양자 EDA 도구가 회로 기판을 위해 오고 있습니다

만약 여러분의 EDA 도구가 한 번에 수백만 개의 회로 구성을 탐색하여, 몇 주가 아닌 몇 분 안에 혁신을 찾아낼 수 있다면 어떨까요? 그것이 바로 양자 강화 설계가 약속하는 것입니다. 양자 컴퓨팅이 이론적 약속에서 실용 도구로 전환함에 따라, 우리가 회로를 최적화하는 방식을 변화시키기 시작했습니다.

전통적인 EDA 도구는 한 번에 하나의 설계 반복 작업을 처리합니다. 양자 시스템은 다르게 작동합니다: 이들은 병렬로 광범위한 해결책 공간을 평가하여, 한때 너무 복잡하거나 시간이 많이 소요되어 탐색할 수 없었던 문제들을 해결할 수 있게 합니다. 엔지니어들은 이미 이러한 도구를 사용하여 아날로그 최적화를 가속화하고, 새로운 재료를 모델링하며, 고전적 방법의 도달 범위를 훨씬 넘어서는 시스템을 시뮬레이션하고 있습니다.

회로 설계에서의 양자 최적화

양자 강화 최적화는 개별 구성 요소 설계를 넘어섭니다. 이 도구들은 아날로그 회로 성능을 향상시키기 위한 조합 문제를 포함한 복잡한 퍼즐을 해결하는 데 뛰어납니다. 양자 알고리즘은 수백만 가지 가능한 구성을 빠르게 처리할 수 있어, 더 적은 시간에 더 나은 설계를 얻을 수 있습니다.

2024년 11월, NVIDIA는 SC24(고성능 컴퓨팅, 네트워킹, 저장 및 분석을 위한 국제 컨퍼런스)에서 Google Quantum AI와 협력을 발표했습니다. 이 파트너십은 CUDA-Q 플랫폼을 활용하여 대규모 시뮬레이션을 통한 양자 프로세서 설계를 발전시키고 있습니다. 1,024개의 H100 Tensor Core GPU로 구성된 NVIDIA Eos 슈퍼컴퓨터를 사용하여, 이 플랫폼은 최대 40 큐비트 장치의 시뮬레이션을 생성했으며, 이는 지금까지 수행된 가장 큰 시뮬레이션 중 하나입니다. 이 솔루션은 계산 시간을 몇 주에서 몇 분으로 줄여 양자 하드웨어의 확장을 크게 진전시키면서 노이즈를 해결했습니다.

Google Quantum AI와 DeepMind의 연구자들은 또한 양자 오류 수정을 해결하기 위해 Transformer 아키텍처를 기반으로 한 AI 구동 신경망 디코더인 AlphaQubit을 개발했습니다. Google의 Sycamore 양자 프로세서에서 테스트된 AlphaQubit은 텐서 네트워크 방법에 비해 오류를 6% 줄였으며, (합성 데이터 사전 훈련 + 실험 데이터 미세 조정)의 두 단계 훈련 과정을 통해 실제 세계의 노이즈에 대한 적응성을 입증했습니다. 이 협력은 기계 학습이 내결함성 양자 컴퓨팅을 발전시키는 데 있어 점점 더 중요한 역할을 하고 있음을 강조합니다.

또한, Keysight와 Google Quantum AI는 Quantum Circuit Simulation (Quantum Ckt Sim)이라는 새로운 설계 도구를 만들었으며, 이는 이미 양자 회로 개발에 있어 가치를 입증하고 있습니다. 시뮬레이션 도구에 주파수 영역의 플럭스 양자화를 추가함으로써 초전도 양자 회로의 모델링 방식이 개선되었습니다. Google AI와 공동으로 작성된 기술 논문에 자세히 설명된 새로운 도구는 양자 장치의 광범위한 라이브러리와 양자 R&D 워크플로우의 정확성과 효율성을 향상시키는 향상된 제어 기능을 제공합니다.

양자 강화 EDA가 작동하는 방식

양자 강화 EDA는 양자 역학의 원리를 적용하여 설계 문제를 더 효율적으로 처리합니다. 전통적인 EDA 도구는 설계 옵션을 하나씩 평가하는 반면, 양자 시스템은 양자 중첩을 활용하여 동시에 여러 가능성을 탐색합니다.

양자 강화 EDA를 가능하게 하는 세 가지 핵심 접근 방식:

• 유연한 프로그래밍 모델을 제공하는 게이트 기반 양자 컴퓨터
• 대규모 조합 문제를 해결하기 위해 최적화된 양자 담금질 시스템
• 양자와 고전의 강점을 균형있게 활용하는 하이브리드 양자-고전 알고리즘

양자-고전 인터페이스

양자 강화 EDA 도구를 사용하는 전자 엔지니어는 양자 컴퓨팅과 고전 컴퓨팅 사이의 격차가 어떻게 연결되는지 고려해야 합니다. 양자 프로세서는 초전도 시스템의 경우 일반적으로 10-15 밀리켈빈(mK)의 근접 절대 영도에서 작동하는 정교한 제어 전자 장치를 요구합니다. 이는 전체 도구 체인을 통해 고유한 설계 제약 조건을 만듭니다.

인터페이스는 양자 상태를 조작하기 위한 나노초 미만의 정밀한 타이밍 제어를 요구합니다. 현대 시스템은 4 K(켈빈)에서 작동하는 전문 크리오젠(Cryogenic) CMOS 회로를 사용하며 열 부하를 최소화하면서 성능을 유지하도록 설계되었습니다. 이 때문에 전력 관리가 중요해지며, 작은 열 변화라도 양자 작업을 방해할 수 있습니다. 

구현 및 통합

양자 강화 EDA 도구를 구현하는 것은 기존 설계 흐름에 어떻게 맞는지 철저히 분석하는 것을 요구합니다. 많은 경우에 양자 처리는 전문 하드웨어 시스템이나 클라우드 서비스에서 실행될 수 있지만, 엔지니어는 양자 도구에 제출하기 전에 고전 컴퓨팅 자원을 사용하여 설계 문제를 사전 처리해야 합니다.

성공적인 구현의 핵심은 양자 방법으로 해결할 적합한 문제를 선택하는 것입니다. 아날로그 회로 설계를 정제하거나 배치 및 라우팅 문제와 같은 일부 설계 작업은 오늘날 양자 접근 방식에 특히 적합합니다. 전통적인 방법은 앞으로도 많은 다른 작업을 더 효율적으로 처리할 것입니다.

최근 양자 기술의 구현 및 통합에 관한 발전에는 다음이 포함됩니다:

• 실험을 위한 클라우드 기반 양자 서비스: NVIDIA와 같은 일부 선도 기술 회사들은 이제 양자 하드웨어 및 시뮬레이터에 대한 접근을 제공하여, 엔지니어들이 전문 장비에 투자하지 않고도 양자 알고리즘을 테스트할 수 있게 합니다.
   
• 고전 하드웨어에서의 양자 영감을 받은 알고리즘: 연구자들은 양자 원리를 모방하는 고전 알고리즘을 개발하여, 기존 하드웨어에서 양자 컴퓨팅의 일부 이점을 제공하고 있습니다.

비용-편익 고려 사항

양자 향상 EDA 기능에 대한 투자는 구체적인 결과와 비교해야 합니다. 최근 연구에 따르면 양자 방법은 이미 주요 최적화 작업에서 유망한 ROI를 제공하고 있으며, 시뮬레이션 시간을 수주에서 수일로 단축시키고 장치 성능에서 측정 가능한 개선을 이루고 있습니다.

기술이 아직 발전 중임에도 불구하고, 가장 성공적인 구현은 양자가 명확한 이점을 제공하는 구체적이고 잘 정의된 설계 도전 과제에 초점을 맞추고 있습니다. 작게 시작하여 올바른 사용 사례를 대상으로 하는 팀들이 가장 큰 수익을 보고 있습니다. 

새로운 전선

양자 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라, 전자 설계를 위한 점점 더 정교한 응용 프로그램을 볼 수 있게 될 것입니다. 반도체 연구개발에서는 새로운 재료와 장치 물리학의 양자 시뮬레이션을 통해 칩 혁신의 속도를 가속화할 수 있습니다. 미래의 양자 강화 도구는 자동으로 새로운 회로 토폴로지를 생성하고 최적화할 수 있으며, 대부분의 인간 엔지니어가 결코 고려하지 않을 설계를 제안할 수 있습니다.

양자 컴퓨팅을 인공 지능 기술과 통합하면 더욱 미래지향적인 가능성을 활성화할 수 있습니다. AI 주도의 양자 강화 도구는 활동적인 설계 파트너가 될 잠재력을 가지고 있어, 엔지니어가 전례 없는 설계 공간을 탐색하고 기존 설계 한계를 넘어서는 솔루션을 개발할 수 있도록 도울 수 있습니다.

엔지니어를 위한 진입 지점

양자 강화 EDA를 탐색하고자 하는 엔지니어를 위해 이미 여러 실용적인 진입 지점이 제공되고 있습니다:

• 클라우드 기반 양자 서비스를 사용하여 회로 모델과 양자 알고리즘을 실험해 보세요. 예를 들어 Amazon Braket은 IonQ, Rigetti 등의 하드웨어에 대한 접근성을 제공합니다.
• 익숙한 도구와 언어를 통해 양자 영감을 받은 최적화 기술을 탐색해 보세요. Microsoft Azure Quantum과 같은 플랫폼은 다양한 하이브리드 및 클래식 시뮬레이터를 지원합니다.
• IBM의 Qiskit Metal과 같은 개발 환경을 사용하여 익숙한 EDA 설계 도구와 통합되고 Python 기반 사용자 정의를 지원하는 양자 인식 하드웨어 디자인을 구축하기 시작하세요.

이 예시들은 주요 기술 회사들이 엔지니어를 위한 자원에 적극적으로 투자하고 있음을 보여줍니다. 여기에는 튜토리얼, 시뮬레이터, 양자 영감을 받은 워크플로우와 진정한 양자 워크플로우를 모두 지원하는 클라우드 플랫폼이 포함됩니다.

전자 엔지니어를 위한 양자 기술

양자 컴퓨팅 전문 지식을 가진 전문가에 대한 수요가 곧 증가할 것입니다. 다음 기술을 가진 엔지니어는 강력한 기반을 구축할 것입니다:

• 4-8 GHz 큐비트 제어를 위한 마이크로파 공학
• 저온 ASIC 디자인 원리
• 양자 인식 EDA 도구 흐름
• 고장 허용 아키텍처 공동 설계

주요 교육 기관들은 전통적인 전자 전문 지식을 기반으로 양자 공학 경로를 개발하기 위해 최고 기술 회사들과 파트너십을 맺고 있습니다. 이 프로그램들은 양자 장치 물리학과 실용적인 회로 설계를 혼합하여 고전적 및 양자 영역을 연결합니다.

차세대 엔지니어를 위한 차세대 도구

전자 설계 자동화에 양자 컴퓨팅을 통합하는 것은 엔지니어들이 회로 설계에 접근하는 방식을 근본적으로 변화시킬 것입니다. 이 기술이 아직 성숙 단계에 있음에도 불구하고, 설계 과정을 가속화하고 확장할 수 있는 잠재력은 이미 분명해졌습니다. 오늘날 양자 강화 EDA를 탐색하기 시작하는 엔지니어들은 다음 세대의 전자 설계 혁신을 이끌 준비가 잘 되어 있을 것입니다.