NVIDIA, Moderna, Yale의 공동 연구
NVIDIA, Moderna, Yale의 연구 논문이 양자 기계 학습(QML) 기술이 약물 발견 방법을 어떻게 개선할 수 있는지를 검토합니다. 이 연구는 분자 특성 예측을 통해 신약 개발을 보다 효율적으로 이끌 수 있는 가능성을 제시합니다.
- 2021년 Statista 보고서에 따르면, 글로벌 제약 산업의 연구개발 투자는 약 1,900억 달러에 이를 만큼 막대한 비용이 소요됩니다. 그러므로 QML 기술의 도입은 신약 개발의 비용 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
- 최근 양자 컴퓨팅과 ML의 결합은 기존 컴퓨팅 한계를 넘어서 분자 상호작용을 더욱 정확하게 예측하는 데 도움이 되며, 이는 연구의 정확도를 높이는 데 필수적입니다.
GPU 가속 시뮬레이션의 중요성
연구는 양자 알고리즘 탐색의 핵심 도구로 GPU 가속 시뮬레이션을 강조합니다. 이는 기존 인공지능 기술을 양자 컴퓨팅으로 강화할 수 있는 방법을 제시하며, 제약 산업에 적용되어 복잡한 작업을 간소화할 수 있는 잠재력을 가집니다.
- GPU 가속 기술은 기존 CPU 대비 복잡한 계산을 수백 배 가속화할 수 있으며, 이는 여러 분야에 걸쳐 시뮬레이션의 질과 속도를 향상시킵니다.
- 2022년 D-Wave의 연구에서는 실시간 분자 시뮬레이션에서 GPU를 사용하여 5배 이상의 계산 효율성을 달성했음을 보고하였습니다.
양자 뉴럴 네트워크의 실용적 응용
미래의 양자 뉴럴 네트워크가 양자 컴퓨팅을 사용하여 실질적인 약물 발견에 미치는 영향을 연구하는 것은 대규모 시뮬레이션을 필요로 합니다. 이는 GPU 가속 슈퍼컴퓨팅의 중요성을 더욱 부각시킵니다.
- IBM의 양자 컴퓨팅 부서에 따르면, 양자 뉴럴 네트워크는 전통적 뉴럴 네트워크에 비해 복잡한 패턴 인식 작업을 평균 10배 빠르게 처리할 수 있습니다.
- 양자 기계 학습 모델은 특히 서로 다른 화학적 조성을 가진 약물의 상호작용을 초고속으로 시뮬레이션하는 데 사용되고 있습니다.
NVIDIA의 CUDA-Q 플랫폼 역할
NVIDIA의 CUDA-Q 플랫폼은 다중 GPU 가속 시뮬레이션을 위한 독특한 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 대규모 장치를 연구하기 위한 중요한 기능을 갖추고 있으며, 양자 기계 학습 작업에서 배치 훈련 데이터를 처리할 수 있는 가능성을 탐구하는 데 도움을 줍니다.
- CUDA-Q는 기존의 CUDA 플랫폼에 비해 메모리 대역폭을 25% 향상시켜 복잡한 양자 연산을 한층 수월하게 처리할 수 있습니다.
- 이 플랫폼은 현재 제약 회사들이 화학적 상호작용을 더 정확히 예측하고 최적의 분자 구조를 평가하는 데 사용하고 있습니다.
GPU 슈퍼컴퓨팅의 필요성 증가
이 연구는 GPU 슈퍼컴퓨팅의 중요성이 증가하고 있음을 보여줍니다. 이는 NVIDIA가 양자 컴퓨터 개발에 적극적으로 참여하고 있음을 나타내며, 앞으로의 양자 컴퓨팅의 미래에 대한 기대를 증대시킵니다. NVIDIA는 이러한 발전을 SC24 컨퍼런스에서 더욱 강조할 예정입니다.
- MarketWatch에 따르면, 2023년까지 GPU 시장은 1,470억 달러 규모에 이를 것으로 예상되며, 이는 포괄적인 슈퍼컴퓨팅 필요성과 일치합니다.
- SC24 같은 행사에서는 최신 기술 발전을 공유하고 협력 기회를 제공하여 각 광범위한 분야의 전문가가 모여 혁신을 추진할 수 있는 발판을 마련하게 됩니다.
제목 “양자 연구의 열쇠가 되는 가속 컴퓨팅”은 자연스러운 한국어 표현이므로 수정할 필요가 없습니다.
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