E.ON·Qoro·NQCC, 1,710큐비트 전력망 문제를 IBM Heron 프로세서에 분할

에너지 기업 E.ON, 영국 소프트웨어 스타트업 Qoro Quantum, 영국 국립양자컴퓨팅센터(NQCC)는 1,710개의 큐비트가 필요한 최적화 문제를 오늘날 IBM 프로세서에 맞을 만큼 작은 조각으로 나눠 병렬로 실행하는 방법을 보여 줬다. 이 연구는 프리프린트 Scaling Quantum Optimization to the Thousand-Qubit Scale with Distributed Quantum Sampling에 실렸으며, 저자에는 Qoro 공동 창업자 Dan Holme과 Stephen DiAdamo가 포함됐다.

발표 내용

연구팀은 네트워크의 수요를 매칭(공통 노드가 없는 간선 집합)의 희소 가중합으로 표현하는 최소 Birkhoff 분해 문제를 다뤘다. 논문은 응용 분야로 네트워크 스케줄링과 에너지 거래를 든다. 테스트 사례는 1,354개 노드와 1,710개 선로로 이뤄진 송전망을 나타내는 PEGASE-1354 벤치마크였으며, 직접 인코딩하면 선로 하나가 큐비트 하나가 된다.

Quantum Computing Report에 따르면 이 프로젝트는 양자 응용 개념 증명을 지원하는 NQCC의 SparQ 프로그램 아래에서 STFC Hartree Centre의 기술 감독을 받아 진행됐다.

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기술적 세부 사항

파이프라인은 단일 층 QAOA 샘플링과 고전적 Extended Fully-Corrective Frank-Wolfe 최적화기를 결합한다. 스펙트럼 그래프 분할로 문제를 하위 문제로 나누며, QCR에 따르면 각각 최대 50큐비트인 41개의 부분 그래프를 156큐비트 IBM Heron 프로세서에서 실행했다. 각 조각의 샘플을 합친 뒤 고전적 탐욕 복구 단계가 충돌하는 간선을 제거해 모든 후보가 유효한 매칭이 되도록 한다.

논문에 따르면 여러 독립 회로를 한 칩에 나란히 실행하는 ‘공간적 회로 패킹’으로 하드웨어 실행 시간이 약 3배 줄었다. QCR은 총 144큐비트인 독립 회로 4개를 156큐비트 장치 하나에 배치했다고 전했다. 저자들에 따르면 벤치마크에서 복구된 QAOA 샘플은 시뮬레이티드 어닐링과 균일 무작위 샘플링보다 낮은 잔여 분해 오차를 달성했다.

저자들은 양자 단계가 실제로 기여하는지도 확인했다. 분할 크기를 20큐비트로 줄이자 수렴이 나빠졌고, QCR에 따르면 Qoro의 Maestro 엔진으로 수행한 행렬곱 상태 시뮬레이션에서 양자 상관을 잘라 내자 후보 품질이 떨어졌다. 이들은 문제가 커지더라도 각 분할에 상당한 양자 샘플링 작업을 유지해야 한다는 근거라고 본다.

왜 중요한가

전력 회사 규모의 최적화 문제 상당수는 어떤 단일 양자 프로세서보다도 훨씬 크다. 이 연구는 수천 개 변수를 가진 제약 문제를 현재 하드웨어에서 실행하는 구체적인 방법(분할, 패킹, 복구)과 실제 유럽 전력망 모델에 기반한 벤치마크를 제시한다.

주목할 점

같은 복구 단계를 쓴 시뮬레이티드 어닐링을 이긴 것은 최고의 고전 솔버를 이긴 것과 다르며, 논문은 양자 우위를 주장하지 않는다. QCR은 전력망의 연결성 때문에 큐비트 라우팅이 조밀해져 50큐비트 조각에서도 2큐비트 깊이가 최대 169에 달했으므로, 하드웨어 노이즈가 여전히 제약 요인이라고 지적했다.