🚀 Qverseall 개발 노트: NVIDIA DGX Spark와 Qiskit Quantum Walk 성능 실험!

분류: 정보 · 2025-12-04

안녕하세요, Qverse 커뮤니티 여러분!

저희 퀀텀 넥서스는 지난달 NVIDIA DGX Spark GPU 2대 를 전격 도입하며 양자 시뮬레이션 및 AI 개발 역량을 극대화하기 위한 대담한 투자를 진행했습니다.

DGX Spark의 강력한 Grace-Blackwell 칩셋 과 통합 GPU 메모리 는 저희의 핵심 플랫폼인 Q37(AI)과 Entangle(양자 기술)의 혁신을 가속화할 핵심 동력입니다.

이번 개발 노트에서는 이 강력한 하드웨어 위에서 Qiskit 코드를 구동하여 얻어낸 Quantum Walk (양자 랜덤 워크) 시뮬레이션 결과를 공유합니다.

과연 DGX Spark가 현존하는 양자 시뮬레이션의 한계를 얼마나 뛰어넘을 수 있을까요?

🔬 벤치마크 실험 개요: Qiskit Quantum Walk

우리는 양자 컴퓨터의 성능을 극한으로 테스트하는 대표적인 알고리즘인 Quantum Walk 를 선택했습니다.

특히, Qiskit-Aer의 GPU 가속 기능을 활용하여 시뮬레이션의 큐비트(Qubit) 스케일링 한계를 탐색했습니다.

실험 환경: NVIDIA DGX Spark (1대 사용)

시뮬레이터: Qiskit-Aer (method='statevector', device='GPU')

알고리즘: Quantum Walk (5 Step, 1024 Shot)

1. 32 큐비트 극한 도전

32 큐비트는 $2^{32} \approx 42$억 개의 상태 를 처리해야 하는 규모로, 고전적인 시뮬레이션으로는 매우 도전적인 영역입니다.

실행 조건: 32 큐비트, 5 스텝, 1024 샷

GPU 사용량 (1대 기준): 96%

GPU 메모리 사용량: 119.70 GB 중 69.63 GB 사용

총 소요 시간: 270.7382 초 (약 4분 31초)

분석: GPU는 거의 최대치로 가동되었지만, 120GB에 육박하는 DGX Spark의 통합 메모리 덕분에 32큐비트 시뮬레이션이 안정적으로 완료될 수 있었습니다.

2. 30 큐비트 성능 비교

큐비트 수를 30개로 줄였을 때, 성능이 얼마나 급격히 향상되는지 확인했습니다.

실행 조건: 30 큐비트, 5 스텝, 1024 샷

GPU 사용량 (1대 기준): 96%

GPU 메모리 사용량: 119.70 GB 중 20.70 GB 사용

총 소요 시간: 64.5093 초 (약 1분 5초)

분석: 큐비트 수가 단 2개 줄었을 뿐인데, 소요 시간이 약 4배 감소 했습니다. 양자 시뮬레이션의 계산 복잡도가 큐비트 수에 대해 지수적으로 증가 함( $O(2^n)$ )을 DGX Spark 환경에서도 명확히 확인할 수 있었습니다.

💡 연구자들이 주목해야 할 포인트

GPU 사용량 96% 유지: Qiskit-Aer가 DGX Spark의 GPU 가속 기능을 극한으로 활용 하고 있음이 증명되었습니다. 이는 소프트웨어(Qiskit)와 하드웨어(Spark)의 최적화된 궁합을 보여줍니다.

통합 메모리의 강점: 32큐비트 시뮬레이션 시 69.63GB 의 거대한 상태 벡터가 메모리에 올라갔음에도 불구하고 안정적으로 처리되었습니다. DGX Spark의 CPU-GPU 통합 메모리 아키텍처 가 대규모 양자 상태 관리에 압도적인 이점을 제공합니다.

지수적 복잡도 확인: 32큐비트에서 30큐비트로의 변화가 소요 시간에 4배의 차이 를 만들었습니다. 이는 양자 알고리즘을 설계할 때 큐비트 규모에 대한 예측 이 얼마나 중요한지를 보여줍니다.

🔮 Qverseall의 궁극적인 한계 예측

저희는 현재 DGX Spark를 2대 보유하고 있습니다.

최대 큐비트 예측: DGX Spark 1대에서 32큐비트 시뮬레이션이 가능했고, GPU 메모리(119.70GB) 중 69.63GB를 사용했습니다. 이론적으로 33큐비트( $2^{33}$ 상태) 시뮬레이션에는 약 140GB의 메모리가 필요합니다. 따라서 단일 DGX Spark 1대로는 32큐비트 가 현실적인 한계이며, 2대를 클러스터로 연결 할 경우 이론적으로 33큐비트 까지는 대규모 분산 시뮬레이션이 가능할 것으로 예상합니다.

미래 방향: 저희는 이 DGX Spark 인프라를 활용하여 더 복잡한 양자 머신러닝 모델(VQC, QAOA)과 양자 화학 시뮬레이션 의 스케일링을 테스트할 예정입니다.

양자 컴퓨팅의 실제 성능과 한계를 탐험하는 퀀텀 넥서스의 여정에 계속해서 많은 관심과 격려 부탁드립니다!

궁금한 점은 언제든지 댓글로 남겨주세요.