바이두(Baidu)가 새로운 클라우드 양자 컴퓨팅 플랫폼과 기존보다 3배 강력해진 차세대 AI칩을 최근 공개했다.

양자 워크로드를 프로그래밍, 시뮬레이션 및 실행하도록 설계된 ‘퀀텀 리프(Quantum Leaf)’는 양자 프로그래밍 환경을 제공, 올해 초에 출시 ‘Paddle Quantum’ 개발 툴킷을 보완한다.

전문가들은 계산을 수행하기 위해 중첩 및 얽힘과 같은 양자 역학 현상을 높은 수준에서 사용하는 양자 컴퓨팅이 언젠가 AI 워크로드를 가속화 할 수 있다고 믿는다. AI는 최첨단 양자 컴퓨팅 연구에서 계속해서 역할을하고 있다.

바이두는 Quantum Leaf 핵심 구성 요소가 하이브리드 프로그래밍 언어와 고성능 시뮬레이터를 갖춘 파이썬(Python) 기반 오픈 소스 개발 키트 ‘QCompute’이라고 말한다. 사용자는 양자 프로그래밍 환경에서 사전 구축된 객체 및 모듈을 활용해 매개 변수를 전달, 시뮬레이터 또는 클라우드 시뮬레이터 및 하드웨어에서 양자 회로를 구축하고 실행할 수 있다.

기본적으로 ‘QCompute’는 회로를 생성 및 분석하고 백엔드를 호출하는 서비스를 제공한다. ‘Quantum Leaf’와 함께 양자 작업의 일부로 펄스 시퀀스(Pulse sequences)를 설계하고 구현하는 ‘Quanlse’서비스를 제공함으로써 소프트웨어와 하드웨어 간의 격차를 해소하는 “클라우드 기반 양 자 펄스 컴퓨팅 서비스”라고 설명한다. 펄스 시퀀스는 디코히어런스(decoherence) 및 기타 양자 노이즈로 인한 양자 오류를 줄이는 수단이다.

바이두에 따르면 Quanlse는 초전도 회로와 핵자기 공명 플랫폼 모두에서 작동하며 향후 새로운 폼 팩터로 확장될 예정이다. 아마존 브라켓(Amazon Braket)과 구글(Google)의 텐서플로우 퀀텀(TensorFlow Quantum) 출시에 이은 바이두 ‘Quantum Leaf’ 및 ‘Quanlse’는 , 양자 데이터 세트, 프로토 타입 하이브리드 양자 및 클래식 기계학습 모델을 구성하고, 양자 회로 시뮬레이터를 지원하고, 차별 및 생성 양자 모델을 훈련시킬 수있는 기계 학습 프레임 워크다.

페이스북(Facebook)의 파이토치(PyTorch)는 양자 기계 학습, 자동 차별화 및 하이브리드 양자 고전 계산 최적화를위한 타사 라이브러리 양자 컴퓨팅 ‘PennyLane’을위한 제나두(Xanadu)의 다중 기여자 프로젝트를 사용한다. 또한 MS는 양자 기계 학습 응용 프로그램을위한 여러 키트와 라이브러리를 제공한다.

차세대 클라우드-에지 AI칩 쿤룬2(Kunlun 2) 내년 양산

한편 바이두는 차세대 7nm AI 프로세서 ‘Kunlun 2’를 공개 최고의 계산 능력은 1세대의 3배가 넘는다고 밝혔다. 내년 초 대량 양산 예정인 이 칩은 음성, 시각 및 언어에서 향상된 AI 알고리즘 ‘Baidu Brain 6.0’을 통한 지식 강화 다중 모드 심층 의미 이해에 활용될 예정이다.

바이두는 또한 음성 기술에서 음향 감지 및 신호 처리를 통합하기위한 종단 간 음성 인식 모델링 기술을 제안하고 개인화 된TTS(텍스트 음성 변환) 및 다중 스피커 TTS와 같은 다중 음성 합성 알고리즘을 설계했다. 매일 바이두 음성 API에 대한 호출이 155억 건 이상 발생한다.

컴퓨터 비전에서 Brain 6.0은 CVPR 2020에서 “Pixel 4 CPU를 사용한 실시간 이미지 분류”경쟁 부문 1위를 차지한 모델과 310 만 OCR 모델을 포함한 일련의 경량 비전 모델을 오픈 소스했다. 언어로 바이두 NLP 모델 ERNIE는 약 50억 개의 지식을 학습했다.

Baidu Brain 6.0은 자연어 생성 (NLG), ERNIE-GEN 및 시각적 의미 이해, ERNIE-ViL에 ERNIE의 변형을 통합한다. 지식 그래프는 컴퓨터가 세상에 대한인지 적 이해를 개발하기위한 빌딩 블록이다. Baidu Brain 6.0에는 50억 개 이상의 엔티티와 5,500억 개의 사실이 포함된 대규모 지식 그래프가 있다.

앞서 2018년 중국 최초의 클라우드-에지 AI칩 쿤룬(Kunlun)을 발표한 바이두는 검색 애플리케이션 등에서 NVIDIA T4 GPU보다 1.5 ~ 3배 향상된 성능을 제공했다고 주장했다.