양자컴퓨터는 코끼리 보다 더 클까?
초초보급 양자역학 교양시리즈 3편
양자컴퓨터는 코끼리 보다도 더 클까? 저는 제가 모르는 세상이 항상 궁금하고, 제가 모르는 것을 발견하면 그것에 대해 공부를 하고 집니다. 아마도 40대 후반에 잘 나가던 직장을 그만두고, 그간 저축한 돈 탈탈 털어 거 가족과 함께 호주에 가서, 경제학박사를 한 이유도 금융시장에서 과연 전망이란 가능할까?라는 해답을 찾기 위해서였습니다. 그 이후로도 약 10년을 저는 이 문제를 풀기 위해 경제학/통계학/재무학을 넘어 인공지능으로까지 저의 연구영역을 늘렸고, 결국은 예측의 끝은 "물리학"과 "파동이론"라고 결론을 내리고, 지금은 양자역학도 그 범주에 접목을 하면 좋겠다고 판단하며, 새로운 도전을 시작했습니다.
2008년, IT전공도 아니고, coding도 한 번도 해보지 않은 채 계량경제학 박사를 한다고 유학을 가서, 코딩 덕(?)에 120/80 정상혈압이었던 제가, 160/120이라는 고혈압 환자가 된 후 지금까지 운동 및 약(가장 경미한)으로 120/80을 유지해 오고 있습니다. "한국 고대경제사"를 대학원에서 전공을 하게 되면, 불행히도 서당에 가서 한문을 공부해야 하는데, 한의사 박사후보들처럼 공부에 1년이 걸린다고 합니다. 동의보감을 읽어야 하는데, 한자를 모르면 안 되듯이, 계량경제학을 하는데 높은 수준의 coding실력이 없다면 논문을 쓸 수가 없으니까요.
특히 저의 지도교수는 높은 수준의 코딩실력과 다수의 언어(영어, 불어처럼 R, Matlab, Julia, C++ 등 제에게 아주 혹독하게 많은 요구를 하셨습니다)를 공부해서, 최대한 계산이 빠른 언어를 찾으라고 하셨는데, 저는 그 차이를 알게 되었고, 지금은 제 나이에 또래의 누구보다도 다양한 코딩에 자신이 있습니다. 그래서 양자역학도 코딩의 관점에서는 전혀 새로운 세상이지만 60대인 제가 도전을 할 수 있다고 믿는 이유입니다.
저의 양자역학 교양시리즈는 인터넷, SNS, chatGPT 등 지금은 노인들도 다들 즐기는 도구가 되었듯이, 모든 사람들이 소달구지가 아니라 자율주행차를 탄게 된다는 기대를 하듯이, 우리의 미래를 다시 한번 바꿀 게임체인저가 될 양자역학에 대해 교양 수준에서 같이 공부를 해보자는 차원의 글들입니다. 부담 없이 읽어주시고 질문도 많이 해주세요.
모르는 것은 죄가 아닙니다. 다만 궁금할 뿐입니다.
저는 초보자에 대한 배려 없이 자신의 많이 앎(지식)에 대해서만 강조를 하려는 책들을 많이 봐왔는데, 저는 그런 책들을 초보자들이 읽기 전에 저의 "양자역학 교양시리즈"를 통해, 단디 마음의 준비(?)하시라고, 여러분들을 위해 양자역학을 이해하는 최저 수준의 지식들에 대해, 여러분들을 대신해서 chatGPT들에게 아래와 같은 질문을 하였고, 그 내용들을 정리하려 합니다.
가령,
질문 1) 컴퓨터를 사면, i3는 보통 4 코어, i5는 6 코어 이상, i7은 8 코어 이상이라도 하던데, 가격도 코어가 더 많은 i7이 더 비쌉니다. 그러면 코어 (core)가 뭘까요? 그런데 최근에 PC를 upgrade 하려니 i9도 출시가 되었다 하고 코어가 무려 24개라 해요.
이 지점에서, CPU, GPU, QPU가 뭐예요? 그리고 i7, i9은 또 뭔가요? GPU의 병렬 처리 능력은 누가 가장 강력해요? 를 설명해 주세요.
i7과 i9 등 은 Intel에서 만든 CPU 제품의 등급입니다.
숫자가 높아질수록 코어 수가 많고, 캐시, 속도, 전력 효율도 더 좋아집니다. 단 가격이 비싸집니다.
GPU의 병렬 처리 능력 – 누가 가장 강력할까요?
현재 기준으로는 NVIDIA의 RTX 시리즈가 가장 강력한 GPU 중 하나예요!
� 예: NVIDIA RTX 5090은 16,000개 이상의 CUDA 코어를 탑재
AI 학습, 영상 처리, 시뮬레이션 등에 매우 뛰어납니다
� CPU는 똑똑하지만 혼자 일하고,
� GPU는 단순하지만 수천 명이 동시에 일하는 팀!
� GPU는 병렬 처리가 매우 강력해서 AI 모델을 훈련하거나 영화를 렌더링 할 때 엄청난 속도를 보여줍니다.
이 코어들은 동시에 수천 개의 연산을 처리할 수 있어, AI 학습, 시뮬레이션, 영상 처리에 탁월합니다.
가령 CPU가 8개의 손으로 책을 넘긴다면, GPU는 8,000개의 손으로 동시에 책을 넘깁니다.
GPU의 가격은 2025년 현재, 고급 GPU는 AI 수요와 공급 부족으로 인해 가격이 다시 상승세입니다
LLM(대규모 언어 모델)은 GPU의 병렬 처리 능력을 활용해 훈련됩니다
양자컴퓨터는 이보다 더 나아가, 가능한 모든 조합을 동시에 계산하는 차원이 다른 병렬성을 가집니다
비유하자면, CPU는 똑똑한 요리사 한 명, GPU는 단순 작업을 빠르게 해내는 수천 명의 요리사입니다.
가격은
i7-14700K : 16 코어 / 24 스레드, 약 ₩550,000 ~ ₩650,000, 고성능 게이밍 및 영상 편집용
i9-14900K: 24 코어 / 32 스레드, 약 ₩750,000 ~ ₩950,000, 전문가용, AI 연산, 고사양 작업에 적합
*i9은 플래그십 모델이라 프리미엄이 붙는 경우가 많습니다.
질문 2) "책이 4권이면 큰 차이가 없지만, 책이 1,000권, 1,000,000권이 되면 양자 컴퓨터의 차원이 다른 능력이 드러납니다." 지금 chatGPT나 LLM 등은 이미 이런 분야에 양자컴퓨팅을 사용하고 있는 건가요? 현재 LLM은 어떤 컴퓨터에서 작동하나요?
ChatGPT나 Copilot 같은 LLM은 GPU(그래픽 처리 장치) 기반의 고성능 병렬 컴퓨팅 환경에서 작동합니다.
이들은 수천 개의 GPU를 연결한 슈퍼컴퓨터급 클러스터에서 훈련되며, 양자컴퓨터는 아직 사용되지 않습니다.
하지만 양자컴퓨터가 발전하면 LLM과 AI 분야에 다음과 같은 방식으로 활용될 수 있습니다:
양자 머신러닝(QML): 양자 회로를 활용한 신경망 구조 연구
양자 최적화: 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 압축, 학습 경로 탐색 등
양자 데이터 검색: Grover 알고리즘을 활용한 빠른 정보 탐색
양자 시뮬레이션: 물리, 화학, 생물학 기반의 생성형 모델에 활용
현재 연구 중인 중요사례는 다음과 같아요:
IBM, Google, Microsoft 등은 양자 AI 연구소를 운영 중이며,
MIT, Caltech, ETH Zurich 등은 양자 머신러닝 프레임워크를 개발하고 있습니다.
“Qiskit Machine Learning”, “PennyLane”, “Tensor Flow Quantum” 같은 툴킷도 등장했습니다.
지금의 ChatGPT나 LLM은 양자컴퓨터를 사용하지 않지만, 미래에는 양자컴퓨팅이 AI의 속도, 효율, 창의성을 획기적으로 바꿀 수 있습니다. 질문처럼 지금은 “책이 4권일 때”지만, 양자컴퓨터가 본격적으로 도입되면 “책이 1,000만 권일 때도 동시에 펼쳐보는” 시대가 올 수 있습니다.
질문 3) 양자컴퓨터는 코끼리 보다도 더 클까요?
어릴 때 교과서를 보면 COBOL이라는 컴퓨터가 엄청난 크기였는데, 계산 능력은 별로 이런 내용이었는데 지금의 노트북이 이때 보다 성능이 더 좋다고 해요 그러면 현재의 양자컴퓨터도 이처럼 코끼리 보다도 더 클까요? 요즘 컴퓨터 대비 속도는 어떤 가요? 가격은 무한대일 것 같고요...
일부는 맞고, 일부는 아닙니다!
� 양자칩(QPU) 자체는 손바닥만 한 크기입니다.
❄️ 하지만 이 칩을 작동시키기 위해 초저온 냉각 장치, 진공 챔버, 전자기장 제어 장치 등이 필요해요.
� 예를 들어, 초전도 양자컴퓨터는 영하 273도 이하로 냉각해야 하므로 냉장고보다 큰 장비가 필요합니다.
� IBM이나 Google의 양자컴퓨터는 작은 방 하나를 꽉 채우는 크기입니다.
� 그래서 “코끼리보다 크다”는 말은 전체 시스템 기준으로는 거의 맞는 표현이에요!
⚡️ 속도는 얼마나 빠른가요?
양자컴퓨터는 모든 작업에서 빠른 건 아니지만,
특정 문제에서는 기존 컴퓨터보다 수백만 배 빠를 수 있어요!
� 예: Google의 Sycamore 양자컴퓨터는 슈퍼컴퓨터로 1만 년 걸릴 문제를 200초 만에 해결한 사례가 있어요.
� 가격은 정말 무한대일까요?
거의 맞는 표현이에요 �
�️ 양자컴퓨터 한 대 가격은 수백만~수백억 원) 수준.
� 냉각 장비, 제어 시스템, 유지보수까지 포함하면 일반 기업이 도입하기엔 매우 부담스러운 수준입니다.
☁️ 그래서 대부분은 클라우드 기반으로 빌려 쓰는 방식을 사용하고 있어요.
� IBM, Google, Microsoft 등은 양자 클라우드 서비스를 통해 연구자들이 접근할 수 있게 하고 있습니다.
� 비유로 정리하면…
� 크기: 코끼리보다 클 수 있다 (전체 시스템 기준)
⚡️ 속도: 특정 문제에서는 슈퍼컴퓨터보다 수백만 배 빠름
� 가격: 일반 기업에게는 거의 “무한대”처럼 느껴질 수 있음
질문 4) 책들을 읽으면, 양자역학이 낳은 이해가 되지 않는 신기한 이야기들 (슈뢰딩거 고양이, 마법의 동전, 순간이동 연인들, 양자터널링 등)이 있는데, 이 개념을 이해해야 양자역학의 이해한다는 시금석이 되는 거죠?
1. 고양이의 운명을 결정하는 상자
어느 날, 한 과학자가 고양이를 상자에 넣고 상자의 뚜껑을 닫았습니다. 이 상자 안에는 고양이를 살릴 수도, 죽일 수도 있는 독극물이 있었습니다. 독극물이 발동하는지 여부는 무작위로 결정되는데, 과학자는 이 상자를 열기 전까지는 고양이가 살아있는지, 죽었는지 알 수가 없습니다.
양자역학에서는 이 상황을 슈뢰딩거의 고양이라고 부릅니다. 상자를 열기 전까지 고양이는 중첩(superposition) 상태에 있다고 합니다. 즉, 동시에 살아있고 죽어있는 상태입니다! 상자를 열 때 비로소 고양이의 상태가 결정됩니다. 이것이 바로 양자역학의 불확정성 원리를 보여주는 예시입니다.
2. 마법의 동전
상상해 보세요. 당신에게 마법의 동전이 하나 있습니다. 이 동전은 동시에 앞면과 뒷면을 가질 수 있습니다. 이 동전을 던지면, 동전은 공중에서 앞면과 뒷면이 동시에 나타납니다. 이는 중첩(superposition) 상태입니다. 동전이 땅에 떨어지기 전까지는 어떤 면이 나올지 알 수 없습니다.
하지만, 동전이 떨어지면, 그 순간 앞면 또는 뒷면 중 하나로 결정됩니다. 양자역학에서는 이 동전이 떨어지는 순간을 측정이라고 하고, 그 결과가 확정되는 순간을 파동함수 붕괴라고 합니다.
3. 순간 이동하는 연인들
이제 두 명의 연인이 있다고 상상해 보세요. 이 연인들은 서로 얽힘(entanglement) 상태에 있습니다. 한 사람이 이 도시에서 다른 사람이 저 도시에서 서로 멀리 떨어져 있지만, 한 사람의 상태가 변하면, 다른 사람의 상태도 즉시 변합니다. 마치 순간 이동을 하듯이 말이죠!
양자 얽힘은 두 입자가 서로 멀리 떨어져 있어도 즉시 서로의 상태를 알 수 있게 만드는 현상입니다. 이는 아인슈타인이 "유령 같은 원거리 작용"이라고 부른 바 있지만, 양자역학에서는 실제로 일어나는 일입니다.
4. 양자 터널링: 벽을 통과하는 사람
당신이 한 방에 갇혀 있다고 가정해 보세요. 방에는 문도 창문도 없고, 벽은 매우 두꺼워서 절대 통과할 수 없습니다. 그런데, 양자역학의 양자 터널링 현상 덕분에, 당신은 어느 순간 벽을 통과해 다른 방으로 이동할 수 있습니다!
양자 터널링은 입자가 에너지 장벽을 통과하는 현상으로, 고전 물리학에서는 불가능한 일이지만, 양자역학에서는 가능합니다. 이는 전자나 원자가 장벽을 통과하는 방식으로, 우리의 일상에서는 잘 보이지 않지만, 나노 스케일에서는 실제로 일어나는 일입니다.
제가 의도하는 시리즈는 여러 번 반복을 통해서 콘셉트와 용어들을 숙지하게 하는 방식이라, 자주 여러 번 읽으시면, 양자역학과 더 가까워질 수 있을 겁니다. 연인과 만난 첫날에 결혼식을 올릴 수는 없잖아요? 양자역학을 애인으로 만들려는 진심을 보이세요.
