아이온큐·엔비디아, 12변수 하위 문제 28초…100변수 GPU 검증

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아이온큐와 엔비디아 등이 생성형 AI로 양자 회로를 생성하는 DQAOA-GPT를 제시했다. 최대 100변수 문제를 GPU 시뮬레이션으로 검증했으며 실제 양자 하드웨어 성능은 확인되지 않았다. 아이온큐($IONQ)와 엔비디아($NVDA), 오크리지국립연구소, 테네시대학교 연구진이 생성형 인공지능으로 양자 회로를 최적화해 반복 계산 부담을 줄이는 방법을 제시했다. 최대 100개의 의사결정 변수를 가진 문제를 대상으로 한 실험에서 DQAOA-GPT는 기존 방식보다 짧은 실행 시간을 보였지만, 검증은 실제 양자컴퓨터가 아닌 GPU 시뮬레이션으로 진행됐다. 연구진은 2026년 7월 22일 논문 ‘DQAOA-GPT: AI-Accelerated Distributed Quantum Optimization for Combinatorial Problems’를 공개했다.

논문은 대규모 조합 최적화 문제를 작은 하위 문제로 나눈 뒤 GPT 기반 생성 모델이 각 문제에 맞는 양자 회로와 매개변수를 생성하는 구조를 설명한다.

연구진은 오크리지국립연구소의 고성능 컴퓨팅 환경에서 엔비디아 H200 GPU와 CUDA-Q·cuQuantum을 활용해 두 방식을 비교했다. 하위 문제의 변수 수가 4개일 때 기존 DQAOA의 실행 시간은 약 33.80초였다. 하위 문제를 12개 변수로 확대하자 실행 시간은 약 683.99초로 늘었지만, DQAOA-GPT는 같은 조건에서 약 28초 수준을 유지했다. 변수 4개 조건에서 상대 정확도는 DQAOA 약 0.38, DQAOA-GPT 약 0.36이었고, 변수 12개에서는 최대 약 0.78까지 상승했다. 논문은 생성형 AI를 활용한 회로 생성이 하위 문제 규모 확대에 따른 정확도와 계산 비용 사이의 절충을 완화할 수 있다고 설명했다. 실제 아이온큐 양자 하드웨어에서의 재현성, 여러 GPU·노드로 확장했을 때의 실행 시간, 대규모 업무 문제에서의 유효성은 후속 연구에서 확인해야 한다.