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양자컴퓨팅 플랫폼 기술
2017.06.27
최 병 수
ETRI 초연결통신연구소 초연결원천연구본부 양자창의연구실
목차
Part1: 양자컴퓨팅 연구개발 배경
Part2: ETRI 양자컴퓨팅 플랫폼 소개 및 활용 사례
Part3: 국가차원에서의 전략
결론
2
목차
Part1: 양자컴퓨팅 연구개발 배경
Part2: ETRI 양자컴퓨팅 플랫폼 소개 및 활용 사례
Part3: 국가차원에서의 전략
결론
3
4
양자컴퓨팅 연구개발의 배경
http://www.quantiki.org/wiki/File:Shrinkingcomputer.jpg
http://spectrum.ieee.org/semiconductors/devices/transistors-could-stop-shrinking-in-2021
End of The Road: ITRS had previously predicted that the physical gate length of transistors would shrink until at least 2028 [see blue line]. The last ITRS report shows this feature size going flat in the coming years. But ITRS chair Paolo Gargini says that some further scaling may be possible after transistors go vertical.
IEEE Spectrum
• 고전컴퓨팅의 한계 봉착 (무어 법칙의 공식적 폐기, ITRS 2016)• 포스트 무어 법칙을 실현하기 위해서 양자컴퓨팅이 고려됨
※ 뉴로모픽 기법도 포스트 무어 컴퓨팅 중 하나이지만, 비트 기반임
5
양자컴퓨팅이 고전컴퓨팅의 계산성능 한계를 돌파하는 이유
중첩성
조작의 선형성
시공간에서의상관성
간섭성복소수
공간에서 표현
무수히 많은기저의 존재
양자병렬계산성
적은수의 큐빗으로 많은 상태공간을 동시에 표현함
단위 조작이 전체 상태공간의 상태를 변경시킴
양자상관성이 시공간에 존재, 고전적으로 필요한 통신이 최소화됨
원하는 상태의 위상은 증가, 원하지 않는 상태의 위상은 감소, 이러한 위상 변화가 동시에 나타남, 확률은 위상의 제곱
하나의 큐빗이 표현 가능한 상태가 무한대임
• 양자 중첩 특성은 N개의 상태공간을 logN으로 감소(고전컴퓨팅에서 지수적 메모리 공간을 요구함)• 양자 간섭 특성은 logN개의 간섭계로 N개의 데이터를 연산함• 양자 얽힘 특성은 공간적으로 떨어진 데이터간 상관관계 가능하게 함(고전컴퓨팅에서 불가능함)• 양자컴퓨팅은, 고전컴퓨팅에서 어렵거나 불가능한 양자적 특성을 적극적으로 활용함
6
임의 탐색 문제에서의 슈퍼컴퓨팅 vs 양자컴퓨팅
• 슈퍼컴퓨팅은 많은 메모리와 연산노드를 병렬 사용하며, 병렬성 극대화를 위해 메모리와 연산노드가 지수적필요
• 양자컴퓨팅은 양자중첩현상 등을 활용하므로 지수적으로 적은 메모리와 연산노드 사용
<예시: 해결하고자 하는 문제는 탐색 대상 4개에서 f(x)를 만족하는 x를 찾기>
F(1)
F(2)찾았는지 여부 및 위치
F(3)
F(4)찾았는지 여부 및 위치
찾았는지 여부 및 위치 해는 3
1
2
3
4
F(1)F(2)F(3)F(4)
위치 해는 3
q1
q2
1234
N개의 레지스터 N개의 F N-1개의 중간 노드 (크기는 N)
Log(N)개의 레지스터 1개의 간섭계 (크기는 N)1개의 F
Log(N) 단계
Root(N) 반복
총 메모리: N총 연산노드: N 총 간섭: N총 시간: Log(N)
총 메모리: log(N)총 연산노드: 1총 간섭: N총 시간: Root(N)
<슈퍼컴퓨팅은 Log(N)의 연산시간을 갖기 위해서는메모리와 연산노드가 모두 지수적으로 증가해야 함>
총 연산시간과 총 노드/메모리 사이에서는 지수적 관계
<양자컴퓨팅은 Log(N)의 메모리와 연산노드로Root(N)의 계산성능을 달성함>
총 연산시간과 총 노드/메모리 사이에서는 다항적 관계
F(1)F(2)F(3)F(4)
다항적크기
로그적시간
다항적, 로그적시간
지수적*로그적(슈퍼컴퓨팅) > 다항적*다항적(양자컴퓨팅)
7
이론적 수준에서의 양자컴퓨팅의 위력 #1 (소인수 분해 알고리즘, 지수적 향상)
Classical Best
Quantum Best
QuantumComputational Supremacy
• 공개키 암호체계의 대표적 사례인 “큰 수의 소인수분해“ 문제에 대한 고전과 양자 접근법의 차이• 현재 NIST에서는 RSA 3072이상 권고• 현재 NIST에서는 양자컴퓨팅 출현 이후에도 안전한 공개키 알고리즘 공모중 (Post-Quantum Cryptography)
CACM 10, 168172
Shor Algorithm
1
10
100
1000
10000
100000
1000000
Size of Big Data
Time
Necessary Time on Classical Computer
Necessary Time on Quantum Computer
O N
8
이론적 수준에서의 양자컴퓨팅의 위력 #2 (임의 데이터베이스 탐색, 다항적 향상)
• NP-Complete 문제인 임의 탐색 문제의 경우, 양자컴퓨팅도 지수적 성능향상은 불가• 임의 탐색 문제의 경우, 양자컴퓨팅은 다항적 (quadractic) 속도 향상 효과를 가짐• 임의 탐색 문제의 범용적 활용가치가 매우 높아서, 양자컴퓨팅의 활용가치도 높음
Grover Algorithm
9
http://en.wikipedia.org/wiki/BPP_(complexity)
BQP: Bounded Quantum
(Probabilistic) Polynomial Time Complexity,
The Largest Class of Efficiently Solvable Problems on the Quantum Machine
Quantum Region
Classical Region
(전산학적) 계산복잡도 측면에서의 기대성능
• 양자컴퓨팅은 고전컴퓨팅이 수행하는 모든 문제를 해결 가능• 양자컴퓨팅 구현의 초기 단계로 인한 단위 계산 성능이 매우 낮음 (Q ALU Operation 하나가 몇 분 소요)• 당분간은 고전컴퓨팅이 비용효율적이지만, 일정 시점이 지나면 양자컴퓨팅이 대체
10
큐빗 기술들
Quantum computers : Article : Nature, www.nature.com 2010. 3. 4. - T. D. Ladd, F. Jelezko, R. Laflamme, Y. Nakamura
11
큐빗의 정의
Physical support Name Information support | 0 ⟩ | 1 ⟩
Photon
Polarization encoding Polarization of light Horizontal Vertical
Number of photons Fock state Vacuum Single photon state
Time-bin encoding Time of arrival Early Late
Coherent state of light Squeezed light QuadratureAmplitude-squeezed s
tatePhase-squeezed state
ElectronsElectronic spin Spin Up Down
Electron number Charge No electron One electron
NucleusNuclear spin addressed t
hrough NMRSpin Up Down
Optical lattices Atomic spin Spin Up Down
Josephson junction
Superconducting charge qubit
ChargeUncharged superconducting island (Q=0)
Charged superconducting island (Q=2e, one e
xtra Cooper pair)
Superconducting flux qubit
Current Clockwise currentCounterclockwise curre
nt
Superconducting phase qubit
Energy Ground state First excited state
Singly charged quantum dot pair
Electron localization Charge Electron on left dot Electron on right dot
Quantum dot Dot spin Spin Down Up
https://en.wikipedia.org/wiki/Qubit
목차
Part1: 양자컴퓨팅 연구개발 배경
Part2: ETRI 양자컴퓨팅 플랫폼 소개 및 활용 사례
Part3: 국가차원에서의 전략
결론
12
13
현재 양자컴퓨팅의 한계들 (1/3): 아날로그 양자컴퓨팅의 한계
Proc. R. Soc. Lond. A (1998) 454, 469-486
John Preskill
by John Preskill
• 큐빗은 물리적 시스템• 물리적 시스템의 에러가 급속히 악화되어, 연산결과에 대한 신뢰도가 급격히 하락• 이러한 경우, 양자컴퓨팅이 매우 빠르게 동작하더라도 연산결과 신뢰도가 낮아서 실제 활용가치가 없음
따라서, 사용자 입장에서는 신뢰성이 확보되어야 함
14
현재 양자컴퓨팅의 한계들 (2/3): 특수목적 양자컴퓨팅의 한계
• 대상 문제에만 국한되어 사용되는 것의 한계 (D-Wave의 최적화 문제에 대한 최적화)
따라서, 사용자의 입장에서 다양한 활용을 위해서는 범용성이 확보되어야 함
QIP 2017 Conference, Keisuke Fujiiarxiv: 1610.03632
15
현재 양자컴퓨팅의 한계들 (3/3): 특정 크기 양자컴퓨팅의 한계
• 대상 문제는 점점 더 복잡해짐. 따라서, 더 많은 큐빗이 요구됨• 대상 입력 크기는 점점 더 커짐. 따라서, 더 많은 큐빗이 요구됨
따라서, 사용자가 원하는 수준의 문제 크기에 대해서 효과적으로 대처하기 위해서는 확장성이 확보되어야 함
Time Classical Approaches forMachine Learning,Cryptanalysis,Simulation
Quantum Machine Learning
Quantum Cryptanalysis
Quantum Simulation
Size of Problem10~100 100~10000 100000~
http://nextbigfuture.com/2015/01/dwave-systems-will-commercially-release.html
16
(정리) 기대하는 양자컴퓨터의 기능/성능
기능 의미 요구조건 해결하고자 하는 접근법
신뢰성
• 한번 연산으로 충분히높은 수준의 정확도를갖는 연산결과가 도출되어야 함
• 해결하고자 하는 문제의 복잡도/크기가 커짐에 따라서 연산과정에서 조작하는 것(예, 게이트 및 레지스터)의 오류값은 작아져야함
오류보정, 결함허용 적용
• 오류보정을 통한 큐빗의 유효시간 늘리기
• 결함허용 게이트 조작을 통한 연산회로의 게이트 조작의 정확도유지
• 디지털 양자컴퓨팅 방식의 적용
범용성
• 특수한 목적에만 국한되지 않고 다양한 활용분야에 적용 가능함
• 임의의 알고리즘에 대한 근사분해과정에서 사용되는 게이트가 구현되어야 함
만능 게이트의 구현
• 컴파일러를 통해서 임의의 알고리즘을 결함허용적으로 구현가능한 게이트의 조합으로 분해
• H, T, CNOT 게이트가 최소 집합이므로, 이에 대한 결함허용적 구현이 필요함
• 디지털 만능 게이트 적용
확장성
• 임의 크기의 문제를 해결할 수 있어야 함
• 컴퓨팅 구동 과정에서의복잡도는 다항적이어야함
• 시스템 확장의 복잡도가 다항적이어야 함
스케일러블 시스템
• 전반적으로 모듈러한 접근법이필요
• 모듈러 컴퓨터 시스템 구조의 필요
∴ 컴파일 과정에서 사용되는 만능 게이트를결함허용적으로 구현하는스케일러블 집적 및 제어 시스템이 요구됨
Algorithm
Circuit, Gates, Qubits
Allowable Maximum Error Rate of Qubits and Gates
Calculate the Minimum Level of Concatenation or Size of Block
Physical Error Rates of Qubits and Gates
Quantum Error-Correction Code
Generate the Physical Layout and Pulse Sequences
Run the Quantum Device
Try to map such situation and get the performance (success probability
If the success ratio is acceptableIf the success ratio is NOT acceptable,Increase the level of concatenation or choose better building blocks
Finally, we can get the physical requirement of device and their relation with the algorithm performanceEx) physical error rate #of physical qubits, time, error rate of algorithm
Fault-Tolerant Quantum Computation Methods
17
원하는 양자컴퓨팅 모델: 신뢰성, 확장성, 범용성을 갖는 양자컴퓨팅 모델
• 사용자가 원하는 임의의 알고리즘에서 임의의 입력크기에 대해 임의의 정확도로 연산결과를 도출하는 모델
Algorithm
Circuit, Gates, Qubits
Allowable Maximum Error Rate of Qubits and Gates
Calculate the Minimum Level of Concatenation or Size of Block
Physical Error Rates of Qubits and Gates
Quantum Error-Correction Code
Generate the Physical Layout and Pulse Sequences
Run the Quantum Device
Try to map such situation and get the performance (success probability
If the success ratio is acceptableIf the success ratio is NOT acceptable,Increase the level of concatenation or choose better building blocks
Finally, we can get the physical requirement of device and their relation with the algorithm performanceEx) physical error rate #of physical qubits, time, error rate of algorithm
Fault-Tolerant Quantum Computation Methods
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신뢰성, 확장성, 범용성을 갖는 양자컴퓨팅 모델 (2세대 모델) 구현 방법론
• 사용자가 원하는 임의의 알고리즘에서 임의의 입력크기에 대해 임의의 정확도로 연산결과를 도출하는 모델
Reliability
Compiler
Our Platform
System
Modular Design
Building Block
Quantum Error Correction
Codes
Expected Quantum ComputerCurrent Quantum Computer
One algorithm
Small # Qubits
Low Accuracy
DecompositionArbitrary Algorithm
Arbitrary Problem
Size
Arbitrary Accuracy
Scalability
Universality
2세대 디지털 양자컴퓨팅을 위한 주요 구성요소들
20
ETRI양자컴퓨팅 플랫폼: 전체 개념도
활용
시스템
소자
컴파일 및 평가
시스템 매핑 및 평가
논리적 빌딩블럭 생성 몇 평가
알고리즘(프로그램)
알고리즘(어셈블리)
논리적빌딩블럭
소자특성정보
알고리즘설계
큐빗기술
오류보정-결함허용 및 평가
성능분석결과
소자개선점들
알고리즘개선점들
알고리즘/컴파일부분
시스템부분
소자부분
오류보정-결함허용부분
21
Maximum TolerableError Rate
Compiler
System
Building Block
Assembly Code
Algorithm
Physical Qubit
QEC Code
Compiler
“Decompose” each
operation of the algorithm
into universal set of gates
“Estimates” maximum
tolerable error rate
𝜀𝑡 = 1/{ (# steps) × (# qubits) }1)
Universal Set of Gates1) Phy. Rev. A 68, 042322 (2003)
2017.05ETRI양자컴퓨팅 플랫폼: 전체 개념도 – 컴파일 과정
22
Maximum TolerableError Rate
Compiler
System
Building Block
Algorithm
Physical Qubit
QEC Code
Building Block Performance
Building Block
is a “logical qubit” with
𝑙 level concatenated
quantum error correction
code
“Satisfies” the maximum
tolerable error rate
Logical Qubit
Physical Qubits
2017.05ETRI양자컴퓨팅 플랫폼: 전체 개념도 – 빌딩블럭 합성과정
23
Maximum TolerableError Rate
Compiler
System
Building Block
Assembly Code
Algorithm
Physical Qubit
QEC Code
Building Block Performance
module Toffoli (target, control1, control2) {
H target
Tdag control1
T control2
T target
CNOT control2 control1
CNOT control1 target
... ...
}
Assembly Code
System
“Estimate” execution time
and the number of qubits
“Map” the operations
according to the physical
layout
Qubit Layout
Target control1
control2 NULL
Building Block(Logical Qubits)
2017.05ETRI양자컴퓨팅 플랫폼: 전체 개념도 – 전체 시스템 합성 과정
24
(전체 요약) ETRI양자컴퓨팅 플랫폼: 시스템 합성과정 + 시스템 제어과정
Pulse Wave Generator
Device Driving
Arbitrary Building Block Builder
Basic Building Block Builder
Pulse Generation
System BuilderCompiler
25
양자컴퓨팅 플랫폼의 주요 기능 – 성능평가기능(양자컴퓨터의 실용적 가치는?)
Proc. R. Soc. Lond. A (1998) 454, 469-486
John Preskill
• 적절한 활용분야/문제가 필요• 현재의 슈퍼컴퓨팅 대비 높은 계산성능이 입증되어야 함
만들기만 하면 무조건 슈퍼컴퓨팅이 되는가?
앞서 설명되었던 양자컴퓨팅 구현 방법은 계산성능 측면에서 어떠한 문제점이 있는가?
42 qubit
43 qubit
44 qubit
45 qubit
46 qubit
47 qubit
http://www.fz-juelich.de/ias/jsc/EN/Research/ModellingSimulation/QIP/QC/iqc.html
따라서, 2010년엔 42큐빗이면, 2015년엔 50큐빗이면, 2020년엔 55큐빗이면 당시 고전적 슈퍼컴보다 성능이 높다
2010 2011 2012 2013 2014 2015
26
양자컴퓨팅에 대한 기대성능
• 이론적으로는, 50큐빗 정도면 세계 모든 슈퍼컴퓨터를 합쳐도 계산 성능이 뛰어나야 함
Year #Qubits Target Circuits Used System Used Memory References
2017.4 45Random
Benchmark Circuit
Knights Landing-based Cori II machine at Lawrence Berkeley National
Laboratory0.5 Petabytes
https://arxiv.org/pdf/1704.01127.pdf
2016.1 ~40 Universal Stampede 42 Terabyteshttps://arxiv.org/pdf/1601.07195.pdf
27
양자컴퓨팅의 실질적인 계산 성능에 대한 예측 기술의 중요성
• 사용자 입장에서1) 수행하고자 하는 알고리즘을2) 어떠한 하드웨어 기술에서3) 얼마나 큰 시스템이 필요한지, 얼마나 오랜 연산이 필요한지를 사전에 파악할 수 있게 해줌
평가항목 중요한 질문들 목적
활용측면
Machine Learning1일 이내에 에볼라 바이러스 전파경로를 분석하려면? (21세기 ICT의 이상향)
Hacking of PQC 1개월 내에 NIST RSA 2048을 깨뜨리려면? (PQC 안정성)
High-Tc Superconductivity 1주일 안에 상온초전도의 이론적 모델을 검증하려면? (노벨상)
구현측면
물리적 시스템 QD SC Optical Ion-Trap
시스템수준
총 구동 시간 하루 한시간 일주일 한달
시스템 크기 1m^3 10m^3 20m^3 100m^3
전체 전력소모 1KW 10KW 100KW 1MW
Logical Qubit/Gate 2020년경 2020년경 2017년경 2020년경
소자수준
큐빗부분
최소 큐빗 시간 (T2* ?) 10ms 1s 1day 1hour
게이트부분
어떤게이트가필요한가?(Universal Gates ?)
게이트별최소
오류율은? (Pe ?)
초기화용(Pz) Four 9s Five 9s Six 9s Seven 9s
오류보정용(Stabilizer) Four 9s Five 9s Six 9s Seven 9s
계산용(H, CNOT, T) Four 9s Five9s Six 9s Seven 9s
관측용(Mz) Four 9s Five9s Six 9s Seven 9s
Time*Space
Running Time
Error Rate
시스템활용 상관성
시스템소자 상관성
28
효용가치가 있는 입력크기/문제범위 등에서 양자계산우수성이 입증되어야 함
Time*Space
Problem Size
Practically Interesting Range
Good for QuantumGood for Classical
Quantum Algorithm
Quantum Algorithm
Quantum Algorithm
Improve the Cost Efficiency of Quantum Computing
Quantum Computing starts to show Quantum Gain under the Practically Interesting Range
Classical Algorithm
Ready to use as Option
• O(poly)의 함정: 다항적 계산 복잡도를 이야기 하지만, 어느 입력 크기부터 양자컴퓨팅이 우수한지는 모름• 사용자는 이론적인 아닌 실생활에서 양자컴퓨팅의 계산성능을 활용하고자 함
실생활에서 의미있는 입력 크기에서 양자컴퓨팅의 계산성능이 충분히 확보되어야 함
이론적 연구와 실제적 연구 사이에서의 괴리를 채워주는 것이 양자컴퓨팅 계산성능 입증 연구의 어려운 점
Ready to Replace Classical Supercomputer
Only for Theory
29
고전슈퍼컴퓨팅의 성능을 뛰어넘는 가장 작은 양자컴퓨팅 스펙은?
QIP 2017 Conference, Bravyi and GossetPRL 116, 250501 (2016)
• 1세대 양자컴퓨팅 모델에서 우선적으로 가능성을 확인하고자 함(연산결과의 신뢰도 보다는 연산이 가능함을 확인하는 것이 목적)
• 현재 “Quantum Supremacy”라는 단어로 통칭되며, 고전컴퓨팅의 한계를 돌파하는 상황을 입증하는데 초점
30
Algorithm
Physical Qubit
QEC Code
Compiler
System
Building Block
Quantum Computing Platform
Input Parameters
Assembly Code
Building Block Performance
Total Performance
0,000 Years
000,000 mm2
# 000,000 units
00 level
2017.05ETRI 양자컴퓨팅 플랫폼 주요 기능 – 양자컴퓨팅 예상성능 정교분석 (세계최고)
• 알고리즘, 오류보정, 디바이스 정보 모두 반영
• 시스템합성까지를 반영하여 동작시간, 실제크기등에서 가장 정교함
http://science.energy.gov/~/media/ascr/ascac/pdf/meetings/201604/2016-0405-ascac-quantum-02.pdf31
사례연구: 광합성 과정에서의 Fe2S2의 역할에 대한 의문
• 연산결과의 신뢰도가 보장되어야 하므로, 2세대 양자컴퓨팅 모델을 고려• 충분한 정확도를 가지면서도 슈퍼컴퓨팅보다 빠른 연산이 가능해야 함
Fe2S2 를 해석하기 위한 양자컴퓨팅의 최소 크기(양자회로 수준에서의 큐빗수)
Time Classical Approaches
Quantum Simulation(Theoretical Performance)
(Algo.)Qubits10~ 100~ 1000000~
10000~ 32
http://science.energy.gov/~/media/ascr/ascac/pdf/meetings/201604/2016-0405-ascac-quantum-02.pdf33
양자알고리즘 차원에서의 성능개선 효과 (1/2)
http://www.csm.ornl.gov/workshops/ascrqcs2015/documents/Wecker-20150217_ASCR.PDF34
양자알고리즘 차원에서의 성능개선 효과 (2/2)
3) New J. Phys. 18, 103018 (2016)4) Phys. Rev. X 4, 021044 (2014)
GSE Algorithm
- Ground State Estimation (GSE) algorithm
- Polynomial time to calculate the ground state1)
- # of wavefunction = 40- Precision = 3
Steane Code2)
Nature 526, 411 (2015)
- [[7,1,3]] Code- Fault tolerant operations- Transversal: H,CNOT- Non Transversal: T- 10-4 (w/o n.n interaction) 10-8 (w/ n.n interaction)
1) Molecular Physics 109, 735 (2011)2) Sci. Rep. 5, 19578 (2016)
Total Performance
1.5×1016 Year
1.6×1013 μm2
# 1.6×1013
qubits
5 level
Si Spin Quantum Dot
Size 1×1𝜇𝑚2
CoherenceTime (𝑇2) 28 𝑚𝑠3)
Dephasing Time (𝑇2∗) 120 𝜇𝑠3)
Operation Time 100 – 400 𝑛𝑠3),4)
Gate Fidelity 99.9%1), 2)
Hypothetical Fidelity 1−10−8
ETRI 양자컴퓨팅 플랫폼 – 성능평가 기능을 이용한 상황
36
최종 분석 결과
출력 항목 값 및 의미
1회 계산 총 시간 50,735,667,174,023 year
연산 정확도 0.99999998
평균 계산 시간 50,735,667,174,023 year
시스템 크기 0.0022 𝑚2
입력 항목 값 및 의미
Ground State Estimation• 평가 대상 양자알고리즘• 계산과학분야에서 많이 사용되는 ground state를 계산하는 알고리즘 광합성 이론 검증용• 슈퍼컴에서는 m=40 정도주순에서 분석 가능한 것으로 파악
Quantum Dot Qubit Technology
• 평가 대상 양자소자기술• 반도체형 큐빗으로써 크기가 작고 집적하기 용이함 (RIKEN과 공동연구진행중)• 기본정보 (RIKEN 제공)
• 크기정보: Size: 1x1 𝜇𝑚2
• 시간정보: CoherenceTime (𝑇2): 28 𝑚𝑠, Dephasing Time (𝑇2∗): 120 𝜇𝑠, Operation Time:
100 –400 𝑛𝑠• 정확도정보: Gate Fidleity: 0.999 Infidelity: 0.001
Steane Code• 평가 대상 양자오류보정코드, 결함허용방식• 코드가 유효하기 위한 임계 오류값은 10-8로 추산 (최하위 논리적 큐빗 설계에 따라서 값이 상이할 수 있음)
2016.11 (base methodology)출력 항목 값 및 의미
1회 계산 총 시간 380,517,503,805 year
연산 정확도 1.0
평균 계산 시간 380,517,503,805 year
시스템 크기 0.0026 𝑚2
2017.05 (improved methodology)
※ Steane code가 요구하는 최대허용오류율은 10-8
반면, QD의 오류율은 10-3 . 따라서, 현재의 QD기술로는 오류보정코드가 구현되지 못함
본 연구에서는 QD가 Steane code의 최대허용오류율 값을 갖는다는 가정하에 분석 따라서, 최종 성능은 낮은편(큐빗의 오류율에 따른 전체성능 변화는 정교분석은 후반부에 설명)
※ 다른 조합들 (3개의 알고리즘 x 3개의 오류보정코드 x 3개의 하드웨어기술) 에서의 비용효율성 향상 효과에 대한 분석은현재 진행중. 다만, 분석과정에서의 소요시간이 큰 관계로 모든 데이터를 추출하는데는 상당한 시간이 소요될 예정
37
2017.05
1.E+04
1.E+06
1.E+08
1.E+10
1.E+12
1.E+14
1.E+16
1.E+18
4 8 16 32
#steps
M
FTQC Level - Steane with FT TSystem Level - SteaneFTQC Level - SteaneCritical Path-M-DeCritical Path-M-NoDe
• GSE 문제: 주어진 M개의 양자다체계가 갖는 가장 낮은 에너지 상태 확인 문제• 복잡도: 고전적으로는 지수적, 양자적으로는 다항적(위상추출방법에 기반)• 고전슈퍼컴의 최대 처리 입력 크기: M=208
• 양자컴퓨터 평가환경• 정확도는 9비트• 물리적 양자정보소자의 에러율: Perror=1.0E-6 • 사용된 컴파일 방식: SK알고리즘• 사용된 컴퓨터 구조: 2D 배치방식• 사용된 결함허용방식: Steane Code, Magic State based Non-Transversal T gate
M=208M=64 M=128
1.E+20
1.E+22
1.E+24
1.E+26
1Gz동작시 1초시간 선
1Gz동작시 278시간(12일) 선
1Gz동작시 10^13년 선
37
2017.5 분석 결과
2016.11 분석 결과
기대치와 현실치 사이의 괴리
목차
Part1: 양자컴퓨팅 연구개발 배경
Part2: ETRI 양자컴퓨팅 플랫폼 소개 및 활용 사례
Part3: 국가차원에서의 전략
결론
38
39
양자컴퓨팅 실현의 어려움 (1/3)
새로운 소자, 컴퓨터구조, 알고리즘, 프로그래밍등의 환경이 요구됨• 양자컴퓨팅은 양자정보 실현소자, 양자병렬성 (중첩, 간섭, 얽힘) 활용 알고리즘, 이를 지원하는 컴퓨터 명령어 등 대부분 영역에서 연구개발 필요※ 아래 그림 왼쪽) 새로운 장치와 새로운 구조/패키징이 요구됨※ 아래 그림 오른쪽) Level 5 수준으로 전 영역에서 새로운 접근이 요구됨
https://arch2030.cs.washington.edu/slides/arch2030_tom_conte.pdfIEEE Computer 48(12), 14-23, December 2015
40
양자컴퓨팅 실현의 어려움 (2/3)
Datapath
TransportationHealthcareComputational
Science & Engineering
Classical and Quantum Cloud ComputingVirtualized, Distributed, Secured, Extreme-Scaled Computation
Quantum System Software
Compiler Scheduler ETC
Ion-Trap Optical Superconducting NMR Quantum-Dot Cavity-QED Atom Others
Optimizer
Other Applications
Concatenated Codes Surface Codes Toric Codes
Cellular
AdiabaticU
U
timetime time
H
H
H
H
Adder QFT Mult/Div
Quantum Components for Distributed Multi-Node System
Memory CPU Bus
Smart PhoneBio Checking
Terminals
Android IOS
Healthcare Self Education Finance Security
Embedded System
CloudSystem
QuantumComputerSystem
Business SystemNational
InformationProcessing
System
• 가장 하단부부터 가장 상단부까지의 기술적 상호 연계성 상호간 연결관계 지향형 접근 필요※ 기본적으로는 클라우드 형태에서 양자컴퓨팅 서비스가 제공될 예정 클라우드 입장에서의 접근 필요
41
양자컴퓨팅 실현의 어려움 (3/3)
리피터
통신용 결함허용
계산용 결함허용
인터페이스
양자->양자
초기화
게이트 관측
변환 양자->고전
알고리즘
만능연산을 위한 만능게이트
보안연산양자프로그래밍
이동형 큐빗위주
이동형 큐빗
고정형 큐빗
양자빅데이터
양자컴퓨터구조
양자연산회로
인터페이스
제어신호
어셈블리코드
QKD
Q Imaging
Q GPS
Q Internet
양자메모리
양자통신
양자센서
양자컴퓨팅
인공지능
계산학습
Q AI System
Q Enigma
Q Simulator
Q Machine Learning
Q Clock
Q Metrology
Q Mechanics
양자컴퓨팅
큐빗정의양자소자
최종목표 현재주요활용 구성요소들
보안통신
보안DB
양자 버스
Clifford Gates
Non-Clifford Gates
• 양자역학, 양자소자 범위에서는 기초적인 실험, 개념/이론 증명 양자과학이면 충분? • 양자센서에서는 정보의 수집 및 표현 상품화하기 위해서는 ?• 양자통신에서는 정보의 전달 인터넷의 필요성• 양자컴퓨팅에서는 정보의 저장 및 처리 모든 구성요소에서의 변화 필요
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양자슈퍼컴퓨팅 달성의 어려움 (1/2)
Algorithm and Input Size
Circuit, Gates, Qubits
Physical Error Rates of Qubits and Gates
Quantum Error-Correction Code and its Fault-Tolerant Quantum Computation Protocols
2level
algoe
th th
PP
P P
# levelAlgoQubits n
Average Number of Gates for Non-Transversal T gate on Bacon-Shor Code
[[n, k, d]]
Qubits Overhead
PthHighest Tolerable Error Rate of Code[Accuracy Threshold Value]
PeHighest Physical Error Rate[Physical Error Rate]
PalgoTolerable Error Rate of Algo.[1/(Qubits*Gates)]
Overhead
Gates Overhead
Overhead
• 결함허용 적용 과정에서 상당량의 큐빗과 게이트를 추가로 사횽해야 함 (SW) 더 좋은 오류보정, 결함허용 방식이 제안되어야 함 (HW) 하드웨어의 물리적 오류값을 계속적으로 감소시켜야 함 (큐빗 엔지니어링의 중요성)
process data resource Hierarchical Structure of Overhead
Algorithm Code
Intermediate Code
Assembly Code with Universal Fault-Tolerant Implementable Gates only
Gate sequence at L1 level tiles
PMD specific MCL sequence
Microarchitecture Specific Layout and Scheduling
High-Level Compiler
Low-Level Compiler (Synthesizer/Decomposer)
Microarchitectural Mapping and Scheduling
Decompose the module/tiles into lower levels until L1 level tiles
MCL decomposition of L1 level tiles
• Decomposition of Reversivle Arithmetic circuits• Reversible decomposition constraints
• Decomposition of Arbitrary Single-qubit gate
• Necessary concatenation levels• QEC/FTQC constraints• Communication constraints • Mapping Sequence with Qubit TILE Lib.
• Flatten the Highest Level TILE into the Lowest Level TILE
• Map the Lowest Level TILE into Machine Control Sequence
?
?
?
?
?
43
Gap between Theory and Practice
양자슈퍼컴퓨팅 달성의 어려움 (2/2)
44
연구개발 접근 전략 (1/3) – 개방형 연구의 중요성
In 1946, John Mauchly and J. Presper Eckertcompleted the development of the ENIAC, theworld's first publicly announced digital computer.Yet it was still essentially a prototype. It wouldn'tbe till 1952, when the pair debuted theUNIVAC during the Presidential election, thatcomputers became commercially available.That was a triumph for Remington Rand, whichbacked the machine, but a disaster for IBM, whichdominated the earlier tabulating machinetechnology. It took the company nearly a decadeto regain leadership with its System/360 line ofcomputers that cost $5 billion to develop(or about $40 billion in today's dollars).We're now entering a similar transition period.With Moore's Law soon coming to an end, therace is on to see who dominates the next phaseof computing. IBM is determined not to becaught off guard again. This time, rather thandeveloping its new technology in relative secrecy,it's accelerating progress by giving the publicearly access to its prototype quantum computer.
https://www.inc.com/greg-satell/ibm-has-an-unusual-strategy-for-advancing-quantum-computing.html
http://www.cedix.de/Literature/History/FiveMillGamble1.pdf
• 집단지성을 통해서 효율적인 전략적 접근이 우선되어야 함• 긴 전략수립, 큰 방향성 유지 vs 성급한 전략수립, 많은 시행차오
국내연구진들로만?? vs 글로벌연구진들의 참여 글로벌 경쟁/협력/생태계 선점을 위해선 글로벌 협력 관계 활용이 중요
45물리적큐빗수
물리적 큐빗유효시간[논리적큐빗유효시간]
(실행가능한 게이트의 수)
적은 규모의 시뮬레이션중간규모의 시뮬레이션
대규모의 시뮬레이션
적은 규모의 암호해독중간규모의 암호해독
적은 규모의 기계학습
논리적큐빗의 구현시작
적은 규모의 시뮬레이션중간규모의 시뮬레이션
대규모의 암호해독
중간규모의 기계학습대규모의 기계학습
대규모의 시뮬레이션
적은 규모의 암호해독중간규모의 암호해독
적은 규모의 기계학습
물리적큐빗유효시간의임계값
물리적 큐빗수의 임계값
10 100 1000 10000 100000
10^2
10
10^3
10^5
[10^20]
[10^10]
[1]
[논리적큐빗수]
[1] [10] [100]
현재상태
• 100개의 논리적 큐빗을 갖는 양자슈퍼컴을 만든다고 하면, 현재로써는 대략 10000개의 물리적 큐빗이 요구됨
• 고전슈퍼컴을 뛰어넘기 위해서는 큐빗의 유효시간동안수행가능한 논리적 게이트도 10^10정도는 되어야 함
방향성3: 유효시간중심으로의 성능증가
방향성2: 큐빗수와 유효시간의 동시증가
방향성1: 큐빗수 중심으로의 성능증가
연구개발 접근 전략 (2/3) – 마일스톤 달성형 연구의 중요성
빌딩블럭계층 (AA)
시스템계층 (AB)
활용계층 (AC)
범용기술 (AD)
<2016년도 양자컴퓨팅 특허전략 보고서> 내용 참조
연구개발 접근 전략 (3/3) – 빠른 추격 vs 느린 개척?
- 추격형 연구(논문 용이)(사업화 어려움)
- 개척형 연구(논문 어려움)(사업화 용이)
목차
Part1: 양자컴퓨팅 연구개발 배경
Part2: ETRI 양자컴퓨팅 플랫폼 소개 및 활용 사례
Part3: 국가차원에서의 전략
결론
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•양자컴퓨팅이 왜 빠른가?
• 양자역학적 특성들(중첩, 간섭, 얽힘 등)이 비트에서는 구현
불가능한 것들을 매우 간단하게 해결할 수 있도록 함
• 현재 컴퓨팅 방식이 해결할 수 있는 모든 문제를 양자컴퓨팅
에서도 해결 가능함
• 현재 컴퓨팅 방식이 해결하기 어려운 다수의 문제들 (탐색,
최적화 등)을 매우 효과적으로 해결할 수 있도록 함
48
요점 정리 (1/4)
• 신뢰성, 범용성, 확장성을 갖는 양자컴퓨팅 모델
(2세대 양자컴퓨팅모델)이 필요한 이유와 현재까지의 방법론
• 아날로그는 오류에 민감하여, 연산결과 신뢰도가 낮음 (D-Wave 시스템들)
오류보정, 결함허용을 적용한 디지털 빌딩블럭 기반의 디지털 양자컴퓨팅이
필요함
• 특수 목적 맞춤형 양자정보처리 시스템 (Anealer, Boson Sampler, etc)으로는 만
능 연산을 하기 어려움
만능 게이트 적용을 위한 컴파일 및 범용 시스템 합성 방식이 필요함
• 특수 크기 한정형 시스템 (NMR etc)은 처리 가능한 문제에 한계
빌딩블럭 내부에서는 특수 크기 한정형이라 하더라도, 빌딩블럭의 모듈러 조
합을 적용한 시스템 수준의 확장성이 필요함
49
요점 정리 (2/4)
•ETRI 양자컴퓨팅 플랫폼의 현재 수준 및 향후 계획
• 목표
• 1단계 (~2020) : 2세대 양자컴퓨팅 플랫폼 구축
• 2단계 (~2025) : 양자슈퍼컴퓨팅 시스템 구축 (KISTI 7호기급)
• 3단계: ~2030, ~2035
• (현재 수준)
• (프로그래밍 및 구동 측면) 프로그래밍부터 하드웨어 제어신호 생성까지의
일관된 제어 흐름 구현 완료
• (설계 및 평가 측면) 사용자가 원하는 알고리즘, 오류보정, 하드웨어 기술에
따른 양자컴퓨팅의 예상 성능 분석 능력 확보
• (빌딩블럭 확보 측면) 디지털 블록의 유효성 검증 기능 확보50
요점 정리 (3/4)
•국가 차원의 양자컴퓨팅 연구개발 전략 필요성
• 주요 목표
• 21세기 양자정보기반 ICT(양자ICT) 핵심 인프라 국제경쟁력 확보
• 인력양성(학)-원천기술개발(연)-사업화(산)의 선순환 강화 필요
• 강점을 갖는 분야 + 원천활용과정의 통합적 접근 필요
• 주요 전략
• 바텀업+탑다운 통합 전략 필요
• 과학+공학 통합 접근 필요
• 연구개발, 시장개발 참여자의 다변화 필요
• 개방형 연구개발의 필요
• 국제적 협력연구개발의 필요51
요점 정리 (4/4)