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HPE와 Dell의 양자-고전 HPC 데이터센터에서의 비전

양자 컴퓨팅의 확장되는 발전을 추적하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 오류 수정 큐비트(logical qubits) 및 내결함성 시스템에서 이루어지는 진보부터, 주변에 등장하고 있는 소프트웨어와 알고리즘까지 다양합니다. 또 다른 방법은 전통적인 하드웨어 OEM들이 양자 컴퓨팅 공급업체들과 협력하여 하이브리드 양자-고전 HPC 데이터센터를 위한 필요한 인프라를 구축하는 작업을 살펴보는 것입니다.

이러한 하이브리드 데이터센터가 양자 컴퓨팅의 이론적 비전과 기업의 실제 사용 사이의 격차를 해소할 것입니다.

앞서 다루었듯이, Cisco Systems는 아키텍처 개발부터 지난 4월 공개된 Universal Quantum Switch 프로토타입까지, 양자 컴퓨팅을 위한 공급업체 중립적인 네트워킹 계층 구축 작업을 가속화하고 있습니다.

Nvidia는 QPU가 GPU 및 CPU와 함께 무대에 오르는 양자 미래를 명확히 보고 있으며, 이를 위해 양자 중심의 제품 라인업을 구성하고 있습니다.

지난해 Nvidia 공동 창립자이자 최고경영자(CEO)인 Jensen Huang은 “우리는 양자 컴퓨터를 직접 만들지는 않지만, 양자 컴퓨팅 산업에 깊이 통합되어 있으며 라이브러리를 만듭니다”라고 말했습니다. “CUDA-Q는 하이브리드 고전 가속 양자를 위한 프로그래밍 모델입니다. 우리는 양자 회로 시뮬레이션에 도움이 되는 cuQuantum 라이브러리와 양자 컴퓨터에서 오류 수정을 수행하는 DGX-Quantum을 보유하고 있습니다. 우리는 그들과 파트너십을 맺고, 지원하며, 가능한 모든 방식으로 도움을 주고 있습니다.”

더 최근에는 각자의 사용자 컨퍼런스에서 HPE와 Dell 모두 과거 행사보다 더 큰 비중으로 양자 컴퓨팅을 다루었으며, 하이브리드 데이터센터의 아키텍처부터 파트너십, 클라우드를 아우르는 모든 것과 함께 양자 컴퓨팅이 어떻게 배포될지에 대한 기대를 집중 조명했습니다.

지난달 Discover 2026 쇼에서 HPE는 Intel, IQM Quantum Computers, Quantinuum, QuEra, Rigetti 등과 파트너십을 발표하며, 시스템 제조사로서 다양한 양자 시스템 모달리티를 자사의 Cray 슈퍼컴퓨터 제품군에 통합할 플랫폼을 구축하고 있습니다. 핵심 부분은 하이브리드 알고리즘 설계부터 소프트웨어 상호 운용성, HPC-양자 워크플로우 벤치마킹에 이르기까지 광범위한 작업을 위한 테스트베드를 만드는 것입니다.

HPE의 트라이쉬 담크로거(Trish Damkroger) 수석 부사장 겸 HPC 및 AI 인프라 솔루션 총괄 매니저는 HPE에게 있어 핵심이 '통합 지점'이라고 말했습니다.

그녀는 쇼에서 The Next Platform과의 인터뷰를 통해 HPE의 역할을 설명하며, “현재 랙 규모로 본다면, 우리는 아예 랙을 설계하는 단계도 아닙니다. 저희가 제조하지만, Nvidia가 레퍼런스 디자인을 제공하고, 그 위에 차별화할 수 있는 것을 추가합니다. 저희는 양자 장치를 만들지 않습니다. 실리콘을 만들지 않는 것과 같습니다. 저는 양자를 또 다른 가속기(accelerator)로 봅니다. 여기에 네트워크를 연결할 것입니다. 이 모든 것을 하나로 통합해야 합니다. 그 위에 소프트웨어 스택을 올리는 것이죠. 모든 것은 이것들을 모두 통합하는 것에 관한 것이며, 기계에 있는 다양한 가속기들을 쉽게 제어하기 위한 단일 제어 평면(single control plane)을 만드는 것이 목표이고, 그다음 배포 및 서비스가 중요합니다.”라고 말했습니다.

현재 양자 컴퓨팅의 상당 부분은 클라우드를 통해 접근되지만, 보안, 주권(sovereignty), 그리고 CPU와 GPU부터 다양한 스토리지 및 네트워킹 시스템, 특수 가속기에 이르기까지 수많은 기술을 이미 지원하는 시설 내에서 고전적 시스템과 통합하기 위한 여러 이유로 HPC 데이터센터에 양자 컴퓨팅을 배치하려는 움직임이 있습니다.

Damkroger에 따르면 양자 컴퓨팅은 “점차 주류화되고” 있습니다. 그는 “현재 Cray 기반의 Frontier 슈퍼컴퓨터가 있는 Oak Ridge National Laboratory와 이야기해 보면, 클라우드를 통해 양자를 주문해서 테스트해 볼 수 있습니다. 하지만 그들이 실제로 장치를 가지고 사용해보려고 하는 지점에 도달하고 있습니다. 아직 Cray-1 수준은 아니지만, 그곳으로 가고 있습니다. 곧 Cray-1 양자 머신이 생산되는 것을 정말 보게 될 것입니다.”라고 말했습니다.

Damkroger가 말하는 것은 문자 그대로 'Cray-1'이라는 이름의 양자 머신이 있다는 뜻은 아닙니다. 오히려 양자 시장이 1975년 Cray-1이 출시되었을 때 슈퍼컴퓨팅이 있던 위치에 와 있다는 의미입니다.

D-Wave는 역사적으로 대부분 Leap 클라우드 서비스를 통해 어닐링(annealing) 양자 컴퓨팅을 제공해 왔지만, 작년에 Advantage 시스템을 조직에 직접 판매하기 시작했습니다.

마찬가지로 IQM도 Resonance 클라우를 통해 학술 기관 및 기업에 초전도(superconducting) 양자 시스템 접근 권한을 판매합니다. 다만 핀란드 기반의 이 공급업체는 전 세계적으로 23개 시스템을 판매한 것으로 보아 온프레미스 데이터센터에 중점을 두고 있습니다. 최근에는 핀란드의 과학 IT 센터인 CSC가 주도하는 LUMI AI Factory가 내년에 Halocene H4를 배치한다고 발표했습니다.

오류 수정 연구를 목표로 하는 Halocene 계열 시스템은 2025년 11월에 도입되었으며, 150큐비트(qubit) 시스템으로 시작했습니다. IQM은 또한 현재 20큐비트로 시작하지만 54큐비트까지 업그레이드할 수 있는 Radiance 라인도 제공합니다. Radiance 시스템은 Discover 쇼 플로어에 전시되었습니다.

HPE의 Cray EX235A HPC 시스템을 기반으로 하는 “Frontier” 슈퍼컴퓨터가 있는 Oak Ridge는 6월에 Pathfinder라는 20큐비트 IQM Radiance 양자 시스템(아래)이 가동되었다고 발표했습니다. 이는 국립 연구소에서 구매한 최초의 양자 시스템이자, 미국에서 IQM이 판매한 첫 제품입니다.

IQM의 북미 국가 책임자인 Ron Bewtra는 최근 “양자 컴퓨팅이 기업 환경에서 첫 번째 실질적인 거점을 어디서 찾을 수 있을지에 대해 건전한 논쟁이 있었습니다”라고 썼습니다. 그는 “클라우드 액세스가 한 가지 모델이고, 독립형 시스템이 또 다른 모델입니다. 미국 시장에서 제가 본 것을 바탕으로 형성된 저의 견해는 가장 신뢰할 수 있는 단기적인 경로는 HPC를 통해 진행된다는 것입니다.”

Dell 역시 같은 경로를 따르고 있습니다. Dell의 글로벌 최고 기술 책임자(CTO)이자 최고 AI 책임자인 John Roese에 따르면, 이 공급업체는 지난 10년간 20개 이상의 양자 회사와 협력해 왔습니다. Roese는 The Next Platform과의 인터뷰에서 양자 시스템을 위한 전진 경로가 하이브리드 환경의 일부라고 말했습니다.

그는 “QPU만으로 구축된 양자 컴퓨터는 없습니다”라며, “모두 하이브리드 양자 시스템입니다. 우리의 전략은 그들의 가장 좋은 친구가 되는 것이고, 이를 GPU처럼 가속기(accelerator)로 취급하여 우리가 잘 위치를 잡도록 하는 것입니다. 즉, 그들이 시스템을 구축할 때, 우리 고객이 산업화되고 소비 가능한 방식으로 구축하는 것을 도울 수 있도록 하는 것입니다.”라고 말했습니다.

그러한 회사 중 하나가 Equal1인데, 이 회사의 RacQ 양자 컴퓨터 프로토타입은 최근 Dell Technologies World 2026 행사에서 전시되었습니다. RacQ는 해당 공급업체의 Bell-1 Server의 최신 세대 제품으로, 회사 임원들에 따르면 표준 19인치 데이터센터 랙에 장착할 수 있는 랙 마운트 시스템입니다. Equal1이 선택한 방식은 표준 CMOS를 사용하여 제작되는 실리콘 스핀 큐비트(silicon-spin qubits)로, 모든 시스템 구성 요소를 단일 실리콘 패키지에 담는 양자 시스템 온 칩(SOC)을 생성합니다.

이 시스템은 표준 반도체 공정을 사용하여 확장성이 용이하도록 구축되었습니다. 이 시스템은 약 1.6킬로와트의 전력과 400킬로그램의 무게를 가지며, 일반적인 Dell 42U 프레임에 들어갈 수 있습니다. 또한 내부 온도를 0.3켈빈으로 유지하는 통합 극저온 냉각기(cryocooler)가 포함되어 있는데, 이는 실리콘-스핀 큐비트(silicon-spin qubits)의 열 잡음(thermal noise)을 줄이고 결맞음 시간(coherence times)을 연장하는 데 필수적입니다. 냉각 시스템이 통합됨으로써 컴퓨터 외부에 별도의 극저온 시스템이 필요하지 않습니다.

RacQ는 Equal1이 언급하는 하이브리드 양자-고전 컴퓨팅(HQCC, hybrid quantum-classical computing) 통합의 일부로, 고전 작업 부하와 양자 작업 부하가 함께 실행됩니다. 전처리 및 후처리는 고전 시스템에서 수행되며, 양자 컴퓨터는 양자 집약적 서브루틴(quantum-intensive subroutines), 즉 전통적인 시스템보다 기하급수적으로 빠르게 계산이 필요한 알고리즘 빌딩 블록을 구동합니다.

쇼에서 시연할 때 Dell PowerEdge 서버가 이러한 고전 대응 장치로 사용되었습니다.

Roese는 RacQ가 양자 세계의 작업을 가속화하기 위해 동시에 당겨지고 있는 여러 레버리지(levers)를 대표한다고 말했습니다. 핵심적인 부분 중 하나는 양자 컴퓨터 자체가 점점 더 좋아지고 있다는 것입니다.

그는 “Equal1 시스템이 5큐비트 시스템에서 1,000큐비트 또는 심지어 백만 큐비트로 가려면 두 가지 공학적 성과가 필요합니다. 첫 번째는 큐비트가 실제로 존재하는 작은 반도체 영역이 약 3제곱밀리미터²에서 11제곱밀리미터²로 변화하는 것입니다. 이 모든 것이 300밀리켈빈 환경 내부에서 일어납니다. 두 번째는 현재 여러 개의 상자(boxes)인 제어 시스템을 프로세서로 변환하고, 극저온 환경 내에서 CMOS 컴퓨팅을 실행할 수 있는 Cryo-CMOS라는 것을 사용하는 것입니다. 이것은 완전히 다른 기술입니다.”라고 말했습니다.

Roese는 Dell 서버를 하이브리드 부분으로 사용하여 “이것을 Nvidia NVL72 랙 바로 옆에 배치하고 두 가지를 연결할 수 있으며, CPU-GPU-QPU 시스템을 위한 모든 기본적인 컴퓨팅 자원을 갖추게 됩니다.”라고 덧붙였습니다.

Dell의 양자 인프라 책임자인 Burns Healy에 따르면, AI가 핵심적인 역할을 할 것입니다. Healy는 행사에서 열린 원탁 회의 동안, AI가 양자 알고리즘을 생성하는 데 도움을 주어 사용자가 양자 컴퓨팅을 더 쉽게 할 수 있게 만들 것이라고 말했습니다. 예측 기계 학습(Predictive machine learning)은 조직이 QPU, CPU 또는 FPGA 중 언제 GPU를 켜야 하는지 이해하는 것과 같은 요구 사항에 도움을 줄 것입니다. QPU는 또 다른 가속기입니다. 어떤 칩 아키텍처가 어떤 워크로드에 더 적합한지 이미 파악할 수 있는 방법들이 있습니다.

그는 “이것은 그것에 대해 생각하는 또 다른 방식입니다”라며, “양자(Quantum)는 분명히 조금 더 복잡합니다. 왜냐하면 다양한 종류의 양자 프로세서가 서로 다른 기술을 기반으로 구축되기 때문에, 그러한 것들이 공존하는 한, 여러분은 다양한 워크로드에 따라 다른 성능을 보이는 여러 양자 프로세서의 복잡성을 고려해야 하기 때문입니다.”라고 말했습니다.

Healy는 이 모든 것이 클래식-양자 하이브리드 환경에 대한 수요로 이어지며, “솔직히 말해서, 클라우드를 통해 접근할 수 있는 실험실의 QPU를 갖는 것은 멋지하지만, 진정한 근접한 양자 우위(near-term quantum advantage)를 원한다면 그것이 HPC와 공동 배치되어 있지 않을 수는 없습니다. 왜냐하면 큐비트(qubits)에 비해 실리콘(silicon) 부분이 저렴하기 때문입니다.”라고 말했습니다. “실리콘 기반 노드에서 양자 컴퓨팅의 처리량과 정확도를 향상시키는 모든 것—그리고 할 수 있는 일이 많다는 것이 밝혀졌습니다—[이것은 매우 중요합니다]. 하이브리드가 게임의 이름이며, 이는 워크로드뿐만 아니라 양자 데이터 전처리(pre-processing quantum data), 후처리된 양자 데이터(post-processed quantum data), 보정(calibration), 적응형 양자 회로(adaptive quantum circuits)를 위해서도 마찬가지입니다. 우리는 실제로 제가 GPU에 오프로드할 수 있는 컴퓨팅의 절대적인 최대치가 무엇인지, 그리고 필요한 것만을 위해 QPU 시간을 제한하는 요소를 유지하고 있는지 말하는 체계 속에 있습니다.”