양자 컴퓨팅의 궁극적인 약속은 기존 기계보다 훨씬 빠르게 특정 계산 위업을 수행하거나 기존 접근 방식을 사용하여 근본적으로 풀 수 없는 문제를 해결할 수 있는 능력이다.

이 분야는 아직 초기 단계이며 오늘날의 장치는 실제 문제를 해결하기에는 너무 작다. 그러나 이 분야가 발전하고 있음을 증명하기 위한 노력의 일환으로 양자 프로세서 개발자는 실제적으로 많이 사용되지는 않지만 기술이 할 수 있는 잠재적인 속도 향상을 보여줄 수 있는 문제를 찾기 위해 열심이었다.

Google은 2019년 시카모어(Sycamore) 프로세서가 슈퍼컴퓨터가 10,000년이 걸리는 문제를 단 200초 만에 해결했다고 주장하면서 이 분야에서 중대한 돌파구를 마련했다. 문제는 본질적으로 프로세서의 출력을 시뮬레이션하는 것과 관련이 있기 때문에 자신에게 유리하게 조작되었지만 고전적인 컴퓨터가 어려움을 겪을 수 있음을 보여줌으로써 오늘날 "양자 우위"로 더 일반적으로 알려진 "양자 우위"를 주장할 수 있었다.

그러나 이제 중국의 연구원들은 기발한 알고리즘 설계와 적당한 크기의 컴퓨터를 사용하여 단 15시간 만에 동일한 문제를 풀었다. 그들의 계산에 따르면, 풀사이즈 슈퍼컴퓨터에 접근할 수 있다면 불과 수십초면 충분할 것이다.

Google이 설정한 과제는 프로세서가 난수 생성기 역할을 하는 정도를 시뮬레이션하는 것이었다. 유일한 차이점은 알고리즘을 수백만 번 반복했다는 것이었고, 알고리즘의 특성상 내뿜는 난수에서 특정 패턴이 나타나야 한다.

기존 컴퓨터에서 이를 시뮬레이션하는 것은 프로세서 크기가 증가함에 따라 빠르게 어려워질 것이다. 인코딩된 정보의 양이 각 추가 큐비트와 함께 기하급수적으로 증가하기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위해 기존 접근 방식을 사용하여 Google은 53큐비트 프로세서를 시뮬레이션하는 데 10,000년이 걸릴 것이라고 예측했다.

중국과학원 이론물리연구소 팀은 문제 해결에 사용된 기본 수학을 재작업하여 이 문제를 해결했다. 그들은 프로세서를 53 큐비트 사이의 논리 게이트를 나타내는 텐서라고 하는 수학적 개체의 3D 네트워크로 표현했다. 이 네트워크는 프로세서의 출력을 읽기 전에 양자 알고리즘이 실행되는 20개의 사이클을 나타내도록 설계된 20개의 레이어에 걸쳐 반복되었다.

텐서를 사용할 때의 이점은 딥 러닝 혁명을 주도한 칩인 GPU가 병렬로 매우 빠르게 처리할 수 있다는 것이다. 연구원들은 또한 시카모어(Sycamore)에 대한 Google의 계산이 매우 정확하지 않다는 사실을 이용하여 0.2%의 정확도를 달성했다. 이를 통해 큐비트 간의 일부 연결을 제거하여 속도를 높이기 위해 시뮬레이션의 정확도를 일부 희생할 수 있었다.

그 결과 시카모어(Sycamore) 프로세서의 출력을 512개의 GPU에서 단 15시간 만에 0.37%의 충실도로 시뮬레이션할 수 있었다. 결과를 요약한 논문은 현재 Physical Review Letters에서 발행 중이지만, 동료 검토를 거치지 않은 사전 인쇄본은 지난 11월에 발표되었다.

그 결과 구글의 양자 우위 거품이 다소 터졌지만, 사이언스에 보낸 이메일에서 구글은 2019년 논문에서 고전 알고리즘이 개선될 것이라고 예측했다고 지적했다. 그러나 그들은 양자 컴퓨터의 성능이 기하급수적으로 증가하는 속도를 오랫동안 따라잡을 수 없을 것이라고 생각한다고 덧붙였다.

취소해야 할 양자 우위 실험은 이뿐만이 아니다. 2020년 중국 연구팀은 양자 컴퓨터가 200초 안에 풀 수 있는 문제는 슈퍼컴퓨터가 25억 년이 걸릴 것이라고 주장했지만, 1월 연구자들은 실제로는 73일 밖에 걸리지 않을 것임을 보여주었다.

이것이 이 분야의 발전을 부정하는 것은 아니지만, 이러한 종류의 추상적인 계산 문제에 대해 양자와 고전 기계를 서로 대립시키는 것은 기술이 어디에 있는지 명확하지 않다고 말한다.

실제 테스트는 양자 컴퓨터가 실제 문제를 기존 문제보다 빠르고 효율적으로 해결할 수 있을 때라고 그들은 말한다. 그리고 그것은 아직 멀었다고 볼 수 있다.

이미지 출처: 구글