qBraid, GTC Berlin서 QPU 오케스트레이션 OS와 GH200 기반 시뮬레이터 공개…32큐비트서 CPU 대비 60배 가속

qBraid OS: 분산된 QPU 제어 스택을 단일 플랫폼으로 통합

qBraid OS는 양자 하드웨어 제조사와 슈퍼컴퓨팅 센터가 QPU를 운용하기 위해 각자 구축해온 파편화된 제어 소프트웨어를 대체하기 위해 설계된 에이전틱 운영체제다. 계정 관리, 작업 큐 스케줄링, 사용량 측정, 과금, 제어 전자장치 인터페이스까지 하나의 프레임워크 안에 통합한다.

핵심 기술 요소는 NVIDIA CUDA-Q 플랫폼과 저지연 NVQLink 인터커넥트다. 이를 통해 QPU가 회로를 실행하는 도중 클래식 GPU 노드가 서브밀리초 수준의 실시간 양자 오류 정정(QEC) 디코딩과 클래식 코프로세싱을 병행할 수 있다. 운영 워크플로우 자동화는 AI 코딩 에이전트를 통해 이루어지며, 운영자가 정의한 권한 범위 내에서 작동한다.

얼리 액세스 파트너로는 Diraq, Quobly, IBM, MemQ, Quantum Machines, Equal1, IonQ 등 7개사가 참여한다. 하드웨어 아키텍처 종류를 가리지 않고 다수의 파트너가 동시에 참여한 점은 플랫폼의 하드웨어 불가지론(hardware-agnostic) 방향성을 보여준다.

GH200 기반 GPU 시뮬레이터 2종: 성능과 확장성 동시 추구

qBraid는 자사 Leo 클러스터에 NVIDIA GH200 Grace Hopper 슈퍼칩을 탑재한 GPU 가속 시뮬레이터 두 종을 배포했다.

첫 번째인 상태벡터 시뮬레이터 gpu-sv는 단정밀도 기준 최대 35큐비트, 배정밀도 기준 34큐비트 회로의 정확 시뮬레이션을 지원한다. 20레이어 깊이의 32큐비트 무작위 회로 기준, GH200 단일 노드에서 2.7초가 소요된 반면 32코어 CPU 서버에서는 2분 43초가 걸렸다. 약 60배에 달하는 속도 차이다.

GH200의 HBM3 메모리는 96 GB로, 단정밀도 기준 33큐비트까지만 수용 가능하다. qBraid는 GH200 슈퍼칩의 CPU-GPU 고속 코히런트 인터커넥트를 활용해 나머지 진폭값을 72코어 Grace CPU의 RAM에 저장함으로써, 별도 설정 없이 35큐비트까지 확장했다.

두 번째인 텐서 네트워크 시뮬레이터 gpu-tn은 행렬 곱 상태(MPS) 표현을 기반으로 최대 500큐비트 회로를 처리한다. 기본 결합 차원(bond dimension)은 64이며, 임계값을 초과하는 저가중 얽힘 항은 근사 처리된다. GHZ 상태처럼 넓지만 얽힘 밀도가 낮은 회로 연구에 적합하다.

개발자 접근성과 기술적 한계

두 시뮬레이터 모두 OpenQASM 2, OpenQASM 3, 네이티브 Qiskit 회로를 표준 QbraidProvider SDK를 통해 동일하게 제출할 수 있다. 엔터프라이즈 알고리즘 검증 후 실제 QPU로 제출하는 워크플로우를 염두에 둔 설계다.

다만 gpu-sv는 35큐비트가 상한선이므로, 그보다 큰 규모의 회로는 반드시 gpu-tn의 근사 시뮬레이션에 의존해야 한다. 텐서 네트워크 방식은 얽힘이 강한 회로에서는 정확도가 저하되므로, 알고리즘 특성에 따른 시뮬레이터 선택이 중요하다.

의미와 배경

qBraid OS는 양자 시스템의 오케스트레이션 계층을 표준화하려는 시도다. 현재 대다수 QPU 제조사들이 자체 제어 스택을 독자 구축하는 상황에서, 공통 플랫폼이 도입되면 하드웨어-소프트웨어 통합 비용이 줄어들고 멀티벤더 환경 구성이 용이해진다. 슈퍼컴퓨팅 센터 입장에서는 GPU 클러스터와 QPU를 하나의 운용 체계로 통합 관리할 수 있다는 점이 실질적 운영 효율성으로 이어질 수 있다.