Quantum Pulse, 큐비트(Qubits)의 대폭적인 향상을 위해 산업용 빛 기술 활용

이스라엘의 양자 스타트업인 Quantum Pulse Ventures는 양자 컴퓨터 성능을 10배 향상시킬 것을 약속하는 제조 라인 개선 기술을 공개했습니다. 이 회사는 이번 주 에든버러에서 열린 컨퍼런스에서 QP2.0 플랫폼을 공개하며, 자사의 “복합 펄스(composite pulse) 접근 방식이 운영 충실도(operational fidelity)를 개선하고 제조 가변성(fabrication variability)에 대한 견고함을 높인다”라고 밝혔습니다.

이 플랫폼은 재설계된 범용 방향성 결합기(universal directional coupler)를 중심으로 하며, 회사는 이것이 “운영 충실도에서 한 자릿수(an order-of-magnitude)의 개선을 제공한다”라고 주장합니다. 회사는 이 방향성 결합기를 “광학 컴퓨팅을 위한 트랜지스터(transistor)와 같아서, 두 개의 큐비트가 광자 회로(photonic circuit) 내에서 상호작용할 수 있게 해준다”라고 비유했습니다.

광자 회로(photonic circuits) 제조 과정에서의 변동성과 부정확성은 오류 발생 가능성을 높이는 연쇄적인 문제를 일으킵니다. 이것이 양자 컴퓨터 설계가 하나의 논리적 큐비트(logical qubit)를 구현하기 위해 방대한 수의 물리적 큐비트(physical qubits)와 광범위한 오류 수정(error correction)을 허용해야 하는 이유 중 하나이며, 이는 현재 양자 컴퓨터가 크기와 비용 면에서 모두 거대할 수밖에 없음을 의미합니다.

Quantum Pulse의 설계는 이러한 게이트(gates) 회로 내의 물리적 오류와 노이즈를 줄이기 위해 전통적인 단일 세그먼트 균일 도파로(one segment uniform wave guides) 대신 복합 도파로(composite wave guides)를 사용합니다. 또한 이 설계는 제조 오류에 더 강한 저항성을 가진다고 회사는 주장합니다.

회사는 이 기술이 광범위한 범주의 광자 집적 회로(photonic integrated circuits)에 사용될 수 있다고 밝혔습니다. 또한 현재의 실리콘 포토닉스(silicon photonics), 질화 규소(silicon nitride), 박막 리튬 니오베이트(thin-film lithium niobate) 및 관련 집적 포토닉스(integrated photonics) 제조 공정 전반에 걸쳐 채택될 수 있습니다. 이들의 스택 구성 요소는 다음과 같습니다:

이 이스라엘 기업의 공동 창립자이자 최고 경영자(CEO)인 Ofer Shapiro는 이 결합기가 전통적인 CMOS 회로의 트랜지스터와 유사하게 빛이 한 도파로에서 다른 도파로로 점프할 수 있게 해준다고 말했습니다.

도파로(wave guides) 자체는 “매우, 매우 작아서 크기가 1마이크로미터(micrometer) 미만이며, 이 동작이 정확하게 이루어지려면 도파로 사이의 거리가 서브 나노미터(sub-nanometer) 수준으로 정확해야 합니다.”

이는 결과적으로 “거대한 제조상의 문제(manufacturing issue)가 되며, 이것이 많은 솔루션들이 겨우 기능 구현의 문턱에 머물러 있는 이유입니다.”

트랜지스터 비유를 이어가며 Shapiro는 다음과 같이 말했습니다: “만약 누군가 당신에게 에너지를 10분의 1만 사용하여 마이크로일렉트로닉스(microelectronics)를 수행할 방법을 찾아냈다고 말한다면, 그것은 엄청난 일일 것입니다. 광학(photonics) 분야에서도 마찬가지입니다.”

이 기술은 행렬 곱셈 유닛(matrix multiply units)과 양자 라우터(quantum routers)에도 적용 가능하며, 기존 기술보다 4배의 속도 향상을 제공할 것이라고 회사는 설명했습니다. 행렬 곱셈 유닛을 만들기 위해 이 기술을 사용하는 방법은 다음과 같습니다:

그리고 광학 라우터(optical router)를 만드는 방법은 다음과 같습니다:

Shapiro는 이것이 프로세서 설계나 제조 공정의 광범위한 재설계(rearchitecting)를 의미하는 것은 아니라는 점을 강조했습니다.

“우리는 더 정확하고 더 나은 결과를 만들어내는 더 나은 트랜지스터를 위한 레시피를 가지고 있으며, 이는 다른 제조 공정을 의미하지 않습니다. 팹(fab)에서 아무것도 바꿀 필요가 없습니다. 단지 칩에 리소그래피(lithograph)할 다른 이미지를 제공하기만 하면 됩니다.”

회사가 이 혁신을 어떻게 수익화할지에 대해 Shapiro는 다음과 같이 말했습니다: “그것은 IP(지식재산권) 전략입니다. 만약 당신의 칩에 이 IP를 도입하여 사용하고 싶다면, 로열티(royalties)를 지불해야 합니다. 매우, 매우 단순하면서도 매우 매력적인 모델입니다.”

일부 광학 양자 컴퓨터의 크기가 경기장만 하고 비용 또한 그에 상응한다는 점을 고려하면, 이는 큰 의미를 갖습니다. 일반적으로 하나의 결함 허용 큐비트(fault tolerant qubit)를 만들기 위해서는 평균 10,000개의 물리적 큐비트(physical qubit)가 필요합니다. 따라서 Shapiro는 다음과 같이 주장했습니다: “만약 성능이 10배 더 좋아진다면, 1,000개만 있으면 됩니다. 이는 모든 것이 그 비율에 맞춰 축소된다는 것을 의미합니다.” 또는 다른 방식으로 표현하자면, “동일한 예산으로 10배 더 많은 것을 얻을 수 있습니다.”

이는 그가 주장했던 그 포착하기 어려운 결함 허용 큐비트(fault-tolerant qubits)를 생산할 수 있는 능력을 대폭 향상시킵니다. “상업적으로 100개의 결함 허용 큐비트(fault tolerant qubits)를 보유하게 되는 첫 번째 사람이 최초의 실용적인 양자 컴퓨터(practical quantum computer)를 향한 경주에서 승리하게 될 것입니다. 그 지점은 실제로 (양자 컴퓨팅이) 의미를 갖기 시작하는 임계값(threshold)으로 간주됩니다.”

Shapiro에 따르면, Quantum Pulse의 설계를 구현하는 것은 그리 어려운 일이 아닙니다. “우리는 파트너와 협력하여 그들이 선택한 제조 플랫폼에 대한 정보를 얻고, 이 설계도, 예를 들어 커플러(coupler)나 편광 제어기(polarized controller)와 같은 구성 요소의 설계를 전달해야 합니다. 아마 대부분의 경우 두 가지 모두가 필요할 것입니다. 그들에게 설계를 전달하면, 그들은 이를 적용하기만 하면 됩니다.” 그는 이 과정이 몇 번의 제조 주기, 즉 6개월에서 9개월 정도 소요될 것이라고 말했습니다.

Shapiro는 이 기술이 실용적인 양자 컴퓨터의 전달 속도를 높일 수 있다고 단언했지만, 언제 그렇게 될 것인가에 대한 불확실성은 언제나 존재합니다. “그들은 분명 시장에 자신들이 거의 다 왔다는 신호를 보내고 있습니다, 그렇지 않나요?

“하지만 문제는, ‘거의’가 어느 정도냐는 것입니다. 마치 우리가 오랫동안 자율 주행(autonomous driving)에 매달려 있었던 것과 같습니다. AI도 거의 다 왔다고 했었죠. 저는 아마 30년 전, 혹은 그보다 더 이전에 신경망(neural networks)에 대해 읽었던 기억이 납니다. 그리고 아시다시피, 일은 일어날 때 일어나는 법이며, 당연히 그것은 세상을 바꾸어 놓았습니다.”

“제 생각에 5년에서 10년 안에 여러분은 전자를 구동하는 프로세서와 광자(photons)를 구동하는 프로세서를 모두 갖게 될 것입니다.”

어느 쪽이든, 그는 우리가 “전자로부터 짜낼 수 있는 것”의 물리적 한계에 도달하고 있다고 말했습니다. 이는 가격이 급등하고 있는 메모리 분야와 프로세싱 분야 모두에서 나타나고 있습니다.

“사람들은 더 나은 트랜지스터를 찾기보다는 프로세서의 아키텍처(architecture)를 살펴보고 있습니다. 왜냐하면 트랜지스터가 제조 과정에서 너무 작아져서 물리적 장벽에 가까워지며 한계에 부딪히고 있기 때문입니다, 그렇지 않습니까?”

“단일 컴퓨터에서 얻을 수 있는 양에는 한계가 있으며, 그다음에는 규모를 확장(scale)해야 합니다. 그리고 그 확장 방법은 양자 라우터(quantum router)를 통한 것입니다.”

반면, 양자 컴퓨터(quantum computers)에 관해서는 큐비트(qubit)를 구현하는 방법에 여러 가지 옵션이 있다고 그는 말했습니다.

“어떤 것들은 반도체(semiconductors)를 사용하고, 어떤 것들은 포획된 이온(trapped ions)을 사용하며, 어떤 것들은 광학(optics)을 사용합니다. 서로 다른 응용 분야에 따라 서로 다른 기술이 승리할 수도 있습니다.”

하지만 큐비트를 구축하기 위한 다양한 기술이나 입자(particles)가 있음에도 불구하고, “그것들을 연결하는 것에 대해 이야기할 때는 광자(photons)를 대체할 수 있는 것이 없습니다. 반드시 빛을 기반으로 해야 합니다, 그렇지 않나요.”

“이것은 마치 달을 향한 경주와 같습니다. 대부분 민간 부문에서 일어나고 있으며, 2등에게는 보상이 없습니다.” 그는 잠시 말을 멈춘 뒤 덧붙였습니다. “2등에게는 무언가 있을 수도 있다고 생각하지만, 3등에 대해서는 잘 모르겠습니다.”