효율적으로 실행할 수 있는 완전 관리형 서비스로, 양자 컴퓨팅 연구자 및 개발자가 복잡한 인프라 관리 대신, 알고리즘 개발과 문제 해결에 집중할 수 있게 합니다.
하이브리드 알고리즘은 양자 컴퓨터(QPU)와 클래식 컴퓨터가 협력하여 문제를 해결하는 방식입니다. 이 알고리즘의 핵심은 두 시스템 간의 반복적인 정보 교환에 있습니다.
양자 컴퓨터는 특정 문제를 풀기 위해 양자 회로를 실행합니다. 이 과정에서 양자 컴퓨터는 양자 측정을 수행하여 결과를 얻습니다. 이 결과는 클래식 컴퓨터로 전송됩니다. 클래식 컴퓨터는 이 결과를 분석하고, 최적화 알고리즘을 사용하여 파라미터를 업데이트합니다. 업데이트된 파라미터는 다시 양자 컴퓨터로 전송됩니다.
양자 컴퓨터는 이 새로운 파라미터를 사용하여 양자 회로를 실행하고, 새로운 측정 결과를 얻습니다. 이 과정은 반복됩니다. 즉, 양자 컴퓨터와 클래식 컴퓨터가 서로 정보를 주고받으며, 알고리즘이 점진적으로 최적해에 수렴하게 됩니다. 이러한 반복적인 정보 교환은 하이브리드 알고리즘의 핵심입니다. 이 방식은 양자 컴퓨터와 클래식 컴퓨터의 강점을 결합하여 복잡한 문제를 효율적으로 해결할 수 있게 합니다. 하이브리드 알고리즘은 특히 최적화 문제나 머신 러닝과 같은 분야에서 유용하게 사용됩니다.
<그림 4. 하이브리드 잡의 개념>
Amazon Braket의 하이브리드 잡 아키텍처는 하이브리드 알고리즘을 효율적으로 실행하기 위한 도전과제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 이러한 도전과제에는 클래식 컴퓨팅 인프라 설정, 양자-클래식 프로세스 간 통신 관리, 알고리즘 진행 모니터링, QPU 접근 경쟁 해결 등이 포함됩니다.
사용자는 AWS 콘솔이나 SDK를 통해 하이브리드 잡을 제출하며, 제출된 작업은 잡 인스턴스(job instance)에서 관리됩니다. 이 잡 인스턴스는 그림5와 같이 양자 디바이스인 시뮬레이터와 QPU에 연결되어, 양자와 클래식 컴퓨팅을 결합한 하이브리드 알고리즘을 실행하는 데 필요한 모든 요소를 통합합니다.
그림5와 같이 Amazon Braket의 하이브리드 잡이 시작되면, Amazon Braket은 사용자가 요청한 EC2 인스턴스를 자동으로 시작합니다. 이 인스턴스는 예를 들어, ml.m5.large 와 같은 EC2 인스턴스를 사용하며, CPU 또는 GPU를 포함한 클래식 컴퓨팅 환경을 제공합니다. 이 인스턴스에서 실행되는 것은 컨테이너 이미지입니다. 이 이미지는 사용자가 직접 만든 사용자 지정 이미지일 수도 있고, Amazon Braket에서 제공하는 사전 구성된 이미지일 수도 있습니다. 이 컨테이너 이미지는 제출된 하이브리드 알고리즘을 수행하는 역할을 하며, QPU 또는 시뮬레이터와 함께 작동합니다. 하이브리드 잡은 양자 컴퓨터와 클래식 컴퓨터가 협력하여 문제를 해결하는 방식으로, 이 과정에서 양자 컴퓨터는 양자 연산을 수행하고, 클래식 컴퓨터는 클래식 컴퓨팅 작업을 처리합니다.
알고리즘 실행이 완료되면 결과가 Amazon S3에 저장됩니다. 작업이 완료되면 사용한 리소스는 자동으로 해제됩니다. 이는 사용자가 사용한 만큼만 비용을 지불하도록 설계되었습니다. 전체 시스템은 Amazon CloudWatch, Amazon S3, Amazon ECR 등 다양한 AWS 서비스와 통합되어 모니터링, 결과 저장, 컨테이너 관리 등의 기능을 제공합니다. 이러한 통합은 사용자가 하이브리드 잡의 실행과 관리를 효율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다.
결론적으로 이 아키텍처는 하이브리드 알고리즘을 실행하고 관리하는 완전 관리형 환경을 제공하기 때문에, 사용자는 양자 컴퓨팅의 혜택을 쉽게 활용할 수 있습니다.
<그림 5. Amazon Braket에서 제공하는 일반적인 하이브리드 잡 아키텍처>
Amazon Braket 다이렉트 프로그램
AWS에서는 Amazon Braket 사용 고객들의 요구 사항을 반영하여 사용 친화성을 더욱 강화하기 위해 Amazon Braket 다이렉트 프로그램을 2023년 하반기에 론칭하였습니다. Amazon Braket 서비스는 다음과 같이 3가지로 구성됩니다.
- QPU 사전 예약
- Amazon Braket 환경에서 전세계의 연구원들이 한정된 QPU를 공유해서 사용하다 보면, 연구원들이 작성한 알고리즘이 바로 처리되기 보다는 QPU의 큐에 일정 시간 대기하는 것이 일반적입니다. 이러한 제약 사항을 극복하기 위해, 사전에 QPU 자원을 예약할 수 있습니다. 따라서 이러한 사전 예약을 통해 예약 기간 동안 QPU 자원에 대한 독점적인 접근을 보장 받을 수 있습니다. 현재 아이온큐의 Aria 및 Forte, Forte Enterprise, IQM의 Garnet, 큐에라의 Aquila, 그리고 리게티의 Ankaa-3에 대한 사전 예약이 가능합니다. 단 예약은 1시간 단위로 제공되며, 예약 시작 48시간 전까지 추가 비용 없이 취소할 수 있습니다. 비용은 일반적인 사용량 기반의 과금이 아니라 예약 기간을 기준으로 부과됩니다.
- 양자 전문가와의 직접 연결
- Amazon Braket을 이용하여 양자 연구를 진행하다 보면, Amazon Braket 전문가 뿐만 아니라 개별 QPU의 전문가와 커뮤니케이션이 필요할 수 있습니다. Amazon Braket 다이렉트 서비스를 이용하여 AWS 본사의 Amazon Braket 전문가와의 30분 무료 오피스 아워 또는 전문 실행 조직과의 미팅이 가능합니다. 또한 개별 QPU에 대한 심도 있는 기술 지원이 필요한 경우 신청(Amazon Braket 로그인 필요)을 통해 진행이 가능합니다. 단 개별 QPU의 전문가와 협업은 비용이 발생하며 과제 범위에 따라 비용이 달라질 수 있습니다.
- 최신 QPU에 대한 선제적 접근
- Amazon Braket 다이렉트 서비스를 통해 큐에라 QPU인 Aquila의 차세대 기능을 선제적으로 사용해 볼 수 있습니다.
맺음말
Amazon Braket은 양자 컴퓨팅의 발전을 가속화하는 중요한 역할을 하고 있습니다. 다양한 양자 시뮬레이터와 QPU를 통해 연구자들은 양자 알고리즘을 효율적으로 개발하고 테스트할 수 있으며, 하이브리드 잡과 같은 서비스는 클래식 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅의 장점을 결합하여 복잡한 문제 해결에 기여하고 있습니다. Amazon Braket의 이러한 기능들은 양자 컴퓨팅의 가능성을 넓히고 있으며, 앞으로 더욱 발전된 기술과 서비스가 기대됩니다.
다음 블로그는 시리즈의 마지막으로, Amazon Braket의 비용 책정 방법과 고객 도입 사례, 그리고 Amazon Braket을 가지고 어떻게 양자 연구를 시작할 수 있는지에 대해 설명하도록 하겠습니다.