양자 컴퓨터의 일반적인 오해 Top10

 

양자 컴퓨터는 양자 역학의 원리를 이용하여 계산하는 차세대 컴퓨터로 다수 국가들의 정부에서 중점 연구분야로 지정하였고, IT기업들도 개발 경쟁에 참여하고 있습니다. 5년 전만 해도 '양자컴퓨터'를 매일같이 뉴스나 웹 문서에서 볼 수 있게 될 줄은 꿈에도 몰랐다는 게 솔직한 심정입니다.

 

그러나 한편으로 양자 컴퓨터에 대한 오해도 많이 볼 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 양자 역학의 원리를 이용하여 계산하는 차세대 컴퓨터이지만, 그 '양자 역학'을 직관적으로 이해하기는 어렵습니다.

 

리처드 파인만도 "양자 역학을 이해했다고 생각한다면, 그것은 양자 역학을 이해하지 못한 증거"라고 표현했을 정도입니다. 따라서 IT나 컴퓨터 전문가는커녕, 물리학 전문가라 할지라도 양자 컴퓨터의 동작을 직관적으로 바르게 이해하는 것은 매우 어려운 일입니다.

 

보도기사나 정부가 발표하는 문장 등에도 일부 '오해'가 보입니다. 그래서 여기에 대표적인 것들을 소개합니다.

 

 

1. 양자 컴퓨터는 중첩 상태를 이용한 초 병렬 계산이 가능하기 때문에 고속이다.

이것은 자주 듣는 얘기지만, 틀렸습니다. 분명히 양자 역학의 '중첩의 원리'에 의해 수많은 계산을 동시에 시도할 수 있습니다. 그러나 아무것도 궁리하지 않으면 올바른 해답은 매우 낮은 확률로 나타나며, 그 많은 오답들에 의해 묻혀 버리겠죠. 정답을 찾아내고자 한다면 같은 계산을 수없이 반복해야 할 필요가 있고, 그렇다면 종합적으로 봤을 때 속도 향상이 되지 않습니다.

 

 

2. 양자 컴퓨터는 어떤 문제도 기존의 컴퓨터보다 빠르게 계산할 수 있다.

앞에서 설명한 이유로 인해 특정 문제에 있어서만 빨리 계산할 수 있다는 것을 알았습니다. 양자 컴퓨터는 중첩의 원리를 사용하여 많은 계산을 병렬 처리하고 파도와도 같은 그 무수한 대답들의 물결을 간섭시켜 정답 확률을 증폭하고 대답을 내고 있습니다. 인수분해나 검색 등 특정 문제에 대해서는 잘 증폭하는 방법이 알려져 있지만, 어떤 문제에나 사용할 수 있는 일반적인 방법은 불행히도 알려져 있지 않습니다.

 

 

또한, 여기서 말하는 "빠르다"는 어디까지나 이론적 '계산 단계의 수'가 작다는 이야기이며, 양자 컴퓨터의 '계산 시간'이 아닌 점에도 주의가 필요합니다.

 

 

3. 양자 컴퓨터는 조합 최적화 문제를 푸는 것이 특기이다.

'조합 최적화 문제'는 지금의 컴퓨터가 풀지 못하는 대표적인 난문제로 자주 소개됩니다. 조합 최적화 문제는 무수히 많은 조합 중 조건에 맞는 물건을 찾아내는 문제로, 규모가 큰 문제에서 대답의 후보 조합들을 전부 확인하는 것은 천문학적인 시간이 필요합니다. 양자 컴퓨터는 양자 중첩에 의한 병렬 계산으로 속도를 높일 수 있습니다.

 

이 방법은 Grover의 검색 알고리즘으로 알려져 있으며 일반 컴퓨터에서는 전체 조합 계산에 2의 N승번 필요한 계산(문제 크기가 N)이지만, 양자 컴퓨터라면 2의 N/2승 번으로 끝납니다. 지수 부분이 절반이 된 것만으로도 충분히 매력적입니다.

 

대충 예를 들어보면, 만약 N=50인 문제에 대하여 초당 10의 16승 회의 계산이 가능한 슈퍼 컴퓨터(부동 소수점 연산에서는 10페타 FLOPS)에서 조합을 찾을 때, 2의 50승 × 10의 -16승 ≈ 115초로 해결할 수 있습니다. 한편, 1초에 1억 양자 계산 스텝(100메가 QuOPS)으로 계산하는 양자 컴퓨터를 사용하여 Grover의 알고리즘을 실행했을 때, 2의 50/2승 × 10의 -8승 ≈ 10초 남짓으로 계산이 종료됩니다. 이 정도로는 별 효과가 느껴지지 않겠지만 N을 100으로 바꾸면 슈퍼 컴퓨터가 402만 년, 양자 컴퓨터가 130일 정도로 그 인상이 좀 바뀝니다. 물론 130일간 계산을 계속하는 것은 현실적으로 어렵고 특기라고 딱 잘라 말하기엔 좀 부족하다는 생각이 듭니다.

 

물론 N의 3승 스텝으로 계산할 수 있는 뛰어난 양자 알고리즘이 발견되면 위의 N=100의 문제도 100의 3승 × 10의 -8승 = 0.01초 만에 해결할 수 있기 때문에 그때는 자신 있게 '양자 컴퓨터는 조합 최적화 문제가 특기'라고 말할 수 있을지도 모릅니다.

 

그럼, 최적 조합 탐색에 비현실적인 시간이 걸릴 것으로 예상되는 경우에는 대체적으로 최적 조합을 더 빠르게 찾는 설루션을 구하거나 답변의 완벽성을 포기하고 근사치 해를 구할 것인가 하는 것입니다. 실용적으로는 적당히 좋은 해를 빨리 얻을 수 있으면 그것으로 충분한 경우도 많을 것입니다. 양자 어닐링은 이러한 근사치 해를 구하는 방법으로 주목받고 실제 문제에 적용하는 등 활발한 연구가 진행되고 있습니다. 이쪽도, 특기인지 아닌지는 좀 더 연구가 진행된 후 보이겠지요.

 

 

4. 지금 컴퓨터는 외판원 문제가 골칫거리.

위 오해의 반대 버전입니다. 분명히 '외판원 문제'는 대표적인 조합 최적화 문제로 수학적으로 'NP곤란'이라고 하여 어려운 문제로 분류됩니다. 하지만 수많은 노력의 결과, 현재의 컴퓨터는 5만 도시규모 등 거대한 문제에 대해 정확한 설루션을 계산할 수 있습니다. 감상에 따라 다르겠지만 풀 수 있는 문제라는 점에서 '약점'이라고 단언할 수는 없다는 생각이 듭니다.

 

또한 외판원 문제의 정확한 해답을 양자 계산과 양자 어닐링에 의해 효율적으로 구했다는 보고도 없이 "양자 컴퓨터는 외판원 문제가 특기"라는 것도 증거 불충분입니다.

 

 

5. 게이트형 양자 컴퓨터가 범용기라면 양자 어닐링 머신(양자어닐러)은 조합 최적화 전용기이다. 따라서 게이트형 양자 컴퓨터가 더 뛰어나다.

게이트 양자 컴퓨터는 프로그램에 따라 다양한 계산을 할 수 있기 때문에 확실히 범용적입니다. 하지만 빠른 계산이 보장되는 알고리즘은 한정되어 있고 그런 의미로는 거의 '전용기'입니다. 반대로 양자 어닐러는 조합 최적화 문제로 공식화할 수만 있다면 다양한 종류의 문제를 해결할 수 있는 일종의 '다목적기'라고 말할 수 있습니다.

 

원래 범용기가 전용기보다 우수하다고 할 수는 없습니다. 오히려 컴퓨터 개발의 역사상 범용 CPU의 서툰 계산을 전용 칩으로 처리하는 방법은 자주 사용됩니다. 최근의 대표적인 예는 GPU입니다. 최근에는 머신러닝 전용칩(AI 칩이라고도 함)의 연구개발도 활발하게 이루어지고 있습니다.

 

따라서, 범용기 · 전용기의 틀만 가지고 비교하면 각각의 발전을 갉아먹을 뿐입니다. 우리의 일상에 필요한 다양한 정보처리 시 양자 역학을 사용하여 가속이 가능할 것 같은 것은 양자 프로세서가 계산하고 나머지는 CPU와 GPU에 맡기는 등의 적재적소의 활용이 우선 필요합니다.

 

 

6. 게이트형 양자 컴퓨터도 클라우드에서 제공될 정도로, 더 이상 기초연구 단계는 아니다.

오해입니다. 현재 등장하거나 발표된 것은 이상적인 '오류 내성 양자 컴퓨터' 개발의 긴 여정 속에서 실현될 수 있는 부분만 선행적으로 시장에 투입하여 응용을 모색하는 근사 양자 컴퓨터입니다.

 

이상적인 '오류 내성 양자 컴퓨터'는 논리 양자비트에 논리 양자 게이트 연산을 수행하는 디지털 계산기입니다. 이것의 실현은 해외에서는 성배(Holy Grail : 그 분야에서 해결되지 않은 문제에 모두가 추구하는 최종 목표)나 문샷(Moonshot : 아폴로 계획처럼 단기적인 수익성을 기대하지 않고 수행하는 야심차고 혁신적인 프로젝트) 등으로 표현될 정도로, 아직 갈 길이 먼 것입니다.

 

 

한 편, '근사적 양자 컴퓨터'는 현재 물리 양자 비트에 물리 양자 게이트 작업을 수행하는 아날로그 컴퓨터의 양상을 보이고 있습니다. 현재의 기술과제는 다수의 양자 비트의 통합과 그에 따른 오류 정정 부호의 구현입니다. 오류 내성 양자 컴퓨터의 실현이라는 장기 목표에서 현재는 아직 기초연구 단계에 있다고 할 수 있습니다.

 

 

7. 양자 비트는 초전도 회로에 의한 실현방식이 유망하고, 나머지는 거의 가망이 없다.

아직 그렇다고만은 할 수 없습니다. 물론, 초전도 회로에는 몇 가지 장점이 있어서 많은 그룹에서 연구가 이루어졌고 기술의 축적도 있었습니다. 그러나 역사적으로 몇 명이나 노벨상 수상자를 내고 있는 이온 트랩 및 냉각 원자는 양자 기술의 '왕도'라고 할 수 있습니다. 실제로 일부 성능지표는 초전도 양자비트를 웃돌고 있어 광통신과의 궁합이 좋다는 장점도 있습니다.

 

이 외에도 반도체 양자 도트, 빛, 다이아몬드 등도 양자비트 실현계의 후보로서 지금도 연구개발이 진행되고 있습니다. 계산기용 양자비트에 한해서도 초전도 회로 이외의 계열에는 기회가 없다고 판단하는 것은 아직 시기상조입니다.

 

또한, 이러한 양자비트 방식의 대규모 양자 컴퓨터가 실현되지 않아도, 개발에서 축적된 장치 기술 · 광학기술 · 제어기술은 양자 센서, 양자 표준 · 양자통신 등 양자 기술의 다양한 분야에서 활약할 것입니다.

 

 

8. 양자 컴퓨터는 쇼어의 인수분해 알고리즘으로 공개키 암호화를 공격할 수 있기 때문에 몇 가지 공개키 암호는 이미 위험하다.

현재 사용되는 공개키를 공격할 수 있을 정도의 성능을 가진 양자 컴퓨터는 아직 없으며, 아직 공개키 암호의 안전성을 위협할 정도는 아니라고 생각합니다.

 

물론, 현재까지 안전하다 여겨지는 2,048비트 암호화 키(십진수 617자리 숫자)도 양자 컴퓨터라면 Shor의 알고리즘으로 100초 정도면 인수분해가 이론적으로 가능합니다.(10시간이라는 견해도 있습니다) 그러나 이 계산은 수십억 양자비트의 양자 컴퓨터가 필요하며, 10~20년 안에는 실현 불가합니다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)는 2,048비트 RSA암호의 안전성은 2030년까지 확보할 수 있다고 발표했습니다.

 

물론, 다양한 암호화 시스템 전체를 교환하는데 오랜 시간이 걸리기 때문에 지금부터 대책을 세워도 아주 이른 것은 아닙니다. 양자 컴퓨터에 의한 인수분해 공격에도 안전성이 유지되는 '양자 컴퓨터 대비 암호 표준화 프로젝트'도 시작되었습니다.

 

 

9. 양자 컴퓨터의 행동은 슈퍼 컴퓨터로 시뮬레이션할 수 없다. 그래서 양자 컴퓨터는 대단하다.

뜻하는 바는 알겠습니다만, 다소 정확하지 않습니다. 이론적으로는 양자 컴퓨터의 어떤 행동도 지금의 컴퓨터에서 시뮬레이션할 수 있습니다. "뭐야, 시뮬레이션 가능하다면 재미없잖아"라고 생각할 수도 있지만 실제로 계산하는 것은 상당히 어렵습니다.

 

50 양자비트 정도의 양자 컴퓨터를 시뮬레이션하는 것은 현존하는 컴퓨터로는 불가능합니다. 슈퍼컴퓨터급의 페타 바이트의 메모리가 필요하고 양자 컴퓨터라면 1밀리 초 이하로 끝나는 게이트 작업이 시뮬레이션에서는 몇 초가 걸립니다. 이 때문에 양자 컴퓨터에 유리한 문제로 설정한다면 가까운 미래에 양자 컴퓨터의 계산을 슈퍼 컴퓨터로 시뮬레이션하고 검증하는 것은 어려워질 것이라 쉽게 상상할 수 있습니다.

 

만약 이러한 양자 컴퓨터의 강력한 계산 능력을 실제 문제에 사용할 수 있게 된다면 그때는 우리의 컴퓨터에 대한 견해가 크게 바뀌겠지요. 양자 컴퓨터가 많은 사람들을 매료시키는 가장 큰 이유 중 하나는 이 무궁무진한 잠재력에 있다고 생각합니다.

 

 

10. 양자 역학은 고전 역학을 웃돈다. 그래서 양자 컴퓨터도 고전 컴퓨터를 웃도는 것이다.

현대의 컴퓨터는 물리학에서 말하는 고전 역학과 고전 전자기학에 따라 작동하는 계산기입니다. 따라서 물리학은 지금 컴퓨터를 '고전 컴퓨터'라고 합니다. 이 「고전」은 오래된 의미보다는 단순히 '비 양자' 정도의 의미입니다.

 

그런데, 이 고전 컴퓨터를 웃도는 계산 능력이 있는 컴퓨터를 만들고 싶은 경우, 그 계산 원리는 고전 물리학 이상의 이론에서 구할 수밖에 없습니다. 양자 역학은 그런 이론 중, 실제로 자연이 허락하는 가장 일반적인 이론이라고 할 수 있습니다. 바탕이 되는 원리는 자연법칙이므로 그에 따라 동작하는 계산기를 만드는 데 있어 원리적 장애는 없는 것입니다.

 

따라서 양자 역학의 원리에 따라 계산하는 양자 컴퓨터는 고전 컴퓨터 이상의 컴퓨터를 만드는 데 있어 필수 후보입니다. 물론, 어떤 이론에도 근거하지 않는 컴퓨터를 만들어도 되지만, 그것은 그저 취미의 세계일 뿐입니다.

 

과학으로서 중요한 점은 이 '초과'를 실험으로 검증하는 것입니다. 그것은 슈퍼컴퓨터로 계산하면 매우 오랜 시간이 걸리는 특수한 문제를 양자 컴퓨터로 단시간에 끝나도록 실제로 계산하고 확인하는 것 외에는 없습니다. 연구자들 사이에서는 양자 슈프리머시(양자 초월)라고도 하며, 양자 정보과학의 중요한 이정표라고 생각합니다.

 

양자 컴퓨터는 '계산이란 무엇인가?', '어려움이란 무엇인가?' 등의 컴퓨팅을 다시 생각하는 새로운 시각을 제공해 줍니다. 향후 이 분야의 발전에서 점점 더 눈을 뗄 수 없을 것입니다.