AWS 기술 블로그
AWS가 제공하는 클라우드 기반의 양자 컴퓨팅 서비스, Amazon Braket – 3
이번 블로그는 시리즈의 마지막으로, Amazon Braket을 통해 양자 연구 역량을 강화할 수 있는 다양한 방법과 실제 산업 적용 사례를 소개합니다. 특히, 양자 연구 수준에 따른 맞춤형 지원 프로그램인 ‘Quantum Embark‘를 비롯하여, BMW, JP 모건, AMGEN 등 다양한 분야의 인더스트리에서 Amazon Braket을 활용한 혁신 사례를 살펴봅니다. 또한, Amazon Braket의 비용 구조와 통제 방법을 상세히 알아보고, AWS Cloud Credit for Research 프로그램, 해커톤 참여, 기술 블로그 활용 등, 양자 연구를 시작하기 위한 단계별 접근법을 설명하도록 하겠습니다.
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Amazon Braket을 이용한 고객의 역량별 양자 연구 방법 및 ‘Quantum Embark’ 프로그램
AWS에서는 고객의 양자 연구에 대한 역량 및 준비 상태를 다음과 같이 크게 3가지 단계로 구분하고 있습니다.
- 레벨 3(Quantum Capable)
- 양자 연구 역량이 가장 높은 고객을 의미합니다. 이러한 고객 유형은 양자 연구에 대한 약 10년 또는 그 이상의 장기 전략 및 높은 수준의 양자 연구 전담 인력을 보유하고 있습니다. 또한 이러한 전문 인력을 통해 양자 알고리즘을 특정 상황에 맞게 자유롭게 조정할 수 있는 역량을 보유하고 있습니다.
- 레벨 2(Quantum Engaged)
- 다양한 양자 공급망(양자 하드웨어 및 소프트웨어 업체 등)과 협력하여 양자 컴퓨팅에 대한 실험 및 PoC(Proof of Concept)를 진행하거나 진행할 수 있는 역량을 보유한 고객을 의미하며, 약 3~5년 정도의 기간에 걸쳐 정의된 양자 연구에 대한 목표를 수행할 수 있는 해당 전문가를 보유한 고객 유형입니다.
- 레벨 1(Quantum Starter)
- 최근에 양자 기술에 관심을 갖게 되었으며, CTO 레벨의 양자 이니셔티브를 보유한 고객 유형을 의미합니다. 이러한 고객들은 양자 컴퓨팅에 대한 배경지식이 있는 몇 명의 인력만 보유한 경우가 대부분입니다.
레벨 3의 역량을 보유한 고객의 경우, 지난 블로그에서 소개해 드린 ‘Advanced Solutions Lab’과의 협업을 통해 심층적인 양자 연구를 수행하실 것을 권장드립니다. 이 경우 연구 산출물로 학술 논문 등을 생산하는 것이 일반적입니다. ‘Advanced Solutions Lab’은 여러 글로벌 고객사와의 협업을 통해 다수의 논문, 기술 블로그 및 특허 출원에 대한 경험을 보유하고 있습니다. ‘Advanced Solutions Lab’에 대해 좀 더 궁금한 내용이 있으시다면 다음의 링크를 확인하시기 바랍니다.
레벨 2의 역량을 가지고 있는 고객의 경우에는 이미 어느 정도의 연구 역량을 보유하고 있으나 심도 있는 양자 연구 수준까지는 오르지 못했기 때문에, 이 시리즈의 두 번째 블로그에서 소개해 드린 Amazon Braket의 다이렉트 서비스를 우선적으로 이용해 보실 것을 권장드립니다.
마지막으로, 아마도 대부분의 고객은 레벨 1의 수준이라고 생각됩니다. 이러한 고객을 위해 AWS에서는 24년 11월에 ‘Quantum Embark’ 프로그램을 새롭게 론칭(launching)하였습니다. ‘Quantum Embark’ 프로그램은 양자 연구를 막 시작하는 회사를 위해 특별히 설계된 프로그램으로, 아래와 같이 3가지 모듈로 구성되어 있으며 최대 12주까지 진행되는 유상 프로그램입니다. 각 모듈은 고객의 경험 수준과 필요에 따라 선택적으로 진행 가능합니다.
- 유즈 케이스 발굴: 3~4주 소요
- AWS의 양자 전문가와 함께 디스커버리 워크숍을 통해 고객이 해결하고자 하는 문제를 실제 양자 문제로 해결할 수 있는지 식별합니다.
- 테크니컬 인에이블먼트(Technical enablement): 1~2일 소요
- 양자 컴퓨터에 대한 기초부터 시작하며 Amazon Braket과 관련된 실제 핸즈온을 제공합니다. 고객의 요청에 따라 맞춤형 커리큘럼을 제공합니다.
- 딥 다이브(Deep dive) : ~8주 소요
- 고객이 타겟(target)한 응용 프로그램과 관련하여, 프로토타이핑 수준의 PoC를 진행합니다. 이를 위해 다양한 양자 디바이스에서 결과를 평가하기 위한 벤치마크가 포함됩니다.
현재 양자 컴퓨팅과 관련된 기술이 엄청난 주목을 받고 있기 때문에, 많은 기업에서도 양자 기술을 이용한 R&D에 관심을 보이고 있습니다. 그러나 관련 기술 장벽이 매우 높고, 어디서부터 어떻게 관련 연구를 시작해야 할지 방법론조차도 모르는 경우가 대부분입니다. 따라서 이 프로그램의 목표는 고객이 양자 연구 개발 프로세스의 전과정을 체험함으로써, 향후에 고객 스스로 양자 연구 관련 로드맵을 구축할 수 있는 역량을 갖추도록 하는 것입니다.
Amazon Braket 고객 사례
현재 제조, 금융, 헬스케어, 이동통신, 항공, 물류 등 다양한 분야에서 기업들은 Amazon Braket을 사용하여 양자 알고리즘을 테스트하며 미래 기술의 가능성을 탐구하고 있습니다. 각 산업 분야에서 Amazon Braket이 어떻게 활용되고 있는지 소개해 보도록 하겠습니다.
제조 분야
- BMW는 2021년 글로벌 오픈 이노베이션 챌린지를 통해 Amazon Braket을 활용하여 차량 제조 공정에서 발생하는 다양한 문제를 해결하고자 했습니다. 주요 유즈 케이스로는 사전 생산 차량 구성 최적화, 재료 변형 감지, 센서 배치 최적화, 양자 머신러닝 기반 품질 평가 등이 포함되었습니다. 이 과정에서 Accenture, Qu&Co, QC Ware 등 우승팀이 선정되어 BMW의 파일럿 프로젝트에 참여할 기회를 얻었습니다.
- 2024년에는 BMW와 Airbus가 공동으로 양자 컴퓨팅 챌린지를 진행하였습니다. 이를 위해 두 기업은 알루미늄 부식 방지 시뮬레이션, 지속 가능한 공급망 구축, 자동화된 이동성 및 자율주행 시뮬레이션, 공기역학 설계 최적화와 같은 과제를 제시했습니다. 전 세계 100개 이상의 팀이 참가하여 Amazon Braket을 통해 수천 시간의 양자 알고리즘에 대한 실험을 진행했으며, 15개의 결선 진출팀과 4개의 우승팀이 선정되었습니다.
- 폭스바겐은 Amazon Braket을 활용하여 물류 최적화 및 생산 공정 개선 연구를 진행하였으며, 다국적 전력회사 Enel은 에너지 네트워크 최적화를 위한 테스트를 수행하였습니다.
금융 분야
- 시티 이노베이션 랩(Citi Innovation Lab)은 Classiq와 협력하여 Amazon Braket을 통해 포트폴리오 최적화 솔루션을 탐구하였습니다. 특히 QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm) 알고리즘을 활용하여 주어진 리스크 수준에서 수익을 최대화하는 최적의 자산 구성을 찾는 연구를 진행하였습니다.
- JP 모건(JP Morgan) 역시 포트폴리오 최적화를 위해 QAOA 알고리즘을 활용하였으며, 골드만 삭스(Goldman Sachs)는 포트폴리오 최적화나 머신러닝과 같은 금융 문제를 양자 컴퓨터로 해결하기 위해 기존 데이터를 양자 상태로 변환하는 방법을 연구하였습니다.
- 무디스(Moody’s)는 금융 서비스의 리스크 감소를 위해 Amazon Braket을 적용하였으며, 딜로이트 이탈리아(Deloitte Italy)는 양자 머신러닝을 활용한 디지털 결제 사기 탐지 솔루션을 구축했습니다.
<그림 1. JP 모건과 ‘Advanced Solutions Lab’ 의 공동 연구 결과로 발표된 2024년 산출물 예시>
- 특히 이 중에서 흥미로운 사례는 JP 모건이 2024년에 ‘Advanced Solutions Lab’과 함께 Amazon Braket을 활용하여 연구 산출물로 논문을 출판한 사례(그림1)입니다. 금융 산업에서는 전통적으로 고객 자산의 포트폴리오 최적화가 매우 중요한 분야입니다. 이러한 최적화 문제를 해결하기 위해 JP 모건은 MIS(Maximum Independent Set)문제를 적용하고자 하였고, 이 MIS 문제를 기존 클래식 컴퓨터 대신 양자 컴퓨터를 활용했을 경우 정말로 이점이 있는지를 검증하고 이 결과를 논문으로 출간하였습니다. 앞선 BMW와 에어버스가 오픈 이노베이션을 통해 자사의 문제를 해결하고자 했던 사례인 것에 비해, 이 경우에는 논문을 이용하여 양자 연구의 산출물을 만든 사례라고 할 수 있습니다.
헬스케어 분야
- 신약 개발 분야에서는 QuantumPath 플랫폼이 Amazon Braket을 활용해 노화 관련 약물 유전체학 연구를 진행하였습니다.
- 바이오제약 기업 AMGEN은 ‘Advanced Solutions Lab’ 및 Qsimulate와 협력하여 Amazon Braket을 통해 신약 발견 프로세스에 양자 컴퓨팅을 적용하였습니다. 약 2500개 원자로 구성된 리간드(ligand)/단백질 시스템의 결합 에너지 계산을 AWS에서 1시간 미만, $10 이하의 비용으로 수행할 수 있게 되었습니다.
- 의료 이미징 분야에서는 딜로이트가 QGAN(Quantum Generative Adversarial Network)을 사용하여 합성 MRI 이미지를 생성하는 연구를 진행하였습니다. Amazon Braket에서 제공하는 아이온큐(IonQ) Forte QPU를 활용하였으며, Amazon Braket 다이렉트 서비스를 통해 양자 하드웨어 전문가의 지원을 받았습니다.
이동통신 분야
- O2 Telefónica는 Amazon Braket을 통해 양자 컴퓨팅을 활용, 모바일 타워의 최적 위치를 계산하고 네트워크 효율성을 극대화하고자 하였습니다. 또한, 양자 컴퓨팅의 발전으로 인한 보안 위협에 대응하기 위해 Post-Quantum Cryptography (PQC)와 Quantum Key Distribution (QKD) 기술을 테스트하였습니다.
항공물류 분야
- Quantum-South는 Amazon Braket과 D-Wave의 양자 어닐링 기술을 활용하여 항공 화물 적재 최적화 솔루션을 개발했습니다. 초기 결과는 비행 적재 계획 최적화, 프로세스 효율성 향상, 작업 부하 효율성 개선에 상당한 이점을 가져올 수 있음을 보여주었습니다.
Amazon Braket의 비용 구조 및 통제 방법
Amazon Braket의 비용 구조는 사용량 기반 과금 방식을 채택하고 있어, 사용자는 실제로 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불합니다. Amazon Braket은 양자 컴퓨팅이 아직 발전 중인 기술임을 고려하여, 고객이 불필요하게 많은 비용을 지불하지 않도록 합리적인 가격 정책을 제공합니다. 특히 신규 사용자를 위한 프리티어 혜택이 있어, 첫 12개월 동안 SV1(State Vector), DM1(Density Matrix), TN1(Tensor Network) 시뮬레이터 또는 이 세 가지 온디맨드 양자 회로 시뮬레이터를 조합하여 매월 1시간까지 무료로 사용할 수 있습니다. Amazon Braket의 주요 비용 구성 요소는 다음과 같습니다.
첫째, 양자 컴퓨터(QPU) 사용 비용은 샷(Shot)과 태스크(Task) 두 가지 요소로 구성됩니다. 샷은 양자 알고리즘의 단일 실행을 의미하며, QPU 유형에 따라 가격이 다릅니다. 예를 들어, IonQ Forte는 샷당 $0.08, IonQ Aria는 샷당 $0.03의 비용이 발생합니다. 태스크는 동일한 회로 설계를 기반으로 한 반복 샷의 시퀀스를 의미하며, 모든 QPU에서 태스크당 가격은 $0.3로 동일합니다. Braket Direct 프로그램을 통한 예약 모드에서는 샷과 태스크 비용 대신, 시간당 요금이 부과됩니다. 일례로, IQM Garnet은 시간당 $3,000, QuEra Aquila는 시간당 $2,500의 예약 요금이 부과됩니다. 예약은 1시간 단위로 가능하며, 48시간 전까지 무료로 취소할 수 있습니다.
둘째, 온디맨드 및 임베디드 시뮬레이터 사용 비용은 각 시뮬레이션 작업의 기간을 기준으로 합니다. 시뮬레이션을 실행하는 데 걸리는 시간에 대해 1밀리초 단위로 분당 요금이 청구됩니다. 예를 들어, 시뮬레이션 시간이 30초이고 분당 $0.075인 SV1을 사용하였다면, 비용은 $0.075/분 × 0.5분 = $0.0375 가 됩니다. 다만, 시뮬레이션당 최소 3초에 대한 요금이 청구됩니다. 예를 들어, 실행 시간이 0.064초라 하더라도 청구된 실행 시간은 3초가 됩니다.
셋째, 하이브리드 작업(Hybrid Jobs)을 실행할 경우 양자 디바이스(시뮬레이터 또는 QPU) 비용과 함께 클래식 컴퓨팅을 위한 EC2 인스턴스 비용이 추가로 발생합니다.
넷째, 주피터 노트북(Jupyter Notebook) 환경을 사용할 경우 해당 EC2 인스턴스 비용이 발생하며 결과 저장을 위한 Amazon S3와 같은 추가 AWS 서비스 사용 비용도 별도로 청구됩니다.
다섯째, Braket Direct 서비스를 통해 전용 액세스가 필요한 사용자는 예약 기간에 따라 비용이 청구되며, QPU 전문가와의 미팅의 경우에도 비용이 발생합니다.
제가 만나본 대부분의 고객분들이 Amazon Braket을 자사 연구에 도입할 경우, 한 달 또는 1년간 비용이 어느 정도 나오게 되는지 AWS에 문의를 하십니다. 그러나 클라우드 기반의 서비스는 기본적으로 사용량 기반의 과금에 기반하며 세분화된 비용 체계를 보유하고 있기 때문에, 어느 정도 비용이 나오게 될지 AWS에서 정확히 예측하기 어렵습니다. 따라서 도입 비용이 궁금하신 분들께서는 간단한 PoC를 통해 비용에 대한 감을 잡으실 것을 우선적으로 추천드립니다. 그러나 확실히 말씀드릴 수 있는 것은, 기존의 양자 하드웨어 업체와의 장기 계약 방식에 비해서는 많이 저렴하다는 점입니다.
또한 Amazon Braket은 양자 컴퓨팅 실험을 위한 다양한 비용 통제 도구를 제공하여 사용자가 예산 내에서 효과적으로 연구를 진행할 수 있도록 지원합니다. 다음과 같은 도구를 이용하여 비용 통제를 수행할 수 있습니다.
- 브라켓 SDK에 포함된 Cost Tracker는 실시간에 가까운 비용 모니터링을 제공합니다. 단 한 줄의 코드를 추가하는 것만으로 양자 작업(quantum tasks)의 비용을 추적할 수 있습니다. Tracker() 객체를 초기화하고 알고리즘을 실행하면, QPU 작업 및 샷(shots)의 예상 비용과 시뮬레이터 작업의 지속 시간 기반 비용을 반환합니다. 이는 특히 복잡한 양자 알고리즘을 실행할 때 유용합니다. 예를 들어, QML 하이브리드 알고리즘과 같이 사전에 비용 예측이 어려운 경우에 효과적입니다.
- AWS Billing & Cost Management를 통해 브라켓 사용에 대한 상세한 비용 파악이 가능합니다. 서비스별 비용 추적 기능을 제공하여 양자 컴퓨팅 자원의 소비를 관리할 수 있습니다.
- AWS Budgets는 사용자가 미리 정해둔 예산 한도를 넘었을 때 이메일로 알림을 보내줍니다. 예산을 초과하면 자동으로 특정 작업(예: 리소스 중지 등)을 실행하도록 설정할 수도 있습니다. 다만, 예산 정보는 하루에 최대 세 번만 새로 고쳐지기 때문에, 실시간에 가까운 비용 확인이 필요하다면 Amazon Braket의 별도 비용 관리 솔루션을 사용하는 것이 더 유리합니다.
- AWS Cost Explorer는 시간 경과에 따른 AWS 비용과 사용량을 시각화하고 이해하며 관리하는 데 도움이 됩니다. Amazon Braket 등 AWS 서비스 전반의 비용과 사용량을 분석할 수 있어, 양자 컴퓨팅 실험과 관련된 전체 비용을 파악하는 데 유용합니다.
- Amazon CloudWatch는 양자 태스크의 메트릭(metric)을 모니터링하고 비용 임계값에 대한 알람을 생성하는 데 사용됩니다. 이를 통해 양자 컴퓨팅 리소스 사용에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다.
Amazon Braket을 이용한 양자 연구 시작하기
AWS에서 양자 컴퓨팅 연구를 시작하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요? AWS에서는 초보자도 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 기능과 학습자료를 제공합니다. AWS에서 제공하는 양자 컴퓨팅 서비스를 활용하고 싶다면, 다음과 같은 단계별 접근법으로 시작할 수 있습니다. AWS는 다양한 도구와 학습 자원을 통해 사용자들이 양자 컴퓨팅을 이해하고 활용할 수 있도록 돕고 있습니다.
1. Amazon Braket 학습 과정 활용
- Amazon Braket을 효과적으로 사용하기 위해 AWS는 셀프 서비스 기반의 온라인 학습 과정을 제공합니다. 두 가지 주요 과정이 포함되어 있습니다.
- Amazon Braket Getting Started (60분): Amazon Braket 개요 및 Amazon Braket을 사용하여 양자 컴퓨터를 프로그래밍하는 기초적인 방법을 다룹니다.
- Quantum Application Development with Amazon Braket (90분): 앞선 학습 과정보다 고급 주제를 다루며, 양자 작업 실행 방법을 설명합니다. 이 과정을 완료하면 Amazon Braket Badge를 획득할 수 있어 학습 성과를 인증받을 수 있습니다.
2. AWS Cloud Credit for Research 프로그램 신청
- 교수, 대학원생, 연구기관 종사자는 AWS의 리서치 크레딧 프로그램을 통해 자금을 지원받아 Amazon Braket과 같은 클라우드 기반 양자 컴퓨팅 서비스를 활용할 수 있습니다. 이 프로그램을 통해 연구자들은 비용 부담 없이 실험적인 프로젝트를 수행할 수 있습니다. 단, 롤링 베이스의 심사 과정을 통해 일정 자격을 갖춘 지원자에게만 리서치 크레딧이 제공됩니다.
3. ‘Quantum Embark’ 프로그램 참여
- 양자 연구가 처음이시라면, 앞서 소개해 드린대로, ‘Quantum Embark‘ 프로그램을 추천드립니다. 이 프로그램은 양자 컴퓨팅의 기초를 배우고, 실제 응용 사례를 탐구하며, AWS 전문가와 협력하여 맞춤형 솔루션을 개발하는 기회를 제공합니다.
4. 해커톤(Hackathon) 및 챌린지 참여
- AWS는 BMW Quantum Computing Challenge와 같은 해커톤 및 챌린지를 후원하여 산업계 문제를 해결하기 위한 혁신적인 아이디어를 발굴하고 구현합니다. 이러한 이벤트에 참여하면 실질적인 경험을 쌓고 업계 네트워크를 확장할 수 있습니다.
5. 기술 블로그와 YouTube 자료 활용
- AWS는 양자 기술 블로그와 YouTube 채널을 통해 Amazon Braket 사용법, Qiskit 통합 방법, 양자 노이즈 처리와 같은 다양한 주제를 다룹니다. 예제 코드와 튜토리얼은 실질적인 문제 해결 능력을 키우는 데 유용합니다.
6. GitHub 저장소의 예제 및 튜토리얼 활용
- Amazon Braket GitHub 저장소에는 다양한 예제 코드와 튜토리얼이 제공됩니다. 이 자료들은 간단한 양자 회로부터 복잡한 양자 알고리즘까지 다양한 주제를 다루고 있으며, 초보자가 Amazon Braket을 효과적으로 학습하는 데 매우 유용합니다.
맺음말
지금까지 3회에 걸쳐 AWS가 제공하는 양자 포트폴리오, 그 중에서 클라우드 기반의 양자 컴퓨팅 서비스인 Amazon Braket에 대해 자세히 알아보았습니다. AWS는 양자 컴퓨팅 분야에서 선도적인 역할을 수행하며, Amazon Braket, ‘Advanced Solutions Lab’, ‘AWS Center for Quantum Computing’을 중심으로 전략을 전개하고 있습니다. Amazon Braket은 다양한 양자 하드웨어와 시뮬레이터를 활용하여 양자 알고리즘을 설계, 테스트, 실행할 수 있는 완전 관리형 환경을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 인프라 관리 없이 연구와 개발에 집중할 수 있습니다.
‘Advanced Solutions Lab’은 인더스트리 및 학계와 협력하여 맞춤형 양자 솔루션을 개발하며, 실제 문제를 해결하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 또한, ‘AWS Center for Quantum Computing’은 기초 과학 연구를 통해 차세대 양자 기술 발전에 기여하고 있습니다.
AWS는 비용 효율성과 접근성을 강조하며, 사용자가 필요한 만큼만 지불하는 가격 정책과 다양한 하드웨어 접근성을 제공합니다. 이를 통해 연구자와 기업은 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다. AWS는 앞으로도 양자 컴퓨팅 기술의 발전과 상용화를 가속화하며, 고객이 새로운 가능성을 탐구할 수 있도록 지속적으로 지원할 것입니다.