노르마, GPU·QPU 병용으로 양자 학습비 낮추기 제시
인공지능신문 ·
✦ AI 요약
국제양자산업대전서 ‘파도 파울리’ 활용법 발표 학습 계산은 GPU가 맡고 필요한 단계에서 양자 샘플링 수행
인공지능신문에 따르면 노르마는 GPU와 QPU를 함께 쓰는 소프트웨어 '파도 파울리'로 양자모델 학습 때 실제 양자장비 이용 비용을 약 10분의 1로 낮출 수 있다고 9일 밝혔다. 국제양자산업대전 2026에서 공개한 이 방식은 학습 계산의 대부분을 GPU가 맡고 필요한 단계에서만 QPU로 샘플링하는 구조입니다. 회사는 양자모델 학습에서 시간과 비용 부담이 특히 크다는 점을 겨냥해, 실제 장비에 몰리는 계산을 줄이는 쪽으로 소프트웨어를 설계했다고 설명했습니다. 또 자사 양자 클라우드에 대규모 언어모델을 연결해 알고리즘 작성과 실행을 돕는 서비스도 운영 중이라고 소개했습니다. 신물질 연구에서는 양자 생성모델을 활용해 태양전지 코팅 소재 개발 관련 개념검증을 진행하고 있으며, 데이터가 부족한 분야에 이를 적용하는 방안을 보고 있습니다. 상업화 측면에서는 양자컴퓨팅이 AI 개선에 어떤 역할을 할지에 주목하면서, 소형 기기용 AI 최적화와 유전체 분석 모델 개발도 함께 추진하고 있다고 전했습니다.
관점
이 사안은 양자컴퓨팅이 성능 경쟁을 넘어 실제 사용료와 연구 흐름을 어떻게 낮출지로 논의의 중심이 옮겨가고 있음을 보여줍니다. 특히 모든 계산을 양자장비에 얹는 대신 역할을 나눠 쓰는 접근은 도입 장벽을 낮추고, 연구용 실험을 산업 적용으로 이어붙이는 현실적인 경로가 될 수 있습니다. 결국 상용화의 관건이 하드웨어 자체보다 비용 효율과 기존 AI 환경과의 연결성으로 옮겨가는 흐름을 읽게 합니다.
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출처 인공지능신문
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