딥가젯 서버 1대로 43큐비트: 세계 최대 양자 시뮬레이션 어플라이언스 'QXel' 공개 (퀀텀코리아 2026)
핵심 요약
QXel은 딥가젯(deep gadget) 서버 1대로 최대 43큐비트 state vector 시뮬레이션을 수행하는, 단일 노드 기준 세계 최대(World's Largest) 양자 시뮬레이션 어플라이언스입니다.
state vector의 amplitude를 GPU 메모리와 U.2 NVMe에 계층적으로 배치하는 보조 스토리지 오프로딩과 RAID0 스트라이핑으로 128TB 규모의 상태 벡터를 처리합니다.
Qiskit, Amazon Braket, PennyLane 코드를 백엔드 변경만으로 그대로 실행할 수 있습니다.
퀀텀코리아 2026(7/2~7/4, DDP) AWS | 메가존클라우드 부스에서 매일 오전 11시, 오후 2시 라이브 데모가 진행됩니다.
7월 2일 동대문디자인플라자(DDP)에서 개막한 국내 최대 양자 기술 행사, 퀀텀코리아 2026(Quantum Korea 2026, 7/2~7/4)에서 매니코어소프트가 큐비스택(QubiStack), 메가존클라우드(MegazoneCloud)와 함께 양자 시뮬레이션 어플라이언스 QXel을 선보이고 있습니다.
QXel은 GPU 가속 양자 회로 시뮬레이터(양자 에뮬레이터)와 이를 위해 설계된 딥가젯 하드웨어를 결합한 어플라이언스로, 서버 1대에서 최대 43큐비트 state vector 시뮬레이션을 수행합니다. 행사 기간 내내 AWS | 메가존클라우드 부스에서 실물 장비와 라이브 데모를 직접 보실 수 있습니다.
양자 시뮬레이션에는 왜 128TB가 필요한가 — 메모리의 벽
실제 양자 하드웨어가 상용 규모에 도달하기까지, 양자 알고리즘의 개발과 검증은 상당 부분 클래식 컴퓨터 위에서의 시뮬레이션으로 이뤄집니다. 문제는 규모입니다. state vector 방식의 양자 시뮬레이션은 큐비트가 하나 늘어날 때마다 필요한 메모리가 정확히 두 배가 됩니다. 30큐비트에 16GB였던 상태 벡터가 43큐비트에서는 128TB가 됩니다.
이 지수적 증가 때문에 널리 쓰이는 양자 시뮬레이터들은 단일 노드에서 30큐비트 초반대에 한계에 부딪힙니다.
시뮬레이터 | 최대 큐비트 (단일 노드) | State Vector 크기 |
|---|---|---|
Pennylane Lightning | n=30 | 16 GB |
Cirq | n=33 | 128 GB |
Qiskit Aer / AWS Braket SV1 | n=34 | 256 GB |
QXel | n=43 | 128 TB |
QXel은 Pennylane Lightning보다 8,192배(2¹³) 더 큰 문제를 풀 수 있습니다. 큐비트가 늘수록 다른 시뮬레이터는 한계에 부딪히지만, QXel은 모든 영역을 커버합니다.
서버 1대로 43큐비트, 어떻게 가능한가 ① — 보조 스토리지 오프로딩
128TB를 DRAM만으로 구성하는 것은 비용으로도, 물리적으로도 현실적이지 않습니다. QXel은 state vector의 amplitude를 GPU 메모리와 U.2 NVMe 고속 스토리지에 계층적으로 배치하는 보조 스토리지 오프로딩(storage offloading) 기술로 이 벽을 넘습니다.
연산에 필요한 amplitude는 GPU 메모리에, 나머지는 NVMe에 저장합니다. 이때 여러 개의 드라이브를 RAID0 방식으로 스트라이핑해 스토리지 대역폭을 최대로 끌어올립니다 — 플래그십 QXel 43에 U.2 NVMe가 32개나 탑재되는 이유입니다. 그 결과, 일반 시뮬레이터가 멈추는 30큐비트대의 한계를 메모리 비용의 일부만으로 43큐비트까지 확장했습니다.
서버 1대로 43큐비트, 어떻게 가능한가 ② — GPU 가속·게이트 퓨전·분산 확장
스토리지가 용량을 담당한다면, 속도는 GPU가 담당합니다. QXel은 디바이스별로 튜닝된 CUDA 게이트 커널과 NVIDIA cuQuantum 통합으로 처리량을 끌어올리고, 게이트 퓨전(gate fusion)으로 커널 실행 횟수와 메모리 트래픽을 줄입니다.
단일 노드를 넘어서는 규모는 MPI 기반 분산 시뮬레이션으로 확장합니다. 여러 노드에 amplitude를 분산하고 각 노드의 GPU + NVMe 계층에 나누어 저장하는 방식으로, 43큐비트 그 이상의 멀티 노드 스케일아웃까지 지원합니다.
기존 Qiskit·Braket·PennyLane 코드를 그대로 쓸 수 있을까
QXel은 Amazon Braket, Qiskit, PennyLane 세 가지 SDK를 지원합니다. 이미 사용 중인 코드에서 백엔드만 바꾸면 QXel 위에서 그대로 실행됩니다.
python
from braket.devices import LocalSimulator
from braket.circuits import Circuit
# 3-qubit GHZ state
circuit = Circuit().h(0).cnot(0, 1).cnot(1, 2)
circuit.probability()
# GPU 가속 + 스토리지 오프로딩
qxel = LocalSimulator(backend="QXel-sv")
result = qxel.run(
circuit,
shots=4096,
compute_type="cuda",
offload_type="storage",
).result()시뮬레이터 백엔드는 용도에 따라 세 가지가 제공됩니다: 상태 벡터(QXel-sv), 노이즈·혼합 상태를 위한 밀도 행렬(QXel-dm), 대규모 Clifford 회로를 위한 스태빌라이저(QXel-st). 브라우저에서 회로를 만들며 상태 벡터와 생성 코드를 바로 확인할 수 있는 Composer도 qubistack.com에서 체험할 수 있습니다.
하드웨어 플랫폼 — 액체냉각으로 완성한 딥가젯
QXel의 하드웨어 플랫폼은 매니코어소프트의 딥가젯입니다. 플래그십 QXel 43은 NVIDIA H200 NVL 8기와 U.2 NVMe 32개(15.36TB × 32 = 491.52TB)를 단일 섀시에 탑재합니다.
GPU 8기와 고밀도 NVMe 스토리지를 한 섀시에 담으면 발열이 관건이 됩니다. 딥가젯의 직접액체냉각(DLC) 기술은 이 고밀도 구성을 안정적으로, 그리고 조용하게 구동합니다. 전시장 부스 한복판에서 라이브 데모가 상시 진행될 수 있는 것도 액체냉각 덕분입니다. 전면의 Gadgetini 디스플레이에서는 냉각수 온도와 시스템 상태가 실시간으로 표시됩니다.
온프레미스 라인업은 총 5개 모델로, AMD와 NVIDIA GPU를 모두 지원합니다.
모델 | GPU | 스토리지 (U.2) | 최대 큐비트 |
|---|---|---|---|
QXel 38 | 2 × AMD AI R9700 | 15.36 TB (1.92TB × 8) | 38 |
QXel 39 | 4 × RTX 5090 | 30.72 TB (1.92TB × 16) | 39 |
QXel 41 | 4 × RTX PRO 6000 | 122.88 TB (3.84TB × 32) | 41 |
QXel 42 | 8 × RTX PRO 6000 | 245.76 TB (7.68TB × 32) | 42 |
QXel 43 | 8 × H200 NVL | 491.52 TB (15.36TB × 32) | 43 — World's Largest |
기술은 더 깊게, 시장은 더 넓게 — 세 회사의 협업
QXel은 각 분야 전문 기업 세 곳의 협업으로 완성됐습니다.
큐비스택(QubiStack) — 양자 시뮬레이션 SW 플랫폼 개발. 2025년 서울대학교 컴퓨터공학부의 연구진이 설립한 양자 컴퓨팅 소프트웨어 기업으로, 매니코어소프트와 뿌리를 같이하는 서울대 연구 그룹에서 출발한 팀입니다. 세계 최대 HPC 학회 Supercomputing 2024(SC24)의 AWS 부스 시연과 퀀텀코리아 2025 전시를 거쳐, 올해 어플라이언스로 돌아왔습니다.
매니코어소프트(ManyCoreSoft) — 양자 시뮬레이션 HW 플랫폼(딥가젯) 개발: GPU·고속 스토리지·액체냉각 시스템 설계 및 구축
메가존클라우드(MegazoneCloud) — 클라우드 서비스(QXel SaaS) 및 엔터프라이즈 유통. API 키 하나로 회로를 관리형 GPU 워커에 제출하는 호스팅 서비스로, 직접 운영할 인프라 없이도 QXel을 사용할 수 있습니다.
온프레미스는 매니코어소프트가, 클라우드(QXel SaaS)는 아시아 No.1 클라우드 MSP 메가존클라우드가 함께합니다.
퀀텀코리아 2026 현장에서 만나요
일시: 2026년 7월 2일(목) ~ 7월 4일(토)
장소: 동대문디자인플라자(DDP), AWS | 메가존클라우드 부스
QXel 라이브 데모 세션: 매일 오전 11:00, 오후 2:00 (데모 참여 시 키캡 키링 증정 이벤트 진행)
슈퍼컴퓨터 '천둥'에서 시작해 AI 인프라를 거쳐, 이제 양자 시뮬레이션까지 — 매니코어소프트는 고성능 컴퓨팅이 장애 없이, 안정적으로 돌아가게 만드는 인프라 기술로 컴퓨팅의 다음 단계를 준비하고 있습니다. 양자 알고리즘 검증의 스케일을 한 단계 끌어올린 QXel, 현장에서 직접 확인해 보세요.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. QXel이란 무엇인가요? QXel은 큐비스택이 개발한 GPU 가속 양자 회로 시뮬레이터와 매니코어소프트의 딥가젯 하드웨어를 결합한 양자 시뮬레이션 어플라이언스입니다. 서버 1대로 최대 43큐비트 state vector 시뮬레이션을 지원하며, 단일 노드 기준 세계 최대 규모입니다.
Q. 서버 1대에서 43큐비트 시뮬레이션이 어떻게 가능한가요? state vector의 amplitude를 GPU 메모리와 U.2 NVMe 고속 스토리지에 계층적으로 배치하는 보조 스토리지 오프로딩 기술을 사용합니다. 여러 NVMe 드라이브를 RAID0 방식으로 스트라이핑해 대역폭을 확보하고, CUDA·cuQuantum 커널과 게이트 퓨전으로 연산을 가속합니다.
Q. 43큐비트 시뮬레이션에는 얼마나 큰 메모리가 필요한가요? state vector 방식 기준 128TB가 필요합니다. 큐비트가 하나 늘 때마다 필요한 메모리가 두 배가 되기 때문에, 30큐비트(16GB)에서 43큐비트가 되면 8,192배인 128TB로 커집니다.
Q. 기존 Qiskit, Braket, PennyLane 코드를 수정해야 하나요? 아니요. QXel은 Amazon Braket, Qiskit, PennyLane SDK의 로컬 백엔드로 동작하므로, 백엔드 지정만 바꾸면 기존 코드를 그대로 실행할 수 있습니다.
Q. 43큐비트보다 큰 회로도 시뮬레이션할 수 있나요? 가능합니다. MPI 기반 분산 시뮬레이션으로 여러 노드에 amplitude를 나누고 각 노드의 GPU + NVMe 계층에 저장하는 멀티 노드 스케일아웃을 지원합니다.
Q. QXel은 어떻게 도입할 수 있나요? 온프레미스는 QXel 38(2× AMD AI R9700)부터 QXel 43(8× H200 NVL)까지 5개 모델로 제공되며, sales@manycoresoft.co.kr 로 문의하시면 됩니다. 인프라 없이 사용하려면 메가존클라우드가 제공하는 QXel SaaS를 이용할 수 있습니다.
QXel 어플라이언스 도입 및 견적 문의는 sales@manycoresoft.co.kr 로 문의 해주세요. QXel 소프트웨어와 SaaS에 대한 자세한 내용은 큐비스택 홈페이지(qubistack.com)에서 확인하실 수 있습니다.