Advantage2를 이해하려면 꼭 알아야 할 Advantage1 이야기

Advantage2를 이해하려면 Advantage1부터 알아야 합니다. D-Wave의 첫 상용 양자 어닐링 시스템 Advantage1의 구조, Pegasus 토폴로지, 실제 활용 사례, 그리고 Advantage2와의 연관성까지 완벽 정리했습니다.

📌 이 글은 공식 도메인에서도 제공됩니다 👉 quantum-city.net/50 에서 읽어주시면 운영에 큰 도움이 됩니다 🙏

양자 컴퓨팅에 관심 있으시다면 최근 공개된 D-Wave의 Advantage2 양자 어닐링 시스템에 대해 들어보셨을지도 모르겠습니다. 하지만 이 시스템의 구조적 진화와 기술 철학을 제대로 이해하려면 그 기반이 된 Advantage1의 아키텍처와 어닐링 방식부터 짚고 넘어갈 필요가 있습니다. 이 글에서는 Advantage1의 토폴로지, 작동 원리, 실제 적용 사례를 중심으로, 양자 어닐링 시스템이 어떻게 발전해 왔는지를 정리해드립니다. Advantage2를 이해하려는 분들에게도 이 글이 중요한 출발점이 될 거예요. 이 글은 Advantage1 시스템의 구조와 기술적 배경을 다루고 있지만 D-Wave의 양자 어닐링 전략 전반에 대한 이해가 필요하시다면 👉 D-Wave란? 세계 최초 상용 양자 컴퓨터의 정체와 어닐링의 원리 글을 먼저 참고해보셔도 좋습니다.

 

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1. Advantage1은 어떤 양자 컴퓨터였을까요

Advantage1은 D-Wave가 2020년에 출시한 양자 어닐링 시스템으로 당시 기준으로는 세계에서 가장 많은 큐비트를 탑재한 상용 양자 컴퓨터 중 하나였습니다.

 

👉 자세한 공식 사양은 D-Wave의 Advantage1 시스템 소개 페이지에서도 확인할 수 있어요.

이전 모델인 2000Q를 기반으로 한계를 보완하고 더 복잡하고 현실적인 문제를 다룰 수 있도록 설계되었죠. D-Wave는 이 시스템을 통해 "양자 컴퓨팅의 실용화 가능성"을 본격적으로 실험했고 이전까지 실험실 수준에 머물던 양자 어닐링 기술을 산업과 연구 현장으로 확장시키는 시도를 했습니다.

 

1.1 핵심 사양 요약

 

Advantage1 사양

항목	내용
출시 연도	2020년
큐비트 수	약 5,000개 (활성 큐비트 4,760개 정도)
토폴로지 구조	Pegasus
연결 수	큐비트당 평균 15개
접근 방식	Leap 클라우드 플랫폼을 통해 원격 사용 가능

 

 

1.2 이 시스템이 특별했던 이유는?

 

이 시점에서 대부분의 양자 컴퓨터는 큐비트 수가 수십 개 수준에 그쳤고 상용화를 논하기에는 실험실 단계에서 벗어나지 못한 경우가 많았어요. 그런 상황에서 Advantage1은:

 

• 5,000개에 가까운 큐비트를 집적했고,
• 누구나 클라우드를 통해 시스템에 접속할 수 있도록 개방형 플랫폼을 제공했으며,
• 물류, 금융, 소재, 인공지능 등 실제 문제에 적용 가능한 구조를 실험했다는 점에서
  

그 자체로 양자 컴퓨팅 상용화의 시작점이 되었습니다.

 

1.3 Leap 플랫폼: 양자 컴퓨터에 처음으로 '접속'한 사용자들

 

D-Wave는 Leap이라는 웹 기반 플랫폼을 함께 제공하여 누구든 양자 어닐링 시스템을 원격으로 조작하고 실험해볼 수 있는 환경을 열었습니다. 이는 단순히 하드웨어를 뛰어넘어 양자 컴퓨터를 서비스화(QaaS, Quantum-as-a-Service)한 대표적 사례로 평가받기도 했어요. 덕분에 수많은 스타트업, 기업, 연구 기관이 복잡한 최적화 문제를 테스트하거나 프로토타입을 검증할 수 있었습니다.

 

1.4 실제 사용 목적은 무엇이었을까요?

 

Advantage1은 ‘모든 계산을 잘하는 컴퓨터’가 아니라 특정한 문제 유형—특히 조합 최적화와 제약 조건 충돌 해결 문제—에 특화된 양자 시스템이었어요.

 

예를 들면:

 

• 일정표를 구성하거나
• 최단 배송 경로를 계산하거나
• 금융 포트폴리오를 구성하거나
• 대규모 회로 설계의 비용과 시간을 줄이는 문제

 

이런 현실적이면서도 계산량이 폭발적으로 늘어나는 문제들에 있어 Advantage1은 고전 컴퓨터와는 다른 방식으로 접근해볼 수 있는 기회를 열었습니다.

 

1.5 왜 이 시스템을 이해하는 게 중요할까요?

 

Advantage1은 단순히 이전 세대 모델보다 ‘좋아진 시스템’이 아니라 D-Wave가 어떤 기술적 선택을 해왔는지를 보여주는 중요한 실험장이었습니다.

 

• Pegasus 구조를 선택한 이유
• 큐비트 수만이 아닌 연결성과 안정성을 강조한 이유
• 클라우드 기반으로 누구나 접속 가능하도록 만든 이유

 

이러한 결정들이 모여서 후속 모델인 Advantage2에서 왜 Zephyr 토폴로지, 큐비트 밀도, 코히런스 시간 같은 요소가 더 강조되었는지를 이해하는 데 중요한 배경이 됩니다.

 

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2. D-Wave는 왜 게이트 기반이 아닌 양자 어닐링 방식을 택했을까요?

대부분의 양자 컴퓨터는 IBM이나 Google이 개발하고 있는 것처럼 게이트 기반(gate-based) 방식을 채택합니다. 이 방식은 고전 컴퓨터의 논리 회로처럼 큐비트에 연산 명령을 조합하여 원하는 결과를 얻는 방식인데,  이론적으로는 범용성이 매우 높지만, 큐비트 수가 적고 에러가 많기 때문에 현실 적용까지는 여전히 기술적 장벽이 높습니다.

 

게이트 기반 양자 컴퓨터는 초전도 큐비트를 논리 연산 단위로 사용하며 그 작동 방식은 어닐링 방식과는 완전히 다릅니다.

 

👉 게이트 기반 방식과 큐비트 연산의 작동 원리를 이해하고 싶다면 초전도 큐비트란? 작동 원리 완전 정리 글도 함께 보시면 좋습니다. 

 

그에 반해 D-Wave는 다른 길을 선택했어요.  바로 양자 어닐링(Quantum Annealing)이라는 계산 방식입니다. 👉 위키피디아 양자 어닐링 

 

2.1 양자 어닐링이란 무엇인가요?

 

양자 어닐링(quantum annealing)은 “에너지 최소화 원리”를 기반으로 최적의 해를 찾는 계산 방식입니다. 즉, 가능한 모든 해답 중에서 가장 비용이 낮고 조건에 잘 맞는 조합을 자동으로 찾아내는 방식이죠.

 

📦 비유로 이해하면:

거대한 산맥 안에서 가장 낮은 골짜기(=에너지 최소 지점)를 찾고 싶을 때 우리는 손전등으로 비추며 한 걸음씩 움직이는 대신 공 하나를 위에서 굴려서 자연스럽게 가장 낮은 지점으로 굴러가게 할 수도 있어요. 양자 어닐링은 바로 그런 방식입니다.

 

2.2 어떻게 작동하나요?

 

1. 문제를 수학적으로 Ising 모델 또는 QUBO(QUBO: Quadratic Unconstrained Binary Optimization) 형태로 바꿔서
   → 큐비트의 스핀 방향과 큐비트 간 상호작용으로 표현합니다.
2. 시스템을 고에너지 상태에서 점점 낮은 에너지 상태로 천천히 이동시킵니다. (이 과정을 어닐링, 즉 '서서히 냉각시키는 과정'이라고 표현해요.)
3. 양자 터널링 효과를 활용해
   → 국지적 최솟값(덜 좋은 해)을 뛰어넘고,
   → 전역 최솟값(최적의 해)으로 수렴하게 유도합니다.

 

결과적으로 시스템이 멈추었을 때 큐비트들의 상태가 “가장 조건에 맞고 비용이 낮은 해답”에 해당하는 구성을 나타냅니다.

 

2.3 양자 어닐링이 강점을 가지는 문제 유형

 

양자 어닐링은 특히 다음과 같은 “조합 최적화(combinatorial optimization)” 문제에 강력합니다:

 

• 최소 비용으로 도시 여러 곳을 도는 경로는? (→ 물류 최적화)
• 투자 수익률과 위험을 고려해 자산을 어떻게 분배해야 할까? (→ 포트폴리오 최적화)
• 수많은 변수 중 조건을 만족하는 가장 안정적인 설계는 무엇인가? (→ 회로 설계, 재료 시뮬레이션 등)

 

이런 문제들은 고전 컴퓨터로는 가능한 조합이 너무 많아서 일일이 계산하기 어렵지만 양자 어닐링은 전체 조합 공간을 동시에 탐색하며 더 빠르게 정답에 수렴할 수 있어요.

 

2.4 왜 D-Wave는 이 방식을 선택했을까요?

 

D-Wave는 비교적 일찍부터 현실적인 관점에서 생각했어요.

 

• 게이트 기반 시스템은 이론적으로는 뛰어나지만, 상용화까지는 큐비트 수 확보, 오류 정정 기술, 긴 코히런스 시간 등 많은 기술적 허들이 존재합니다.
• 반면, 양자 어닐링은 큐비트 수를 크게 늘려도 상대적으로 구현이 쉬웠고 특정 문제 유형에서는 실제로 쓸 수 있을 만큼 상대적으로 안정적인 성능을 보였습니다.

 

즉 D-Wave는 “모든 걸 계산할 수 있는 범용 양자 컴퓨터”보다 “현실 문제를 당장 풀 수 있는 특화된 양자 컴퓨터”를 만들기로 한 것이죠.

 

2.5 Advantage1에서 양자 어닐링이 적용된 방식

 

Advantage1은 앞서 설명한 양자 어닐링 방식을 기반으로 수천 개의 큐비트를 활용해 에너지 최소화 과정을 자동화했습니다. 이를 통해 문제를 Ising 또는 QUBO 형태로 변환한 후 큐비트의 상호작용을 통해 자연스럽게 최적의 해를 도출하도록 설계되었어요.

 

Leap 플랫폼을 통해 누구나 문제를 입력하고 클라우드에서 실시간으로 어닐링 결과를 받아보는 경험도 가능하게 되었죠.

 

✅ 정리하자면

• 양자 어닐링은 최적화 문제 해결에 특화된 계산 방식입니다.
• D-Wave는 게이트 기반 양자 컴퓨터의 기술적 장벽을 피해 현실에 가까운 문제부터 풀어보는 전략을 선택했어요.
• Advantage1은 이 전략이 처음으로 실용화된 시스템이며 그 구조와 방식은 후속 모델(Advantage2, Advantage3)을 이해하는 데 중요한 출발점이 됩니다.

 

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3. Pegasus 토폴로지란? 구조적으로 어떤 특징이 있었을까요?

Pegasus(페가수스) 토폴로지는 Advantage1 시스템의 가장 중요한 구조적 특징입니다. 쉽게 말해 이것은 큐비트들이 어떤 방식으로 연결되어 있는지를 보여주는 설계도예요.

 

양자 컴퓨터는 단지 큐비트의 수가 많다고 해서 무조건 좋은 시스템이 되는 건 아닙니다. 실제로는 큐비트들 사이의 연결 구조, 즉 토폴로지가 문제를 얼마나 잘 표현할 수 있는지를 좌우합니다.

 

3.1 Pegasus 토폴로지의 기본 구조

 

Pegasus는 이전 세대의 Chimera(키메라) 토폴로지에서 발전한 형태입니다. Chimera는 8개의 큐비트가 하나의 블록(cell)을 이루고 이 블록들이 격자 모양으로 배치되는 구조였어요.

 

하지만 이 구조는 복잡한 문제를 매핑하기에는 연결성이 다소 부족했죠. 이에 따라 D-Wave는 큐비트 연결을 더 유연하게 확장한 Pegasus 구조를 설계했습니다. Pegasus의 핵심 특징은 다음과 같아요:

 

• 하나의 셀에 포함된 큐비트 수를 늘리고
• 수직, 수평, 대각선 방향으로 큐비트를 더 많이 연결
• 평균적으로 한 큐비트가 15개 정도의 다른 큐비트와 연결

 

이런 구조는 문제의 변수 간 관계를 좀 더 복잡하고 풍부하게 표현할 수 있게 도와줍니다. 

 

👉 Pegasus 구조에 대한 보다 상세한 기술적 설명은 공식 문서를 참고하시면 좋습니다.

 

 

3.2 왜 연결성이 중요한가요?

 

현실 세계의 문제들은 대부분 단순하지 않습니다. 예를 들어 배송 경로 문제를 생각해볼게요.

 

• A 지점에서 B, C, D까지 갈 수 있고
• 각각의 경로에는 시간, 비용, 거리 등의 변수들이 연결되어 있죠.
• 이 모든 관계를 큐비트 간의 연결로 구현해야 합니다.

 

이럴 때 연결성이 낮으면 실제 문제를 양자 컴퓨터에 그대로 표현할 수 없고 중간에 변환(mapping)이라는 추가 작업이 필요해져요.

 

그 결과:

• 큐비트를 더 많이 소모하고
• 계산 오류가 늘어나고
• 시스템 성능을 온전히 활용하지 못하게 됩니다.

 

Pegasus 구조는 이런 단점을 어느 정도 보완해 준 구조라고 할 수 있어요.

 

3.3 Pegasus의 강점

 

1. 큐비트 간 고밀도 연결:
   복잡한 문제일수록 변수들 사이의 관계도 많습니다.
   Pegasus는 여러 방향으로 큐비트를 연결해 다양한 변수 간 상호작용을 유연하게 반영할 수 있었습니다.
2. 이전 모델보다 더 큰 문제를 표현 가능:
   Chimera 구조에서는 제한된 연결 때문에 큰 문제를 분할하거나 단순화해야 했는데 Pegasus에서는 보다 직접적인 문제 표현이 가능해졌습니다.
3. Leap 플랫폼과의 통합:
   Pegasus 구조는 D-Wave의 Leap 클라우드 플랫폼에서 시각적으로 확인하고 문제를 실제로 설계할 수 있는 툴과 함께 제공되었습니다.

 

3.4 하지만 단점도 있었습니다

 

Pegasus는 Chimera보다는 연결성이 향상되었지만 여전히 완전히 자유로운 연결 구조는 아니었습니다.

 

큐비트 연결이 여전히 정형화된 격자 패턴에 기반해 있었고 다변수 최적화 문제에서는 일부 복잡한 구조를 표현하기 위해
불필요하게 많은 큐비트와 연결을 사용해야 하는 경우도 있었어요.

 

결과적으로 문제 매핑 손실(embedding overhead)이 생기고 실제 계산에 사용 가능한 큐비트 수가 줄어드는 현상이 발생하곤 했습니다.

 

3.5 Zephyr 구조로의 전환 이유

 

이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 Advantage2의 Zephyr 토폴로지입니다.

 

Zephyr는 큐비트 밀도는 더 높이면서도 연결성도 더 자유롭고 풍부하게 설계되어 복잡한 문제를 더 적은 손실로 매핑할 수 있게 돕는 구조입니다.

 

즉, Pegasus는 양자 어닐링 시스템의 진화를 위한 중간 단계 그리고 Zephyr는 그 구조적 한계를 해결한 다음 단계라고 할 수 있어요.

 

✅ 정리하자면

 

• Pegasus는 Advantage1의 핵심 구조로 큐비트 간의 연결 수를 크게 늘려 복잡한 문제 표현 능력을 향상시켰습니다.
• 이전 구조보다 훨씬 강력해졌지만 여전히 복잡한 문제 매핑에서 손실이 발생할 수 있는 한계도 있었어요.
• 이러한 한계가 후속 모델인 Advantage2의 Zephyr 구조가 등장하게 된 배경이 되었습니다.

 

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4. Advantage1의 기술은 실제로 어떻게 사용되었을까요?

Advantage1은 단지 큐비트 수가 많은 양자 컴퓨터가 아니라 Pegasus 토폴로지와 양자 어닐링 방식이 결합된 특화된 문제 해결 도구였습니다.

특히 현실 문제에서 발생하는 제약 조건, 조합 가능성, 상호작용 구조를 어떻게 양자적으로 표현할 수 있는가가 이 시스템의 강점이자 시험대였죠.

 

이제 Advantage1의 기술이 어떤 방식으로 실제 문제에 적용되었는지 사례를 통해 살펴보겠습니다.

 

4.1 교통 흐름 최적화: Volkswagen 프로젝트

 

Volkswagen은 독일 일부 도시에서 발생하는 교통 정체 문제를 줄이기 위해 D-Wave의 양자 시스템을 테스트했습니다.

 

이 프로젝트에서는 여러 차량이 동일한 목적지로 이동할 때 서로 겹치지 않는 경로를 어떻게 효율적으로 배정할 것인가가 핵심 문제였습니다. Advantage1의 Pegasus 구조는 차량, 시간, 도로 노드 간 관계를 큐비트로 매핑하는 데 활용되었고 양자 어닐링 방식으로 각 차량이 가장 효율적으로 분산될 수 있는 경로 조합을 찾을 수 있었습니다.

 

👉 이 사례는 큐비트 연결성을 활용해 다중 제약을 표현하는 데 Pegasus가 실질적인 역할을 했던 대표적인 예였습니다.

 

4.2 공정 시뮬레이션: DENSO 제조라인 최적화

 

일본의 자동차 부품 제조업체 DENSO는 생산 공정 스케줄링 문제에 D-Wave 시스템을 적용했습니다. 여기서는 수많은 작업 공정이 시간, 자원, 우선순위 조건에 따라 배치되어야 했는데 이러한 구조는 전형적인 제약 기반 최적화 문제에 해당합니다.

 

Pegasus 토폴로지는 각 작업을 큐비트로 표현하고 작업 간 제약 조건(선후 관계, 자원 공유 등)을 큐비트 간 연결로 구현했습니다. Advantage1의 15개 연결 평균은 비교적 복잡한 제조 시나리오를 매핑하는 데 충분한 구조를 제공했어요.

 

👉 이 사례는 양자 어닐링이 제조업의 복잡한 스케줄링 문제에 활용될 수 있다는 가능성을 보여준 의미 있는 시도였습니다.

 

4.3 금융 모델링: 포트폴리오 구성 최적화

 

금융 분야에서는 다양한 자산을 조합해 수익률은 최대화하고 위험은 최소화하는 포트폴리오 구성 문제가 자주 등장합니다. 이 문제는 수학적으로는 이진 변수 간의 조합 최적화 문제이며 양자 어닐링 시스템에 매우 적합한 구조를 갖고 있어요.

 

Advantage1에서는 각 자산을 큐비트로 표현하고 서로 다른 자산 간의 상관관계를 큐비트 간 상호작용으로 설정해 전체 리스크를 최소화하는 포트폴리오 구성을 계산할 수 있었습니다.

 

👉 특히 이 문제는 Ising 모델 → QUBO 변환 → 양자 어닐링이라는 전형적인 활용 절차를 테스트한 대표 사례였으며 향후 금융 분야의 양자 활용 가능성을 입증하는 데 중요한 기여를 했습니다.

 

4.4 Leap 플랫폼과 실시간 실험

 

이 모든 실험은 D-Wave의 Leap 클라우드 플랫폼을 통해 이루어졌습니다. Advantage1은 물리적으로는 캐나다에 존재하지만 사용자들은 웹 기반 IDE를 통해 직접 큐비트 배열을 시각화하고 문제를 업로드할 수 있었어요.

 

Pegasus 구조는 Leap 플랫폼에서 실제 큐비트 네트워크로 보여지기 때문에 문제와 큐비트 매핑 과정을 투명하게 확인하고 실험을 반복적으로 조정하는 것도 가능했습니다.

 

👉 이는 Advantage1의 기술을 단지 이론이 아닌 현실 문제 해결 도구로 확장시키는 데 있어 핵심적인 요소였습니다.

 

4.5 기술적 가능성과 한계의 경계에서

 

이러한 사례들은 모두 Advantage1의 Pegasus 구조와 양자 어닐링 방식이 실제 문제에 어떻게 적용되었는지를 보여주는 실험 무대였습니다.

 

하지만 동시에 한계도 분명했어요.

 

• 복잡한 문제를 정확히 표현하려면 여전히 불필요한 큐비트 소비와 손실이 발생했고,
• 매핑 효율성, 계산 안정성, 스케일 업의 어려움은 계속해서 제기되었습니다.

 

이러한 경험들이 쌓여 후속 모델인 Advantage2에서는 Zephyr 토폴로지와 고밀도 큐비트 설계로 방향이 전환되게 된 것입니다.

 

✅ 정리하자면

 

Advantage1은 기술적으로 완전하진 않았지만 현실 문제를 양자 시스템에 적용하는 첫 시도이자 실험 무대였습니다.

 

Pegasus 구조는 문제를 양자적으로 표현할 수 있는 유의미한 구조였고 Leap 플랫폼과 함께 다양한 기업과 연구기관이 양자 시스템을 실질적인 문제 해결 도구로 실험할 수 있는 기회를 제공했어요.

 

Advantage1을 통해 축적된 경험과 피드백은 결국 Advantage2의 구조적 진화로 이어지는 가장 중요한 데이터 기반이 되었습니다.

 

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5. 지금 이 시점에서 Advantage1을 다시 보는 이유

Advantage1은 2020년 당시에는 “현실에서 사용할 수 있는 첫 번째 상용 양자 어닐링 시스템”이라는 의미를 갖고 있었습니다.

 

하지만 2025년 현재, 그리고 곧 출시될 Advantage2 시스템을 앞둔 지금, 우리는 Advantage1을 단순히 과거의 기술로 볼 수는 없습니다. 오히려 지금이야말로 Advantage1이 왜 중요했는지 그 기술 구조와 철학이 어떻게 후속 시스템으로 이어졌는지를 다시 짚어봐야 할 시점입니다.

 

5.1 Advantage1은 왜 의미 있었을까요?

 

Advantage1은 단지 큐비트 수가 많았던 컴퓨터가 아니에요. 그보다 중요한 점은 다음과 같았습니다:

 

• Pegasus 토폴로지를 통해 복잡한 문제 구조를 표현할 수 있는 기반을 열었고
• Leap™ 플랫폼을 통해 누구나 접근 가능한 상용 양자 환경을 제공했으며
• 양자 어닐링 방식이 현실 문제에서 어떤 성능을 발휘할 수 있는지 검증할 수 있었어요

 

이러한 요소들은 단순한 기능의 나열이 아니라 양자 컴퓨팅이 실험실을 넘어서 상용 단계로 진입할 수 있는 구조를 갖췄다는 점에서 의미 있는 출발점이었습니다.

 

5.2 Advantage2는 왜 Pegasus를 넘어서야 했을까요?

 

Advantage1은 구조적으로 뛰어난 시스템이었지만 문제를 매핑하는 과정에서 손실이 발생하는 한계도 분명히 있었습니다.

 

Pegasus 구조는 큐비트 간 연결성이 평균 15개로 제한적이었고 이로 인해 복잡한 문제를 표현하기 위해 불필요하게 많은 큐비트가 소모되기도 했어요.

 

이러한 구조적 제약을 해결하기 위해 D-Wave는 다음 세대 시스템인 Advantage2에서 Zephyr 토폴로지를 도입합니다.

 

🔗 자연스럽게 이어지는 구조의 진화

 

Advantage1 vs. Advantage2

비교 항목	Advantage1 (Pegasus)	Advantage2 (Zephyr)
큐비트 연결 수	평균 15개	평균 20개 이상
매핑 효율성	중간	높음
구조적 유연성	격자 기반 제한	수직·수평·대각선 방향 확장
큐비트 밀도	기준치	약 4배 증가

 

이 표는 단순한 비교가 아니라 Advantage1의 한계가 어떻게 구조적으로 반영되고 개선되었는지를 보여주는 자연스러운 진화의 흐름을 말해줍니다.

 

5.3 그래서, 지금 Advantage1을 다시 보는 이유는?

 

지금 이 시점에서 Advantage1을 다시 돌아보는 것은 단지 과거 시스템을 회고하는 것이 아닙니다.

 

• 우리가 양자 어닐링이라는 새로운 계산 패러다임을 현실 문제에 어떻게 적용할 수 있었는가,
• 그리고 그 실험적 기반이 어떻게 다음 세대 시스템을 설계하는 기준이 되었는가를 이해하는 과정입니다.

 

Advantage1은 단지 앞선 세대가 아니라 Advantage2의 성능과 방향성을 이해하는 데 핵심적인 배경 지식이에요.

 

💬 다음으로 이어지는 이야기 

 

Advantage1이 남긴 기술적 유산과 한계를 기반으로 D-Wave는 어떤 전략으로 Zephyr 구조를 설계했을까요? 그리고 Advantage2는 실제로 문제 해결 방식에서 어떤 변화를 만들어냈을까요?

 

👉 이 모든 내용을 다룬 후속 글:
Advantage2 완전 분석 – D-Wave의 최신 양자 시스템, 무엇이 달라졌나?

 

 

📌 핵심 요약

• Advantage1은 D-Wave가 출시한 첫 상용 양자 어닐링 시스템입니다.
• Pegasus 토폴로지는 큐비트 간 평균 15개의 연결을 제공하며 복잡한 문제 매핑을 가능하게 했습니다.
• 양자 어닐링 방식은 최적화 문제 해결에 특화된 계산 방식으로 Gate 기반 컴퓨팅과는 다른 철학을 지닙니다.
• Advantage1은 교통, 제조, 금융 등 현실 문제에 테스트되며 상용화 가능성을 검증했습니다.
• Pegasus 구조의 한계는 Advantage2의 Zephyr 구조로 진화하게 된 배경이 되었습니다.

 

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❓ FAQ 

Advantage1과 Advantage2의 가장 큰 차이는 무엇인가요?

Advantage1은 Pegasus 토폴로지를 기반으로 큐비트당 약 15개의 연결성을 갖고 있었지만 Advantage2는 Zephyr 구조로 큐비트 연결 수를 평균 20개 이상으로 늘리고 밀도와 매핑 효율성을 크게 향상시켰습니다.

양자 어닐링은 일반적인 양자 컴퓨터와 어떻게 다른가요?

양자 어닐링은 최적화 문제를 풀기 위해 에너지 최소화 원리를 이용하는 계산 방식입니다. 반면, 게이트 기반 양자 컴퓨터는 큐비트에 논리 연산을 적용하여 다양한 계산을 수행할 수 있는 범용 구조입니다.

Advantage1은 실제로 어떤 문제에 사용되었나요?

Advantage1은 Volkswagen의 교통 흐름 최적화, DENSO의 제조 스케줄링, 금융 포트폴리오 구성 등에서 테스트되었습니다. 복잡한 조건과 상호작용을 양자적으로 매핑하는 데 Pegasus 구조가 활용되었습니다.

Leap 플랫폼이란 무엇인가요?

Leap은 D-Wave가 제공하는 클라우드 기반 양자 컴퓨팅 플랫폼으로 사용자가 웹 브라우저에서 직접 문제를 설계하고 Advantage 시스템에 접속해 양자 계산을 수행할 수 있도록 도와줍니다.