Posts on QSysArch - Quantum Computer System Architecture

QEC: 양자 오류 수정 논리 큐비트(1부)

Sat, 18 Jul 2026 00:00:00 +0000

언뜻 보면 양자 오류 수정은 간단해 보입니다. 물리적 큐비트를 논리 큐비트로 그룹화하고, 큐비트 간의 일관성을 유지하는 방법을 적용한 다음, 이러한 논리 큐비트를 사용하여 양자 회로를 작동시키면 됩니다.

이미지 출처: 리버레인

하지만 실제로 이 첫 번째 단계는 결코 명확하지 않습니다. 논리 큐비트를 어떻게 생성하고 유지할까요? 예를 들어, 양자 제어 시스템(QCS)(QM OPX1000, ZI의 ZQCS 또는 Qblox Q1 Cluster 등)의 관점에서 논리 큐비트를 “작동"시키거나 “조작"하는 데 필요한 것은 무엇일까요? 그리고 이 논리 큐비트가 작동 준비가 되면, 1큐비트 및 2큐비트 게이트로 구성된 양자 회로를 통해 양자 연산을 수행하는 데 필요한 것은 무엇일까요? 이 간단한 질문은 하드웨어 제어 시스템뿐만 아니라 소프트웨어 스택, 특히 컴파일러에 관한 것입니다. 물리적 큐비트용 컴파일러와 논리적 큐비트용 컴파일러, 이렇게 두 개의 컴파일러가 필요한 것일까요? 그리고 규모 확장에 있어서, 하이브리드 GPU/QPU 및 QCS로 구성된 이기종 환경에서 10,000개의 물리적 큐비트를 처리할 때 컴파일러가 확장 복잡성에 대처하려면 무엇이 필요할까요? 간단해 보이는 질문이지만, 답은 결코 간단하지 않습니다!

반도체 계측학: 원자 규모 측정

Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0000

이 짧은 메모는 실리콘 웨이퍼 검사에 사용되는 반도체 계측 방법론을 요약한 것입니다.

반도체 계측학은 ASIC 생산에 사용되는 웨이퍼를 정밀하게 측정하고 분석하는 분야입니다. 목표는 소자 제조 과정에서 원자 수준의 트랜지스터 배치 품질과 성능을 보장하는 것입니다. 제조 공정에서 피코미터 단위의 오차라도 발생하면 수율에 영향을 미치기 때문입니다.

계측 기술 Link to heading

다음은 품질 측정에 사용되는 몇 가지 기술과 도구, 그리고 그 과정에서 각각의 역할에 대한 개요입니다.

광학 현미경 (~2D) Link to heading

기존의 광학 현미경(생물학 분야에 사용됨)은 위상 변화를 감지하기 위해 빛이 시료를 직접 통과해야 합니다. 그러나 실리콘 웨이퍼는 완전히 불투명하고 반사율이 매우 높습니다. 빛이 실리콘 웨이퍼를 통과할 수 없기 때문에 이러한 표준 시스템은 사용할 수 없습니다.

xPUs: AI 추론 하드웨어 가속 마이크로아키텍처

Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 +0000

xPU: 특정 작업 부하에 맞게 맞춤화된 컴퓨팅 아키텍처를 나타내는 “x"를 포함하는 특수 처리 장치(PU)를 총칭하는 용어입니다. 일반적인 변형으로는 GPU(그래픽), TPU(텐서/AI), NPU(신경망), DPU(데이터) 또는 PPU(펄스, 주로 양자 제어 스택에 사용) 등이 있습니다.

이 초간단 메모는 AI 추론에 적용되는 xPU 시장 환경에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 합니다.

시장 현황 Link to heading

AI 추론 ASIC 시장을 살펴볼 때 가장 유용한 기준은 단순히 성능만이 아니라, 벤더의 차별화 전략이 향후 3~5년 동안 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있는지 여부일 수 있습니다. 이러한 관점에서 보면 세 가지 그룹이 나타납니다.

큐비트 모달리티: 트랜스몬 QPU 아키텍처

Sun, 14 Jun 2026 00:00:00 +0000

양자 오류 수정이라는 환상적인 세계에 본격적으로 들어가기 전에, QPU의 아키텍처, 특히 1큐비트 및 2큐비트 게이트가 하드웨어 실리콘 수준에서 어떻게 구현되는지에 대한 간단한 설명을 드리는 것이 유용할 것 같았습니다.

이러한 메모를 작성하는 데 있어 어려운 점은 QPU 아키텍처 또는 방식이 매우 다양하다는 것입니다. 따라서 저는 가장 일반적인 방식 중 하나인 초전도 트랜스몬 큐비트부터 시작하겠습니다.

참고로, 오른쪽 상단의 이미지는 1961년 페어차일드 사(Fairchild)의 4트랜지스터 IC입니다. 언뜻 보면 오늘날의 트랜스몬은 이 IC만큼 복잡해 보일 수 있습니다. 실제로 양자 산업은 1960년대 실리콘 산업의 초기 단계로 돌아간 듯한 느낌인데, 여기에 극저온과 초전도라는 요소가 더해진 것 같습니다. 여기서 흥미로운 점은 1970년대에 Z80 레지스터가 어떻게 개발되었는지를 바탕으로 향후 제어 로직이 어떻게 발전할지 예측해 보는 것입니다.

일반 행렬 곱셈(GEMM) 커널

Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 +0000

이 메모는 GPU 기본 사항으로 돌아갑니다. 특히 딥러닝의 핵심 연산인 행렬 곱셈에 초점을 맞춥니다. 먼저 기본적인 학술적 구현 방식을 설명하고, 그 다음 GPU를 효율적으로 사용하기 위해 필요한 최적화 기법을 살펴보겠습니다.

단순 행렬 곱셈법 이해하기 Link to heading

교과서에서 흔히 볼 수 있는 기본적인 예시부터 시작해 보겠습니다.

  
/**
 * Kernel to perform matrix multiplication C = A × B
 * A is of size N x M, B is M x N, and C is N x N
 * Each thread computes one element of matrix C.
 */

__global__ void naive_matrix_multiply(float* A, float* B, float* C) {

 // Calculate global row and column for this thread
 int row = blockIdx.y /* 0...16 */ * blockDim.y + threadIdx.y;
 int col = blockIdx.x /* 0...16 */ * blockDim.x + threadIdx.x;

 if (row < N && col < N) {
 float sum = 0.0f;
 for (int k = 0; k < M; k++) {
 // C[row][col] = sum(A[row][i] * B[i][col])
 sum += A[row * N + k] * B[k * N + col];
 }
 C[row * N + col] = sum;
 }

}

언뜻 보면 쉬워 보입니다. 출력 행렬 C의 각 셀을 계산하기만 하면 되니까요. 이 커널 코드는 제대로 작동하는 것처럼 보입니다. 다음은 커널을 시각적으로 더 잘 나타낸 그림입니다.

용량 및 효율성 엔지니어링

Sun, 22 Mar 2026 00:00:00 +0000

최근에 용량 및 효율성 엔지니어링이라는 개념을 접하게 되었습니다. 이는 시스템을 최적의 방식으로 설계하고 운영하는 분야입니다. 시스템 아키텍처의 핵심 요소이며, 특히 양자 컴퓨팅 시스템처럼 규모가 중요한 경우에 매우 중요합니다.

간단히 말해, 용량 및 효율성 엔지니어링은 생산을 최적화하는 과학 또는 학문 분야입니다. 이는 최대 생산량(용량)과 자원 소비(효율성) 사이의 균형을 맞춤으로써 달성됩니다.

용량 및 효율성 엔지니어링(CEE)의 장점은 잘 정의된 영역이며, 관련 문헌이 풍부하고, 체계적인 엔지니어링 실무가 뒷받침된다는 점입니다. 이 메모에서는 CEE에서 사용되는 몇 가지 핵심 개념을 살펴보겠습니다.

텐서 처리 장치(TPU): 고수준 시스템 아키텍처

Fri, 12 Dec 2025 00:00:00 +0000

인공지능이 막대한 에너지를 소비하는 시대에 텐서 처리 장치(TPU)는 판도를 바꿀 만한 기술입니다. TPU는 구글이 머신러닝 작업을 위해 특별히 설계한 맞춤형 칩입니다.

이 간단한 메모는 TPU 아키텍처에 대한 개괄적인 시스템적 관점과 2016년 처음 출시된 이후 어떻게 발전해 왔는지에 대한 정보를 제공하기 위한 것입니다.

또한 다음과 같은 중요한 질문에 대한 답을 찾아보겠습니다. 이미 GPU가 있는데 왜 TPU가 필요할까요? TPU는 GPU에 없는 어떤 장점을 가지고 있을까요? 뉴로모픽 IC와는 어떻게 비교될까요? 그리고 TPU와 GPU를 대체할 만한 아키텍처는 없을까요?

Python AST 재작성: 값을 낮추지 않고 컴파일하기

Sat, 06 Dec 2025 00:00:00 +0000

CUDA-Q 컴파일러의 환상적인 세계에 본격적으로 뛰어들기 전에, AST 재작성의 기술에 대해 간단히 메모해 두는 것이 좋겠다고 생각했습니다.

AST 재작성과 컴파일의 차이점이 무엇인지 궁금할 수 있습니다. 간단히 말하면, 모든 컴파일에는 AST 재작성이 포함되지만, 모든 AST 재작성이 컴파일에 해당하는 것은 아닙니다.

또한 컴파일은 한 언어의 코드를 다른 언어의 코드로 변환하는 과정인 반면, AST 재작성은 일반적으로 동일한 언어 내에서 이루어집니다.

파이썬 추상 구문 트리(AST) API Link to heading

Python은 AST 작업을 위한 표준 라이브러리를 제공합니다. Python AST에는 대략 네 가지 범주의 노드가 있습니다.

복잡성을 체계화하기: 구조에 집중하고, 복잡한 배관 작업은 줄이자

Sun, 30 Nov 2025 00:00:00 +0000

이 메모는 장기 관측소에서 발췌한 내용이며, 규모 확장에 있어 건축가의 역할에 대한 개인적인 의견이 뒤따릅니다.

맨해튼 도시 계획에서 배우는 점 Link to heading

맨해튼 남부의 좁고 불규칙한 거리들은 예측할 수 없는 이름과 온갖 각도로 교차하는 교차로들로 가득 차 있어, 폭이 넓고 직각으로 교차하는 거리(퍼스트 스트리트부터 220번가까지)와 대로(퍼스트 스트리트부터 12번가까지)로 이루어진 격자형의 뉴욕 나머지 지역과는 극명한 대조를 이룬다.

그 이유는 역사적인 배경에서 찾을 수 있습니다. 17세기 초 뉴욕이 네덜란드의 무역항 역할을 하기 시작했을 당시에는 도시 계획이라는 것이 존재하지 않았습니다. 거리들은 주민들이 다니는 길을 따라 나 있거나 필요에 따라 추가되었을 뿐, 체계적인 구상이 없었습니다. 따라서 뉴욕은 교통이 불편하고(특히 외국인 관광객에게), 공공사업 계획도 어렵고, 도시 성장을 체계적으로 관리하기도 힘듭니다.

뉴로모픽 IC: 고수준 시스템 아키텍처

Fri, 28 Nov 2025 00:00:00 +0000

최근 뉴럴링크(Neuralink)에 대해 이야기하다가 뉴로모픽 프로세싱 유닛(NPU)에 대해 알게 되었습니다. 이 NPU는 양자 컴퓨팅과는 직접적인 관련은 없지만, 새로운 프로세싱 아키텍처에서 영감을 얻는 것도 흥미로울 것 같았습니다. 마침 이 분야의 선두 IC 제조사 중 하나인 네덜란드 회사 이네이트라(Innatera)의 최신 IC인 펄서(Pulsar)는 저전력 스파이킹 뉴럴 네트워크(Spiking Neural Networks, 오른쪽 그림 참조)를 기반으로 합니다.

이 메모에서는 뉴로모픽 IC의 아키텍처, 스파이킹 신경망의 설계 방식, 그리고 이러한 장치를 프로그래밍하는 데 사용되는 소프트웨어 스택에 대한 정보를 최대한 많이 역설계해 보려고 합니다.

GPU 컴파일러 아키텍처: CUDA, Triton 및 DeepSeek

Sun, 16 Nov 2025 00:00:00 +0000

NVIDIA GPU용 컴파일을 할 때 CUDA는 흔히 참조 컴파일 프레임워크로 여겨집니다. 하지만 컴파일러는 실제로 어떻게 작동할까요? GPU용 “실행 파일"을 생성할 때 컴파일러는 어떤 종류의 명령어 세트 아키텍처(ISA)를 생성해야 할까요? 그리고 컴파일러는 실제로 어떻게 작동할까요? CPU에서 실행되어 GPU에서 실행될 수 있는 코드를 생성하는 데 어떤 아키텍처가 사용될까요?

이번 일요일 아침 메모는 NVIDIA GPU 컴파일러 아키텍처에 대한 개괄적인 내용을 다룹니다. GPU 명령어 세트, CUDA 프레임워크의 NVCC 컴파일러, 그리고 마지막으로 GPU 명령어 세트를 대상으로 하는 다른 아키텍처에 대해 설명합니다.

펄스 셰이핑: DRAG 펄스

Sat, 08 Nov 2025 00:00:00 +0000

큐비트 충실도를 향상시키는 것과 관련하여, 한 가지 간접적인 질문은 단순한 가우시안 형태의 펄스보다 더 복잡한 펄스를 “형성"함으로써 게이트 충실도를 향상시킬 수 있는지 여부입니다. 그리고 그 해답은 바로 “DRAG 펄스"입니다!

DRAG Pulse에 대한 관심이 실제로 높아진 이유는 Google의 극저온 펄스 변조기(Cryo Pulse Modulator)에 대한 발표 영상(https://www.youtube.com/watch?v=VA2HEUmkrKo)에서 Joseph Bardin이 언급한 내용 때문입니다.

[21:08] 우리가 깨달은 것은, 드래그 같은 것을 시도하지 않으면 대칭적인 엔벨로프만 있으면 된다는 것입니다. 레이즈드 코사인이나 가우스 함수는 둘 다 대칭입니다. 그래서 우리는 프로그래밍 가능한 전류 소스 배열을 만들고, 이러한 웨딩 케이크 모양의 전류 파형을 생성할 수 있는 적절한 활성화 함수를 만들었습니다. 이렇게 하면 진폭 등을 프로그래밍할 수 있습니다.

NVQLink: 엔비디아의 GPU-양자 통합 시스템 아키텍처

Tue, 28 Oct 2025 00:00:00 +0000

저는 Qblox 팀의 일원이 되어 매우 기쁩니다. Qblox는 GPU, CPU 및 QPU(Qblox가 개발 중인 양자 컨트롤러를 포함한 양자 프로세서)에서 연산되는 이기종 시스템을 상호 연결하는 방법인 NVQLink 표준을 홍보하기 위해 Nvidia와 적극적으로 협력해 왔으며, 지금도 여전히 협력하고 있습니다.

NVQLink 개요 Link to heading

NVQLink는 GPU와 양자 프로세서를 연결하는 또 다른 “케이블"이 아니라, 네트워크에서 소프트웨어 스택에 이르기까지 이기종 장치를 상호 연결할 수 있는 완벽한 프레임워크입니다.

이미지 출처: Nannod

양자 비트 어레이로서의 QRAM

Sun, 26 Oct 2025 00:00:00 +0000

큐비트란 무엇일까요? (출처: 마이크로소프트 )

양자 컴퓨팅 산업은 아직 초기 단계에 있으며, 5년에서 10년 안에 유용한 성과를 달성할 수 있을 것으로 기대된다는 것이 일반적인 견해입니다. 이번 일요일 아침 메모는 양자 컴퓨팅 시스템의 미래 아키텍처에 대한 브레인스토밍 내용을 담고 있습니다.

계속 읽기 전에, 다음에 나오는 내용은 단지 가능한 미래를 살펴보는 것일 뿐, 앞으로 일어날 일이나 일어나야 할 일에 대한 예측이 아니라는 점을 명심하십시오. 스티브 잡스가 말했듯이,

미래를 내다보면서 점들을 연결할 수는 없습니다. 오직 과거를 돌아보면서만 점들을 연결할 수 있죠. 그러니 미래에 그 점들이 어떻게든 연결될 거라고 믿어야 합니다. 직감, 운명, 삶, 카르마 등 무엇이든 간에, 무언가를 믿어야 한다는 거죠. 이 방법은 저를 실망시킨 적이 없으며, 제 삶을 완전히 바꿔놓았습니다.

GPUDirect RDMA: RoCE 패킷의 수명

Sat, 18 Oct 2025 00:00:00 +0000

이 메모는 RDMA의 내부 작동 방식, 특히 DGX Spark에 통합된 200Gb connectX-7(오른쪽 그림 참조)과 같은 PCIe 서브시스템과 상호 연결되는 “RDMA 호환 NIC"를 만드는 데 필요한 사항을 이해하는 것을 목표로 합니다.

RDMA는 “클라이언트 서버” 프로토콜입니다. Link to heading

이 메모는 RDMA 프로토콜에 대한 개요부터 시작하겠습니다.

RDMA 설정 Link to heading

RDMA 데이터 채널을 설정할 때 메모리 버퍼를 사용하기 전에 네트워크 카드에 등록해야 합니다. 등록 과정은 다음과 같은 단계로 구성됩니다.

양자 오류 수정: 큐비트의 일생

Wed, 08 Oct 2025 00:00:00 +0000

양자 오류 수정(QEC)은 오늘날 양자 컴퓨팅 분야에서 가장 활발하게 연구되고 있는 분야 중 하나입니다. QEC의 목표는 큐비트에 저장된 매우 민감한 양자 정보를 잡음과 결맞음 상실로부터 보호하는 것입니다.

큐비트의 신뢰도는 오류 확률을 기준으로 측정되며, 현재 물리적 큐비트는 게이트 연산 10,000회당 약 1회(10⁻⁴)의 오류 발생률을 달성할 수 있습니다. 그러나 완전한 효율성을 위해서는 게이트 오류율이 최소 10억 분의 1(10⁻⁹) 또는 1조 분의 1(10⁻¹²) 수준에 도달해야 합니다.

본 문서는 양자 오류 수정(QEC)을 구현 관점에서 이해하기 위한 간략하고 쉬운 안내서입니다. 첫 번째 섹션에서는 논리 큐비트를 생성하는 데 필요한 다양한 오류 수정 계산 방법을 개괄적으로 설명합니다. 두 번째 섹션에서는 논리적으로 수정된 큐비트에 대한 게이트 연산의 구현 가능성을 살펴봅니다. 마지막 섹션에서는 Cuda-QEC 프레임워크와 이를 활용한 양자 오류 수정 시스템 구축 방법을 소개합니다.

극저온 컴퓨터 및 컨트롤러

Sun, 05 Oct 2025 00:00:00 +0000

출처: 다수의 큐비트를 제어하기 위한 극저온 인터페이스( arXiv:1912.01299 )

큐비트에는 여러 종류가 있는데, 그중에서도 초전도 큐비트는 유망한 기술 중 하나입니다.

초전도 큐비트 방식의 과제는 환경 잡음에 매우 민감하고 다른 방식보다 수명이 짧다는 점입니다. 또한, 초전도 큐비트는 극저온에서 작동해야 하므로 특수 냉각 시스템이 필수적입니다.

극저온 시스템의 목적은 절대 영도에 가까운 온도(< 0.1 K)에 도달하여 열 에너지로 인한 간섭을 최소화하는 것입니다. 큐비트는 매우 민감한 소자이므로 간섭이 적을수록 좋습니다.

극저온 양자 QPU Link to heading

극저온 환경과 관련하여 고려해야 할 몇 가지 측면이 있습니다. 첫째, QPU를 냉장고에 배치하고 제어 스택은 상온에서 작동하도록 하는 것입니다. 이는 현재 Bluefors의 솔루션을 통해 가능하지만, 상호 연결 단계에서 소위 “배선 병목 현상"이 발생합니다.

양자 알고리즘에 어떤 기계를 사용해야 할까요?

Sun, 28 Sep 2025 00:00:00 +0000

고전 컴퓨팅 분야에서 튜링 기계는 일반적으로 상태, 테이프, 읽기/쓰기 헤드를 통해 모든 고전 컴퓨터 알고리즘을 구현할 수 있는 추상적인 기계로 표현됩니다. 1950년대에 등장한 초기 컴퓨터들은 이러한 튜링 아키텍처를 구현한 거대한 메인프레임이었습니다.

그렇다면 양자 알고리즘은 어떨까요? 이를 구현하려면 무엇이 필요할까요? 과거의 메인프레임이 고전 컴퓨터에 비유되는 것처럼, 오늘날의 양자 제어 스택은 양자 컴퓨터에 비유될 수 있다는 것이 일반적인 견해입니다. 또한 메인프레임에서 소형화되고 확장 가능하며 효율적인 양자 컴퓨터로의 도약은 향후 5~10년 안에 이루어질 것이라는 예측도 널리 퍼져 있습니다.

파란색 3개, 갈색 1개: 그로버의 알고리즘

Tue, 23 Sep 2025 00:00:00 +0000

그렇다면 양자 컴퓨팅이란 무엇일까요? 3Blue1Brown.com에서 제공하는 이 멋진 영상을 확인해 보세요.

이번 강연에서 영감을 준 몇 가지 도표를 소개합니다.

클래식 비트 vs 퀀텀 비트 Link to heading

고전 논리 게이트 vs 양자 게이트 Link to heading

양자 알고리즘 Link to heading

RoCEv2: 인피니밴드 전송 프로토콜

Mon, 22 Sep 2025 00:00:00 +0000

저는 고성능 네트워킹용 테스트 시스템을 개발하는 테스트 및 측정 회사인 Spirent에서 근무했었습니다. 해당 제품은 Test Center라고 불렸으며, 뛰어난 팀원들과 함께 RoCEv2 시스템 테스트에 사용되는 시스템을 개발했습니다. 특히 저는 우선순위 흐름 제어(PFC)에 집중하여 800Gbps FPGA 기반 “패킷 분석기 및 생성기”(PGA)에서 PFC를 활성화하는 방법을 연구했습니다.

하지만 저는 실제로 레이어 4를 살펴본 적이 없었고, 이 메모는 인피니밴드 전송 계층(L4)의 핵심 요소를 설명하고 몇 가지 다이어그램을 통해 시각화함으로써 이러한 격차를 해소하고자 합니다.

RoCEv2 프레임 Link to heading

먼저 실제 RoCEv2 프레임부터 살펴보겠습니다.

양자 실체 구성 요소 시스템

Sun, 21 Sep 2025 00:00:00 +0000

최근 ycombinator에서 엔티티 컴포넌트 시스템(ECS) 패러다임에 대한 글을 접하게 되었습니다. 개념을 자세히 읽고 나서 가장 먼저 떠오른 생각은 이러한 패러다임을 양자 컴퓨팅 시스템에 어떻게 적용할 수 있을까, 그리고 만약 적용할 수 있다면 과연 타당할까 하는 것이었습니다.

평소처럼 ChatGPT에 “양자 제어 시스템에 적용된 엔티티 구성 요소 시스템”(왼쪽)과 그 반대인 “엔티티 구성 요소 시스템에 의해 제어되는 양자 큐비트”(오른쪽)의 시각화를 요청했습니다. 첫 번째 경우에서는 “인간"이 시스템이고, 두 번째 경우에는 큐비트가 시스템인 것처럼 보인다는 점 외에는 이해하기 어렵습니다.

RDMA와 InfiniBand의 복잡한 세계

Tue, 16 Sep 2025 00:00:00 +0000

GPU와 관련된 RDMA 용어는 GPU-direct, NvLink, NVLink Fusion, InfiniBand, Quantum InfiniBand, GPUNetIO, DOCA 등 매우 다양합니다. 이러한 용어들 때문에 혼란스러울 수 있지만, 꼭 그럴 필요는 없을지도 모릅니다.

이 글은 개인적인 메모 형식으로 작성되었으며, 다양한 기술들을 설명하고 몇 가지 도표를 통해 시각화하려는 시도입니다.

GPU Direct와 RDMA: 마케팅 vs. 기술. Link to heading

자, 그럼 엔비디아 공식 문서의 다소 혼란스러운 GPUNetIO 페이지부터 시작해 보겠습니다.

참고로, RDMA라는 약어는 두 컴퓨터 중 어느 한 컴퓨터의 운영 체제를 거치지 않고 한 컴퓨터의 메모리에서 다른 컴퓨터의 메모리로 원격 직접 메모리 접근을 가능하게 하는 프로토콜을 설명합니다. … 이는 RDMA 프로토콜과 관련이 없는 GPUDirect RDMA와 혼동해서는 안 됩니다.

Rust의 비밀 소스: 더 정확한 유형?

Sun, 14 Sep 2025 00:00:00 +0000

Raph Levien은 Rust 기반의 매우 독창적인 SIMD 설계를 사용하여 세계에서 가장 빠른 글자 렌더링 엔진을 초고효율로 구현한 것으로 유명합니다. 그의 작업은 제가 2023년 Bestechnics에서 SIMD GPU를 설계할 때 큰 영감을 주었습니다. 이후 Ralf Levien은 이 글자 렌더링 엔진의 GPU 버전도 개발했습니다.

그래서 우연히 그의 최신 강연인 “Rust가 승리한 방법: 고성능, 안정적인 소프트웨어를 향한 여정“을 보게 되었고, 한 시간을 투자해서 강연을 보고 배울 만한 통찰력을 얻어보기로 했습니다.

문제 설명 Link to heading

가장 긴장되는 부분(일명 익사 구역)은 55분경에 시작되며, Rust 비밀 소스: 더 정확한 유형이라는 제목의 슬라이드가 나옵니다.

인공지능을 활용하여 양자 시스템 개선하기

Fri, 12 Sep 2025 00:00:00 +0000

인공지능, 더 정확히는 신경망(NN)의 활용은 2025년 모든 시스템에서 당연한 요소일 뿐만 아니라 거의 필수적인 부분이 될 것입니다. 따라서 이 주제에 대한 수많은 연구 논문이 발표된 것은 당연한 결과입니다. 그러나 최근 연구는 양자 제어 시스템에 고성능 신경망을 통합하는 것을 가능하게 함으로써 그 가능성을 한 단계 더 끌어올렸습니다.

이 글은 싱가포르 양자 기술 센터(CQT/NUS)(https://www.cqt.sg/)의 연구, 특히 지난 SQA 컨퍼런스에서 제가 토론하고 의견을 교환할 수 있는 영광을 누렸던 아서 스트라우스의 연구를 바탕으로 작성되었습니다.

내 큐비트는 어디 있지?

Mon, 18 Aug 2025 00:00:00 +0000

큐비트에 대해 흥미로운 점 중 하나는… 사실 큐비트가 어디에 있는지 항상 확신할 수 없다는 것입니다. 양자 컴퓨팅이 아직 초기 개발 단계에 있다는 점을 고려하면 이는 놀라운 일이 아닙니다. 트랜지스터 연구 초기 시절을 떠올려 보세요. 트랜지스터가 예상대로 작동하는지 확인하기 위해 부피가 큰 테스트 장비가 사용되었죠. 양자 비트도 지금과 비슷한 상황입니다.

핵심은 우리가 실제로 큐비트와 “대화"하고 있는지 알아내기 위해 많은 조정 작업이 필요하다는 것입니다. 제가 “대화"라고 썼지만, 큐비트가 노이즈에 매우 민감하다는 점을 고려하면 “속삭이는 것"이 더 적절한 표현이었을지도 모릅니다. 하지만 실제로 “큐비트와 대화"는 관례적으로 “제어 및 판독"으로 표현됩니다.

qsysarch.com 시작하기

Fri, 08 Aug 2025 00:00:00 +0000

이 블로그는 양자 컴퓨터를 직접 구축하는 데 도움이 되는 실용적이고 간편한 안내서가 되는 것을 목표로 합니다.

양자 컴퓨터를 만드는 것이 쉬운 일이라는 뜻이 아니라, 비전문가들에게 양자 컴퓨터의 구조를 쉽게 설명할 수 있는 방법이 있다면 매우 유용할 것이라는 의미입니다. 저는 일반 데스크톱 컴퓨터의 구조와 비교해 보곤 합니다. CPU, 메모리, 디스크, GPU 등 모든 부품이 마더보드에 탑재되어 있죠. 그렇다면 양자 컴퓨터는 어떨까요? 비슷한 방식으로 만들 수 있을까요?

만약 양자 컴퓨터를 만들 수 있다면 (저는 앞으로 5년 안에 이것이 실현되기를 바랍니다), 다음으로 중요한 질문은 바로 그것을 어떻게 활용하고 유용한 결과를 얻을 것인가 하는 것입니다. 일반적인 (고전적인) 컴퓨터에서 사용하는 C와 같은 프로그래밍 언어를 사용할 수 있을까요? 아니면 양자 결과와 관측을 다루기 위해 새로운 사고방식이나 정신적 모델이 필요할까요?

자율주행 차량을 위한 탄력적인 네트워킹

Sat, 01 Jan 0000 00:00:00 +0000

VayNet 네트워크 아키텍처에 대한 아주 간략한 개요입니다.

4개의 이중화된 네트워크 채널(스마트 패킷 스프레이 채널 다중화 사용)을 사용하는 것 외에도, Amarisoft는 TCP 스택 내의 “ECN”(Explicit Control Notification) 메커니즘을 사용하여 저지연, 저손실, 확장 가능한 네트워크 스택인 L4S(Low Latency, Low Loss, Scalable Network Stack)를 사용한다고 홍보합니다. 에뮬레이션 환경에서 Amarisoft를 사용하여 L4S의 효율성을 검증하는 방법을 살펴보는 것은 흥미로울 것입니다.

(이미지 출처: 노키아 벨 연구소)

또한 신경망 기반 라우팅, 특히 강화 학습을 사용하여 네트워크 연결성(지연 시간 및 RSSI 기준으로 측정)을 최대화함으로써 경로를 최적화하는 방식이 사용될 수 있다는 점도 언급할 가치가 있습니다. 이는 차량이 도시의 “셀룰러 음영 지역"에 진입하는 것을 방지합니다.