“QuREKA로 직접 경험하는 하이브리드 양자컴퓨팅과 CUDA-Q”

일정: 2026.10.06
장소: KAIST

SDT가 카이스트(KAIST)에서 <하이브리드 양자컴퓨팅과 NVIDIA CUDA-Q 프로그래밍>을 주제로 세미나를 개최했습니다.

이번 세미나는 SDT 김은성 CTO가 하이브리드 양자컴퓨팅의 구조와 발전 방향을 소개하고, NVIDIA의 양자컴퓨팅 개발 플랫폼인 CUDA-Q의 주요 개념을 살펴보는 자리로 마련됐습니다. 이어 SDT의 하이브리드 양자 클라우드 플랫폼 QuREKA를 활용해 직접 양자 프로그램을 작성하고 실행하는 실습도 진행했습니다.

CPU와 GPU, QPU가 함께 만드는 하이브리드 양자컴퓨팅

김은성 CTO는 양자컴퓨터가 기존의 고전컴퓨터를 완전히 대체하기보다 CPU와 GPU, QPU가 각각의 역할을 나눠 하나의 시스템처럼 동작하는 ‘하이브리드 양자컴퓨팅’ 구조를 중심으로 강연을 진행했습니다.

현재 양자컴퓨팅은 노이즈와 오류가 존재하는 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 단계에 있습니다. 이에 따라 데이터 처리와 제어 등은 고전컴퓨터가 담당하고, 양자 연산이 필요한 특정 작업은 QPU가 수행하는 방식이 활용되고 있습니다.

향후 오류 정정이 가능한 FTQC(Fault-Tolerant Quantum Computing) 단계에서도 이러한 연결은 중요합니다. 오류 정정과 제어, 데이터 처리 등 고전컴퓨터가 효율적으로 수행할 수 있는 영역이 존재하기 때문입니다. 결국 양자컴퓨팅은 CPU·GPU·QPU를 병목 없이 연결해 하나의 컴퓨팅 자원처럼 활용하는 방향으로 발전하고 있습니다.

CUDA-Q로 연결하는 고전컴퓨팅과 양자컴퓨팅

이어진 세션에서는 NVIDIA의 오픈소스 양자컴퓨팅 개발 플랫폼 ‘CUDA-Q’를 보다 구체적으로 살펴봤습니다.

CUDA-Q는 CPU와 GPU, QPU가 결합된 하이브리드 환경에서 양자 알고리즘을 개발하고 실행할 수 있도록 설계된 플랫폼입니다. Python과 C++을 지원하며, 양자컴퓨터에서 수행할 작업을 ‘커널(Kernel)’이라는 단위로 정의해 다양한 시뮬레이터와 QPU에서 실행할 수 있습니다.

또한 NVIDIA의 양자컴퓨팅 가속 라이브러리인 cuQuantum을 활용해 GPU 기반 양자회로 시뮬레이션을 수행하는 등 기존 NVIDIA 컴퓨팅 생태계와 양자컴퓨팅을 연결할 수 있다는 점도 함께 소개했습니다.

QuREKA에서 직접 실행해본 CUDA-Q

세미나 후반에는 QuREKA를 활용한 CUDA-Q 프로그래밍 실습이 진행됐습니다.

참가자들은 김은성 CTO의 가이드와 함께 양자 커널을 정의하는 방법부터 초기 상태 설정, 양자회로 구성과 게이트 적용, 실제 프로그램 실행에 이르는 과정을 단계적으로 실습했습니다. 개발부터 실행·배포까지 이어지는 CUDA-Q의 워크플로를 직접 경험하고, 프로그램 작성 과정에서 자주 발생하는 오류와 해결 방법도 함께 살펴봤습니다.

QuREKA에서는 CUDA-Q 기반 시뮬레이션과 실제 QPU 실행을 하나의 워크플로우에서 활용할 수 있습니다. 이를 통해 참가자들은 어렵고 막연하게 느껴질 수 있는 양자컴퓨팅을 직접 작성하고 실행하며, 양자컴퓨터가 기존의 개발 환경과 어떻게 연결되는지 확인할 수 있었습니다.

하이브리드 양자컴퓨팅, 빠른 적응이 중요합니다

이번 세미나에서 김은성 CTO는 “하이브리드는 과도기가 아니다”라는 점을 강조했습니다. 양자컴퓨터의 성능이 발전하더라도 제어와 판독, 데이터 처리 등 고전컴퓨터가 담당할 영역은 여전히 존재하며, 양자컴퓨팅을 실제로 활용하기 위해서는 고전컴퓨팅과 QPU를 효과적으로 연결하는 기술이 필요하기 때문입니다.

SDT는 앞으로도 QuREKA를 기반으로 연구자와 개발자가 양자컴퓨팅을 보다 쉽게 개발하고 실행할 수 있는 환경을 제공하며, 하이브리드 양자컴퓨팅의 실제 활용 가능성을 확대해 나갈 계획입니다.