인공 지능의 영역은 낙담 속도로 진행되고 있지만 동시에 다양한 도전에 도달하고 있습니다. 컴퓨팅 비용과 에너지 요구 사항은 매우 높습니다. Schneider Electric의 추정에 따르면, 생성 AI 상호 작용은이 10 년 말까지 347 개의 Terawatt-Hours (TWH)의 에너지를 소비 할 것으로 예상되며, 이는 44 개의 원자로에 의해 생성 된 전력과 동일합니다. Chatgpt와 생성 AI 열풍을 시작한 Openai는 Stargate 인프라와 함께 스위스와 포르투갈의 결합 된 전기 요구 사항보다 더 많은 전력을 소비 할 수 있습니다. Quantum Computing은 AI 배포에 대한 이러한 문제를 해결할 수 있으며, 뉴욕시에는 이러한 미래 예측 기계가 방금 설치되었습니다.
영국의 옥스포드 Quantum Circuits (OQC)는 Digital Realty Trust가 운영하는 데이터 센터에서 양자 컴퓨팅 시스템 설정을 완료했습니다. 흥미롭게도,이 프로젝트는 NVIDIA와 파트너십을 맺고 개발되었으며, 현재 AI 데이터 센터에 전원을 공급하는 칩을 공급함으로써 골드 러시 웨이브를 타고 있습니다. Quantum-IA 데이터 센터는 OQC가 호출하기를 좋아하기 때문에 NVIDIA의 GH200 Grace Hopper High-Performance Computing (HPC) 칩을 사용합니다. 시스템의 핵심에는 Genesis Quantum Computer가 있으며, 금융 및 보안과 같은 깊은 AI 구동 컴퓨팅이 필요한 엔터프라이즈 응용 프로그램을 대상으로합니다. 그러나 장거리 목표는 AI 모델 교육 및 데이터 생성과 같은 핵심 AI 프로세스 속도를 높이는 것입니다. 전체 프로젝트의 비용은 공개되지 않았지만 AI 분야에서 필요한 변화를 목표로하고 있습니다.
AI에 대한 양자 컴퓨팅의 이점
양자 컴퓨터가 AI의 발전에 어떻게 도움이 될 수 있는지, 왜 Microsoft와 같은 회사가 자체 양자 칩을 개발하는지 의문을 제기 할 수 있습니다. 글쎄, 그것은 모두 몇 가지 근본적인 이점으로 요약됩니다. Nvidia가 뒷받침하는 Quantinuum은 AI를 스케일링하기위한 전통적인 컴퓨팅 접근법과 비교하여 더 저렴하고 효율적이며 고성능 경로를 제공한다고 지적합니다. 이 회사는 양자 기술이 “기본적으로 AI를 재구성하고 비용을 크게 낮추고 확장 성을 높이면서 오늘날의 고전 시스템의 한계를 극복 할 것이라고 덧붙였다.“ 그 방향에서 주목할만한 돌파구는 Quantum Transformer 모델 (일명 Quixer)의 개발이며, 이는 Chatgpt와 같은 AI 도구를 구동하는 기본 아키텍처 인 Transformers와 동등한 양자입니다.
언어 모델링 및 시퀀싱과 관련된 테스트에서 Quixers 및 Quantum Tensor 네트워크와 같은 양자 혁신은 이미 클래식 컴퓨터와 동일한 수준의 성능을 달성했습니다. 현대 시대 AI의 기본 스택이 양자 컴퓨터가 혜택을 누리도록 최적화되기까지는 시간 문제 일뿐입니다. 클래식 슈퍼 컴퓨터와 비교할 때, 팀은 양자 컴퓨팅이 에너지 효율이 30,000 배 더 높다는 것을 발견했습니다. 옥스포드 Quantum Circuits의 CEO 인 Gerald Mullally는 뉴욕에 설치된 AI Quantum 컴퓨팅 시스템이 세계에서 가장 강력한 것 중 하나라고 지적합니다. 선정 된 회사의 회사는 올해에 액세스 할 것이며 내년에 다른 고객에게 문을 열게 될 것입니다. 상업용 사용 외에도, 양자 컴퓨팅의 군사 응용은 더운 연구 영역으로, 가까운 시일 내에 AI 혁신과 함께 빠르게 발전 할 것입니다.
