NVIDIA CUDA-Q란?
CUDA-Q는 고전 컴퓨터와 퀀텀 컴퓨터의 하이브리드 애플리케이션 개발을 단순화하고, 생산성과 확장성을 지원하는 플랫폼입니다. CUAQ-Q는 대규모 퀀텀 컴퓨팅 애플리케이션을 실행하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 통합하는 오픈소스 양자 개발 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 하이브리드 프로그래밍 모델을 제공하여 GPU, CPU 그리고 QPU 리소스를 하나의 양자 프로그램 내에서 동시에 활용할 수 있도록 합니다. 또한, "비종속적 큐비트 (qubit-agnostic)"로, 모든 QPU 및 qublit 모달리티와 원활하게 통합되며, 적절한 양자 하드웨어가 없는 환경에서 GPU 가속 시뮬레이션을 지원합니다.
CUDA-Q는 NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum, 잡음이 있는 중간 규모 양자 컴퓨터) 시대를 넘어, 대규모 및 양자 오류 정정 슈퍼컴퓨팅(error-corrected quantum supercomputing)으로 나아가는데 필요한 도구를 제공합니다.
Windows에서 CUDA-Q 설치하기
CUDA-Q는 현재 x86_64 또는 aarch64/arm64 프로세서를 사용하는 Linux 운영 체제에서만 지원됩니다. (2024년 12월 20일 기준) 그러나 Windows 사용자는 Windows Subsystem for Linux (WSL)를 통해 CUDA-Q를 설치하고 실행할 수 있습니다. Windows 시스템에서 CUDA-Q를 설치하는 단계별 방법을 정리합니다.
사전 준비 사항
- Windows Subsystem for Linux (WSL)
- WSL 활성화를 위해 관리자 권한 필요
- NVIDIA GPU
- 노트북/데스크탑 내 NVIDIA GPU 확인 (있을 경우 GPU-Accerlation으로 빠른 연산 가능)
- 권장 도구
- Python 환경 관리를 위한 Miniconda 또는 Anaconda.
- 호환 가능한 Python 버전 (3.10, 3.11 또는 3.12 : 2024년 12월 20일 기준).
- pip 버전 >= 24.0.
설치 단계
1단계: WSL 및 Linux 배포판 설치
- PowerShell을 관리자 권한으로 열고 WSL을 활성화합니다.
wsl --install
- 설치가 완료된 후 터미널에서 WSL을 실행합니다.
wsl2단계: WSL에서 NVIDIA CUDA 설치
- NVIDIA GPU 호환성을 확인합니다.
nvidia-smi
- NVIDIA CUDA 드라이버를 NVIDIA CUDA 다운로드에서 다운로드 및 설치합니다.
- WSL 내에서 CUDA 환경을 설정합니다.
sudo apt update
sudo apt install -y cuda3단계: WSL에서 Conda 환경 설정
- Miniconda를 설치합니다.
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
- Python을 포함한 Conda 환경을 생성합니다.
- CUDA-Q는 cuda-quantum-cuxx 버전을 설치합니다. 2024년 12월 20일 기준, python 3.10, 3.11 그리고 3.12만을 지원하고 있습니다. Conda 환경을 설치할 때, python 버전을 반드시 맞춰줘야 합니다.
conda create -n cudaq-env python=3.11 # 3.10, 3.11, 3.12 are available at 20th December, 2024
conda activate cudaq-env4단계: CUDA-Q 설치
- pip를 사용하여 CUDA-Q를 설치합니다.
pip install cudaq
Linux 환경에서 설치하면 별다른 에러 없이 설치가 완료될 것입니다.
5단계: 설치 검증
- 다음 스크립트로 validation.py 파일을 생성합니다.
import cudaq
if __name__ == '__main__':
kernel = cudaq.make_kernel()
qubit = kernel.qalloc()
kernel.x(qubit)
kernel.mz(qubit)
result = cudaq.sample(kernel)
print(f'Cudaq sample result : {result}')
- 스크립트를 실행합니다.
python validation.py
'''
Output example
Cudaq sample result : { 1:1000 }
'''추가 참고 사항
- CUDA-Q를 설치하기 전에 Linux 배포판이 최신 상태인지 확인하세요.
- 설치 에러 및 문제 해결이 필요한 경우, 공식문서 CUDA-Q 문서를 참조하세요.
참고 문서
위 단계를 따라가면 WSL을 사용하여 Windows 시스템에서 CUDA-Q를 성공적으로 설정할 수 있습니다.
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