CES 2020에서 양자 알고리즘을 활용하는 퀀타플로우(QuantaFlow) 인공지능 칩 아키텍처가 공개됐다. 새로운 아키텍처에는 RISC-V 프로세서, 퀀타플로우 제너레이터(QuantaFlow Generator) 및 QF 에볼루션 스페이스(QF Evolution Space)등으로 구성된다.

미국 캘리포니아 기반 AI 스타트업 PQ 랩(PQ Labs)은 AI 딥러닝(Deep Learning) 추론 솔루션의 미래를 바꿀 새로운 아키텍처라고 주장한다.

퀀타플로우(QuantaFlow) 인공지능(AI) 시스템온칩(SoC) 아키텍처는 양자 연산(Quantum Computation)과 매우 유사한 대규모 병렬 변환/진화(transformation/evolution) 시뮬레이션을 위해 설계됐다. 퀀타(Quanta)는 양자(Quantum)의 복수형을 의미한다.

양자 컴퓨팅은 큐비트(qubit, quantum bit)의 지속적인 단일 변환을 기반으로 한다. 큐비트는 중첩 등 기존 비트와 다른 가능한 상태를 나타낼 수 있다. 기존 컴퓨팅 모델과 마찬가지로 양자 컴퓨팅에는 입력, 프로세스 및 출력 3가지 주요 프로세스가 있다. 그러나 고전 모델과는 달리, 양자 컴퓨팅의 프로세스 부분은 고전적인 튜링머신의 단계별 읽기-제어-쓰기 이외에 연속적인 변환/진화에 의해 수행된다.

기존 양자 컴퓨팅은 여전히 실용성과는 거리가 멀다. 구글(Google)의 양자우위(Quantum Supremacy) 달성 발표 이후에도 알고리즘을 거의 실행할 수 없으며 실제 애플리케이션도 없다. QRAM(quantum RAM)은 이론상으로만 가능하다. 큐비트는 깨지기 쉬우므로 오류 수정이 필요하다. 몇 개의 큐비트를 다루는 소규모 실험에서는 문제가 되지 않을 수 있다.

네이처(Nature) 메거진에 따르면 생산적인 작업을 수행하려면 1,000 개의 기능 큐빗을 얻기 위해 10억 개의 오류 수정 큐비트가 필요하다. 이러한 기술적 어려움에 직면해, 양자-유사 계산의 다른 접근법이 연구되고 있다. 예를 들어, 캐나다 스타트업 ‘D-Wave’는 2019년에 5,000 큐비트 양자 어닐링(quantum annealing) 컴퓨터를 발표했다. 그러나 과학자들은 D-Wave의 컴퓨터가 “진정한 양자”가 아니라 양자 알고리즘과 양자 시뮬레이션이라고 주장한다. 논쟁에도 불구하고 D-Wave는 약물 분자 분류, 광고 최적화 등과 같은 실제 문제를 해결하는 세계 최초의 “양자 컴퓨터”다. 그러나 이 양자컴퓨터는 규모가 크고 비용도 1500만 달러에 달한다.

양자 알고리즘 구현을 실제 AI 실리콘칩과 연계하는 다른 접근법이 있다. PQ랩의 퀀타플로우는 큐비트 레지스터의 가상 변환/진화 공간을 시뮬레이션 한다. 단일 코어 RISC-V 프로세서는 논리적 제어, 결과 관찰 리트리벌 등을 구현한다. 퀀타플로우 제너레이터는 입력 데이터를 저차원 공간에서 고차원 공간으로 변환, 지속적인 변환/진화를 수행한다.

프로세스는 본질적으로 매우 병렬적이며 비동기적이다. 프로세스 정보는 비트 옵저버 유닛에 의해 진화 공간에서 출력된다. 또한 핫 패칭을 사용해 큐비트의 진화 경로를 동적으로 변경할 수 있다. 진화 공간에 대한보다 중요한 변형이 필요한 경우, RISC-V 프로세서는 진화 공간에 대해 “재부팅”을 수행한다.

순간적으로 가능한 동적 작업을 통해 퀀타플로우는 ResNet-50 (2015), MobileNet(2017), EfficientNet(2019) 등 모든 종류의 신경망 모델을 실행할 수 있다. 이에 비해 GPU와 ASIC AI 가속칩은 최신 모델(MobileNet, EfficientNet)에 성능이 저하된다. 이 새로운 모델은 모두 메모리에 바인딩 돼 있기 때문이다.

PQ랩에 따르면 퀀타플로우 아키텍처는 진전된 AI 딥러닝 추론 성능을 제시한다. 아키텍처 디자인 플로우는 ‘Verilog’ 대신 고급 언어로 가속화, 실리콘칩 성능을 최대화하는 알고리즘으로 최적화 된다. 퀀타플로우는 동일한 네트워크 구성에서 ‘Nvidia V100’에 비해 ResNet-50에서 10배 빠른 속도 (배치 = 1, 정확도 = 93 %, INT8)를 달성할 수 있다. 최신 네트워크 모델에서 속도는 더욱 빨라질 수 있다.