초고차원 컴퓨팅(HDC, Hyperdimensional Computing)은 고차원 하이퍼벡터(hypervector)를 이용해 정보를 표현하고 처리하는 새로운 컴퓨팅 패러다임입니다. 특히, 여러 하이퍼벡터가 결합된 목표 하이퍼벡터에서 원래 구성 요소를 찾아내는 '하이퍼벡터 분해(hypervector decomposition)'는 HDC의 핵심 연산 중 하나입니다. 하지만 이 과정은 방대한 후보군(N^F)을 탐색해야 하므로, 시스템 규모가 커질수록 계산 비용이 기하급수적으로 증가하는 문제가 있었습니다.
최근 Sanggeon Yun 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 큐비트(qubit) 효율성을 대폭 개선한 양자 검색 프레임워크를 제안했습니다. 기존 양자 접근 방식은 하이퍼벡터를 표현하는 데 O(D) 큐비트를 사용했지만, 이 새로운 프레임워크는 로그 인코딩(logarithmic encoding)을 도입하여 큐비트 사용량을 O(log D)로 줄였습니다. 이는 하이퍼벡터의 차원(D)이 커질수록 큐비트 절감 효과가 더욱 커진다는 의미입니다. 연구팀은 가역 하이퍼벡터 조회 연산자와 수정된 Dürr-Høyer 검색 절차를 결합하여, 기존 양자 검색의 제곱근 가속(O(√N^F)) 이점을 유지하면서도 큐비트 사용량을 최대 2,000배까지 줄이는 데 성공했습니다. 이는 ICCAD 2026에 채택된 연구 결과입니다.
이번 연구는 양자 컴퓨팅이 HDC와 같은 신흥 AI 분야에서 실질적인 이점을 제공할 수 있음을 보여주는 중요한 진전입니다. 큐비트 효율성 개선은 현재 양자 컴퓨터의 제한된 자원을 고려할 때 매우 중요하며, 대규모 HDC 시스템의 양자 가속화를 현실화하는 데 기여할 수 있습니다. 이는 복잡한 AI 모델의 학습 및 추론 속도를 높이거나, 에너지 효율적인 엣지 AI(edge AI) 구현 등 다양한 응용 분야에 파급 효과를 가져올 것으로 기대됩니다. 궁극적으로 양자 컴퓨팅이 실용적인 문제 해결 도구로 자리매김하는 데 한 걸음 더 나아가게 할 것입니다.