qBraid, 양자 컴퓨팅 서비스 운영을 위한 OS 계층 출시

qBraid가 양자 하드웨어 공급업체와 시스템 운영자를 겨냥한 소프트웨어 플랫폼 qBraid OS를 공개했다. 이 플랫폼은 장비를 운영하고 이를 상용 또는 내부 워크로드용으로 사용자에게 제공해야 하는 조직을 대상으로 한다. 회사 발표에 따르면 이 제품은 접근 제어, 스케줄링, 사용량 추적, 과금을 처리하며, 양자 프로세서를 NVIDIA GPU 및 고성능 컴퓨팅 인프라와 함께 조율한다.

무엇이 발표됐나

회사는 qBraid OS가 현재 많은 양자 컴퓨팅 시스템 구축업체들이 하드웨어와 함께 자체적으로 개발하고 있는 소프트웨어 스택을 대체하는 것을 목표로 한다고 밝혔다. qBraid는 이 제품을 양자 시스템이 설치된 곳이라면 어디에나 배치할 수 있는 운영 계층으로 포지셔닝하고 있으며, 여기에는 공급업체의 자체 연구소나 슈퍼컴퓨팅 센터도 포함된다.

발표에 따르면 이 시스템은 현재 얼리 액세스 고객과 파트너에게 제공되고 있다. 온프레미스와 클라우드 배포를 모두 지원한다.

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qBraid는 이 제품이 자사 플랫폼을 위해 이미 구축한 인프라를 기반으로 한다고 밝혔다. 회사는 자사 플랫폼이 수천 명의 양자 개발자에게 서비스를 제공하고 있으며, 18개 양자 하드웨어 공급업체의 시스템에 대한 접근을 제공한다고 설명했다.

기술적 세부 사항

발표에 따르면 qBraid OS는 기존 프로세서 인터페이스를 통해서나 시스템의 제어 전자장치에 직접 연결하는 방식 모두를 지원한다. 이 시스템은 단순히 양자 프로세서만이 아니라 NVIDIA GPU와 고성능 컴퓨팅 자원을 포함하는 더 넓은 하이브리드 환경을 관리하도록 설계됐다.

핵심 요소 가운데 하나는 NVIDIA CUDA-Q 지원이다. qBraid는 이 OS가 양자 오류 정정 디코딩은 물론 각 양자 작업의 전후에 이뤄지는 고전적 처리를 위해 CUDA-Q를 사용하도록 설계됐으며, 이 작업들은 양자 프로세서와 함께 NVIDIA GPU에서 실행된다고 밝혔다. qBraid는 CUDA-Q 지원 공급업체이기 때문에, qBraid OS로 운영되는 시스템 역시 CUDA-Q를 통해 개발자에게 제공될 수 있다고 회사는 설명했다.

회사는 몇 가지 핵심 기능을 제시했다. 여기에는 NVIDIA NVQLink를 통해 연결된 시스템을 포함해 양자 프로세서, GPU, HPC 시스템 전반에 걸친 통합 스케줄링, 사용자 관리 및 예약, 사용량 계측과 과금, 그리고 컴파일러, 옵티마이저, 오류 완화 도구, 자원 추정 서비스용으로 정의된 통합 지점이 포함된다.

qBraid는 또한 설정과 운영이 시스템 운영자가 정의한 권한 범위 내에서 AI 에이전트를 통해 수행되도록 설계됐다고 밝혔다. 발표에 따르면 개발자는 qBraid SDK, qBraid의 AI 에이전트, NVIDIA CUDA-Q를 통해 시스템에 접근할 수 있으며, qBraid 플랫폼의 다른 하드웨어용으로 작성한 것과 동일한 코드를 사용할 수 있다.

왜 중요한가

이번 출시는 양자 컴퓨팅 상용화의 실질적인 병목을 겨냥한다. 기계를 서비스 형태로 운영하려면 프로세서와 제어 스택만으로는 충분하지 않다. 공급업체는 인증, 예약, 오케스트레이션, 회계 처리, 고전적 컴퓨팅과의 통합을 위한 도구도 필요하다.

이 계층을 제품화함으로써 qBraid는 단순한 개발자 접근 플랫폼에서 벗어나 하드웨어 공급업체와 시스템 운영자에게 운영 소프트웨어까지 제공하는 방향으로 확장하려 하고 있다. NVIDIA와의 연계는 고전적 가속기가 주변 연산 작업과 잠재적으로는 오류 정정 디코딩까지 처리하는 하이브리드 워크플로 안에 qBraid OS를 위치시킨다는 점에서 주목할 만하다.

지켜볼 점

당장의 질문은 도입 여부다. qBraid는 이 소프트웨어가 얼리 액세스 고객과 파트너에게 제공되고 있다고 밝혔지만, 발표에서는 이들이 누구인지는 공개하지 않았다. 하드웨어 공급업체들이 CUDA-Q를 중심으로 한 이 통합 모델을 얼마나 폭넓게 활용할지, 그리고 운영자들이 양자, GPU, HPC 자원 전반에 걸친 qBraid의 통합 스케줄링 접근법을 채택할지도 지켜볼 만하다.

qBraid CEO Kanav Setia의 말처럼, "양자 컴퓨터를 만드는 기업은 하드웨어에 시간을 쓸 수 있어야 한다."