CUDA-QX 0.4 대폭 업그레이드: 양자 오류 수정의 자동화와 생성형 AI 기반 회로 설계 가능

NVIDIA는 CUDA-QX 0.4 릴리스를 통해 양자 오류 수정(QEC) 및 양자 알고리즘 개발을 가속화하는 핵심 기능을 도입했다. 이번 업데이트는 양자 프로세서의 상용화를 위한 핵심 과제인 QEC의 실험 속도를 획기적으로 향상시키는 데 초점이 맞춰져 있다. 핵심 기능 중 하나는 메모리 회로와 노이즈 모델로부터 자동으로 감지 오류 모델(DEM)을 생성하는 기능으로, 시뮬레이션과 디코딩 과정에서 동일한 DEM을 사용해 중복을 제거하고 작업 흐름을 단순화한다. 또한, 정확한 최대 우도 디코딩을 가능하게 하는 텐서 네트워크 디코더를 공개했다. 이 디코더는 Python 3.11 이상에서 사용 가능하며, 구글의 오픈소스 GPU 가속 디코더와 동등한 논리 오류율 성능을 보였다. BP+OSD 디코더도 개선되어 적응형 수렴 모니터링, 메시지 클리핑, 알고리즘 선택, 동적 스케일링 기능을 지원해 수치 안정성과 유연성을 높였다. 또한, AI 기반 양자 회로 설계를 위한 새로운 알고리즘인 생성형 양자 고유값 해소기(GQE)를 라이브러리에 추가했다. GQE는 고정된 파라미터화 대신 생성형 AI 모델을 사용해 양자 해밀토니안의 고유 상태(특히 기저 상태)를 탐색하며, VQE의 평탄한 경사 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 지닌다. 이번 릴리스는 양자 알고리즘 연구자와 개발자들이 보다 빠르고 정확하게 실험을 수행할 수 있도록 전반적인 개발 환경을 혁신적으로 개선했다.