✉ 뉴스레터
🌐 한국어
분석6 분 읽기

AMD의 양자 주간: PsiQuantum 지분 투자, Qblox와의 제어 루프, 그리고 양자 컴퓨팅의 고전 계층을 둘러싼 경쟁

AMD는 일주일 사이에 IBM 및 Oak Ridge National Laboratory의 오류 정정 테스트베드에 합류하고, PsiQuantum에 투자할 계획을 밝혔으며, Qblox와 함께 제어 루프 측정 결과를 발표했습니다. 이러한 행보로 AMD는 내결함성 양자 컴퓨터에 필요한 고전 컴퓨터 공급을 놓고 NVIDIA와 더 직접적으로 경쟁하게 됐습니다. 엔지니어링 결과는 실제이지만 초기 단계입니다. 설계 수치와 테스트 벤치에서의 왕복 시간일 뿐, 작동 중인 큐비트에서의 오류 정정은 아닙니다.

이 페이지는 영어에서 번역되었습니다. 기업명, 제품명, 출처 링크는 변경되지 않았습니다. 영문 원문 보기

무슨 일이 있었나

2026년 11월 5일 AMD는 IBM 및 Oak Ridge National Laboratory(ORNL)의 Quantum Science Center와 함께 양자 오류 정정을 위한 새로운 공동 설계 플랫폼을 구축하고 있다고 밝혔습니다. 첫 배치에서는 120큐비트 Nighthawk를 포함한 IBM 양자 컴퓨터가 AMD Instinct MI355X GPU와 5세대 AMD EPYC CPU를 사용하는 ORNL의 Umbra 시스템 옆에 설치됩니다. AMD는 이 플랫폼이 2028년까지 과학적으로 의미 있는 양자 컴퓨터를 만들겠다는 미국 에너지부 Quantum Genesis Mission의 목표를 뒷받침한다고 말합니다.

11월 12일 PsiQuantum과 AMD는 확대된 파트너십을 발표했습니다. PsiQuantum은 이미 내결함성 플랫폼에 AMD Versal FPGA를 채택했으며, 새 계약으로 Instinct GPU, EPYC CPU, ROCm 소프트웨어 스택이 추가됩니다. AMD는 PsiQuantum에 지분 투자도 계획하고 있습니다. 두 회사 모두 금액이나 조건은 공개하지 않았습니다. 첫 응용 분야는 신약 개발이며, 두 회사는 PsiQuantum이 앵커 입주사인 시카고의 Illinois Quantum and Microelectronics Park에 거점을 두는 방안도 검토합니다.

같은 날 AMD는 Qblox와 함께 Qblox Cluster 제어 시스템과 AMD 프로세서 메모리를 호스트 소프트웨어 없이 직접 연결하는 링크에 관한 기술 글을 발표했습니다.

발표날짜구체적인 내용아직 입증되지 않은 것
IBM, ORNL, AMD 공동 설계 플랫폼2026년 11월 5일IBM 양자 컴퓨터를 Umbra 시스템(AMD MI355X GPU와 EPYC CPU) 옆에 설치아직 공개된 성능 결과 없음
PsiQuantum과 AMD 파트너십2026년 11월 12일범위를 FPGA에서 GPU, CPU, ROCm으로 확대, AMD가 지분 투자 계획투자 금액, 조건, 시기
PRISM 디코더 논문(PsiQuantum과 AMD)2026년 11월 10일전체 설계를 250 MHz에서 AMD VP1902 FPGA에 구현, 거리 8 블록에 대해 10.11 µs 지연6.59 µs 수치는 400 MHz를 가정하며, 이 주파수에서 전체 설계를 구현하는 것은 향후 과제
Qblox와 AMD 제어 루프2026년 11월 12일EPYC CPU 코어 하나까지 왕복 시간 중앙값 2.70 µs, Instinct MI210 GPU까지 4.05 µs실제 큐비트의 디코더가 아니라 단순한 에코 함수로 측정

고전 계층이 중요한 이유

내결함성 양자 컴퓨터는 큐비트를 반복해서 측정하고, 결과를 고전 디코더로 보낸 뒤, 그에 의존하는 다음 단계 전에 정정 정보를 돌려받아야 합니다. AMD의 글은 이를 큐비트의 속도를 따라가야 하는 피드백 루프로 설명합니다. 이 루프 주변에는 제어와 판독을 위한 FPGA, 디코딩과 보정을 위한 CPU와 GPU, 시뮬레이션을 위한 슈퍼컴퓨터가 있습니다. 기본 내용은 오류 정정 해설에서 다룹니다.

AMD 스스로 이 모든 계층을 꼽습니다. 양자 프로세서 가까이에 놓이는 Versal 적응형 SoC, Instinct GPU, EPYC CPU, ROCm 소프트웨어입니다. 이것이 AMD가 진입하는 시장이며, AMD가 큐비트를 만들 필요는 없습니다.

AMD와 NVIDIA는 같은 역할을 노린다

NVIDIA도 같은 연결을 구축하고 있습니다. 2026년 10월 NVIDIA는 오류 정정 기업 Riverlane의 소수 지분을 인수했고, Qblox는 NVIDIA의 NVQLink를 이용해 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell에서 4.0 µs 미만, DGX Spark에서 7.2 µs 미만의 왕복 시간을 보고했습니다. 이제 Qblox는 두 공급업체 모두와의 통합을 공개한 상태입니다.

두 지연 수치는 직접 비교할 수 없습니다. 서로 다른 하드웨어에서, 서로 다른 프레임 크기로, 루프의 서로 다른 지점에서 측정됐기 때문입니다. AMD의 글은 또 양자 컴퓨터가 한 공급업체의 울타리 안에서 살 필요가 없도록 메모리 기반의 개방형 인터페이스를 주장합니다. 두 회사의 수치 모두 자체 발표입니다.

과장과 실체

  • 디코더 속도: PRISM 논문 요약은 6.59 µs를 강조합니다. 완전히 구현된 설계는 250 MHz에서 10.11 µs 지연으로 동작하며, 이는 저자들이 이 블록에 스스로 정한 10 µs 목표를 조금 넘습니다. 더 빠른 수치는 400 MHz로 구축한 개별 계층에서 추정한 값입니다.
  • 제어 루프: 2.70 µs와 4.05 µs 중앙값은 내장 에코 함수에서 나왔습니다. 작은 사용자 함수는 런타임의 일반 경로에서 6.33 µs가 걸렸고, 시험한 디코더는 작은 시연용 부호였습니다.
  • 루프에 아직 큐비트가 없다: 이 결과들 중 어느 것도 작동 중인 양자 컴퓨터에서 오류를 정정하지 않습니다. 고전 부분이 충분히 빠를 수 있음을 보여 줄 뿐, 전체 시스템이 작동함을 보여 주지는 않습니다.
  • 투자: AMD는 지분 투자를 "계획"하고 있습니다. 조건이 공개되기 전까지 규모와 조건은 알 수 없습니다.
  • 화학 관련 주장: PsiQuantum은 자사의 화학 방법이 이미 AMD 하드웨어에서 최신 수준을 넘어선다고 말합니다. 발표에는 벤치마크가 없으므로 회사의 주장으로 받아들여야 합니다.

지켜볼 점

AMD와 PsiQuantum은 2026년 11월 15~20일 시카고에서 열리는 SC26에서 더 많은 내용을 공개하겠다고 밝혔습니다. 그 밖에 지켜볼 신호는 AMD 투자의 규모와 조건, PRISM의 400 MHz 전체 구현, IBM과 ORNL 플랫폼의 첫 오류 정정 결과, 그리고 실제 큐비트에서 실제 디코더를 돌리는 Qblox 루프입니다. 이런 발표를 읽는 방법은 양자 컴퓨팅 발표 읽는 법 가이드를 참고하세요.

출처

이 페이지의 사실 정보는 아래 출처를 바탕으로 DesignQuantum™이 수집했습니다.

  1. PsiQuantum and AMD Collaborate to Build the Computing Foundation for Utility-Scale Quantum Computing — PsiQuantum (Nov 12, 2026) psiquantum.com
  2. AMD Builds the Classical Foundation for Quantum's Future — AMD Newsroom (Nov 5, 2026) newsroom.amd.com
  3. Closing the Quantum Feedback Loop with a Composable Runtime: Qblox and AMD — AMD (Nov 12, 2026) amd.com
  4. Machine-learning decoders for fusion-based quantum computing in real time (Barter et al., PsiQuantum and AMD, 2026) arxiv.org
  5. Qblox Integrates NVIDIA DGX Spark With Quantum System Controller — The Quantum Insider (Oct 22, 2026) thequantuminsider.com
  6. NVIDIA Takes Strategic Stake in Riverlane — Quantum Computing Report (Oct 22, 2026) quantumcomputingreport.com