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Fujitsu, 양자 응용 개발 프레임워크 OpenQARP 오픈소스로 공개

Fujitsu가 양자 응용 프로그램 개발 패키지 OpenQARP v0.1.0을 Apache License 2.0 기반 오픈소스로 GitHub에 공개했다. 100개 이상의 모듈형 컴포넌트를 제공하며, NISQ 및 내결함성 양자컴퓨팅 워크플로 전반에서 코드 분량을 최대 70%까지 줄일 수 있다고 밝혔다.

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Fujitsu, 양자 응용 개발 프레임워크 OpenQARP 오픈소스로 공개

OpenQARP 개요: 구성과 규모

OpenQARP(Open Quantum Application Research Package)는 70개의 조합 가능한 빌딩 블록과 20개의 사전 구성 알고리즘을 포함해 총 100개 이상의 소프트웨어 컴포넌트로 이루어진 양자 응용 개발 라이브러리다. NISQ 환경과 내결함성 양자컴퓨팅(FTQC) 양쪽 워크플로를 모두 지원하도록 설계됐으며, Fujitsu가 자체 개발한 알고리즘들은 논리 회로 깊이와 상태 준비 오버헤드를 최소화하는 방향으로 최적화되어 있다.

지원 알고리즘과 핵심 기능

프레임워크가 다루는 응용 영역은 크게 세 가지다. 첫째, 바닥상태·들뜬상태 계산 분야에서 VQE, ADAPT-VQE, SSVQE, oo-pCCD/UpCCD를 제공한다. 둘째, 스펙트럼·동역학 분야에서는 QPE, DOS-QPE, Trotter, QSVT를 지원한다. 셋째, 최적화 분야에서는 QAOA, PCE(Pauli Correlation Encoding), 양자 몬테카를로를 포함한다.

특히 UpCCD(Unitary Pair Coupled Cluster Doubles) 알고리즘은 고전적 사전 계산을 통해 초기 상태 준비 회로를 단축하는 방식을 취하고, DOS-QPE(Density of States Quantum Phase Estimation)는 에너지 스펙트럼 계산을 위한 입력 상태 합성 과정을 간소화한다. 소재과학 벤치마킹에서는 SSVQE 모듈이 실험적 광학 특성 평가와 일치하는 결과를 보였고, PCE 모듈은 포트폴리오 최적화 워크플로의 속도를 높이는 데 활용됐다.

실행 환경과 하드웨어 연동

OpenQARP는 로컬 Python 환경, NVIDIA CUDA-Q 플랫폼을 통한 GPU 가속 환경, 그리고 Fujitsu의 자체 40큐비트 상태벡터 시뮬레이터에서 실행 가능하다. 이 시뮬레이터는 A64FX 프로세서를 탑재한 PRIMEHPC FX700 슈퍼컴퓨터 1,024대로 구성된 고성능 컴퓨팅 인프라 위에서 동작한다. 향후에는 Fujitsu의 자체 STAR QPU 아키텍처 지원도 계획되어 있다.

이번 공개는 80개 이상의 기관이 참여한 Fujitsu Quantum Simulator Challenge 베타 테스트 이후 이루어진 전 세계 정식 배포다.

Fujitsu 하드웨어 로드맵과의 연계

OpenQARP는 Fujitsu의 중장기 하드웨어 전략과 연동된다. Fujitsu는 RIKEN과 공동으로 256큐비트 초전도 시스템을 운용 중이며, 2030년까지 1만 큐비트 이상의 프로세서 개발을 목표로 하고 있다. 아울러 다이아몬드 스핀 기반의 주석-공공(SnV) QPU 프로토타입도 개발 중이다. 소프트웨어 플랫폼의 오픈소스화는 이러한 하드웨어 생태계 조성에 앞서 개발자 기반을 확보하려는 전략으로 읽힌다.

의의와 한계

대형 IT 기업이 양자 알고리즘 라이브러리를 오픈소스로 공개하는 사례가 늘고 있는 가운데, OpenQARP는 화학·소재·금융 최적화 분야를 아우르는 비교적 넓은 응용 범위를 표방한다. 다만 현 v0.1.0은 초기 버전으로, 실제 QPU 하드웨어 연동은 아직 계획 단계에 머물러 있으며 커뮤니티 검증과 장기 유지보수 체계가 성숙해야 실용적 가치를 판단할 수 있다.

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이 글은 Claude 가 원문의 사실을 재구성한 편집 요약입니다. 원제: Fujitsu Open-Sources OpenQARP Framework to Streamline Quantum Application Development

Quantum Computing Report 원문

이 편집 요약은 Claude (claude-sonnet-4-6)가 Quantum Computing Report 원문을 바탕으로 작성했습니다. 원문 저자: Mohamed Abdel-Kareem.

저작권은 원저작자에게 있습니다. 본문은 사실(fact)을 재구성한 편집물이며, 직접 인용은 출처를 명시합니다 · 저작권·AI 정책

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