IBM은 통합 C 인터페이스를 통해 Rust로 작성된 고성능 코어에 접근할 수 있도록 하면서, Python 외부에서도 Fortran, C++, Julia로 Qiskit을 사용할 수 있게 했다. 회사는 이 설계를 통해 Python 인터프리터를 포함하거나 데이터를 Python 객체로 옮기지 않고도 기존 애플리케이션 안에서 직접 양자 회로를 구축하고 실행할 수 있다고 설명한다.
이번 조치는 개발 패키지의 기본 데이터 모델에 대한 C 인터페이스를 공개한 Qiskit 2.0부터 제공된다. 세 언어의 바인딩이 동일한 공유 Qiskit 라이브러리를 사용하므로, 한 언어에서 생성한 회로를 원칙적으로 C++ 및 Fortran과 같은 다른 언어로 전달하면서 동일한 객체를 유지할 수 있다.
Qiskit으로 가는 세 가지 경로
Fortran의 경우 IBM은 회로를 구축하고 다룰 수 있는 qiskit-fortran 인터페이스를 제공하며, 표준 iso_c_binding 메커니즘을 활용해 C 인터페이스를 호출한다. 회로는 변수가 범위를 벗어날 때 메모리를 해제하는 파생 타입을 사용한다. 또한 기존 양자화학 애플리케이션의 Fortran 메모리에 이미 있는 Hamiltonian과 같은 데이터를 Python으로 복사하거나 다시 할당하지 않고도 회로 구축 절차에 직접 전달할 수 있다.
IBM이 처음으로 전년도에 발표한 qiskit-cpp는 헤더 파일만으로 작동하는 C++ 인터페이스다. 프로그램은 Qiskit C 라이브러리에 연결할 수 있으며, 회로 객체의 메모리는 객체가 범위를 벗어날 때 자동으로 관리된다. IBM은 qiskit-ibm-runtime의 C 클라이언트 또는 QRMI와 SQC를 통해 회로를 전송할 수 있다고 설명한다.
Qiskit.jl과 QiskitIBMRuntime.jl은 Jupyter 노트북에서의 작업과 IBM Quantum 하드웨어 접근을 포함해 Julia 사용자를 위한 대화형 경로를 제공한다. 두 패키지는 C 포인터의 세부 사항을 숨기며, Python의 Qiskit과 유사한 방식으로 회로를 생성하고 실행할 수 있도록 한다. 다만 Julia는 큐비트 번호를 1부터 시작하는 반면 Python은 0부터 시작한다.
실제로 무엇이 달라지는가?
새로운 인터페이스는 과학 애플리케이션이 Fortran, C++ 또는 Julia에 의존하는 연구자들, 특히 시뮬레이션, 물리학, 화학, 공학 및 고성능 컴퓨팅 분야의 연구자들을 대상으로 한다. Qiskit을 별도의 프로세스로 실행하거나 모든 단계를 조정하기 위해 Python을 사용하는 대신, 동일한 고전 애플리케이션 안에서 연결된 절차로 양자 회로를 호출할 수 있다. 여기에는 회로 구축, 특정 하드웨어에 맞춘 최적화, 하드웨어로의 전송, 결과 처리가 포함된다.
IBM은 최대 100큐비트 시스템에서 횡방향 장 이징 모델을 시뮬레이션하는 Julia 예제를 통해 이 경로를 설명한다. 예제에는 Trotterization을 사용한 슈뢰딩거 방정식 시간 발전의 근사, 회로 최적화 및 하드웨어 실행, 사이트 자화 계산이 포함된다. 예제의 개념적 결과는 Trotter 단계 크기를 줄이면 근사 오차가 낮아지지만 회로 깊이가 증가하며, 결국 정확도 향상으로 얻는 이익보다 더 큰 하드웨어 잡음이 발생할 수 있음을 보여준다.
제약과 열린 질문
IBM은 Python 전용이 아닌 모든 바인딩이 여전히 활발히 개발 중이라고 강조한다. 따라서 이번 발표에는 최종적으로 안정화된 인터페이스나 상세한 비교 성능 결과가 제시되지 않았다. 또한 100큐비트 예제가 양자 컴퓨팅의 실질적인 제약을 넘어섰다는 의미는 아니다. 텐서 네트워크를 이용한 고전적 시뮬레이션의 기준은 얽힘이 증가할수록 신뢰성이 낮아지며, 실행 정확도는 여전히 Trotter 오차와 하드웨어 잡음에 좌우된다.
여기서 핵심 가치는 그 자체로 새로운 양자 능력을 제공하는 것이 아니라, 기존 HPC 코드에 양자 리소스를 통합할 때 발생하는 소프트웨어적 마찰을 줄이는 데 있다. 인터페이스의 영향은 패키지의 성숙도, 기존 연구 환경과의 통합 수준, 그리고 양자 하드웨어가 고전적 대안이 제공하는 결과를 넘어서는 결과를 제공할 수 있는지에 달려 있다.