일반

Q: Amazon Braket이란 무엇입니까?

Amazon Braket은 양자 컴퓨팅을 시작할 수 있도록 지원하는 완전관리형 서비스입니다.

Q: Amazon Braket으로 어떤 작업을 할 수 있습니까?

Amazon Braket을 사용하면 양자 컴퓨터를 프로그래밍하는 방법을 배우고 잠재적 애플리케이션을 살펴볼 수 있습니다. 처음부터 자체 양자 알고리즘을 설계하거나, 사전에 구축된 일련의 알고리즘에서 선택할 수 있습니다. Amazon Braket은 랩톱에서 로컬로 실행하거나 Amazon Braket의 완전관리형 노트북 환경에서 실행할 수 있는 SDK를 제공합니다. SDK에는 양자 회로 시뮬레이터가 포함됩니다. Amazon Braket 서비스는 AWS 관리형 인프라에서 알고리즘을 실행하여 구현을 검증하고 테스트할 수 있는 완전관리형 양자 회로 시뮬레이터도 제공합니다. 준비가 되었으면 AWS의 하드웨어 공급자가 제공하는 다양한 양자 컴퓨터 또는 양자 처리 유닛(QPU)을 사용하여 Amazon Braket에서 알고리즘을 실행할 수 있습니다.

Q: Amazon Braket은 다른 AWS 서비스와 어떻게 통합됩니까?

Amazon Braket은 모니터링, 이벤트 기반 프로세싱, 사용자 액세스 관리 및 로그를 위해 Amazon CloudWatch, Amazon EventBridge, AWS Identity and Access Management(IAM) 및 AWS CloudTrail과의 통합을 제공합니다. 시뮬레이션과 양자 컴퓨팅 결과는 해당 계정의 Amazon S3에 저장됩니다.

Q: 우리 회사에서 지금 양자 컴퓨팅을 고려해야 하는 이유는 무엇입니까?

양자 컴퓨팅은 초기 단계의 기술이지만 많은 산업에서 혁신을 제공할 것으로 기대되는 장기적 효과를 가지고 있습니다. 유용한 양자 애플리케이션을 개발 및 설계하려면 새로운 기술 그리고 근본적으로 다른 접근 방식이 필요합니다. 이러한 전문성을 쌓으려면 시간이 걸리고 양자 기술 및 프로그래밍 도구에 대한 액세스가 필요합니다. Amazon Braket 및 Amazon Quantum Solutions Lab은 조직이 현재 기술의 상태를 평가하고, 그러한 기술이 비즈니스에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 파악하고, 미래에 대비할 수 있도록 지원합니다.

Q: 이 서비스 이름은 왜 “Braket”입니까?

AWS에서는 양자역학의 표준 표기법인 브라-켓(bra-ket) 표기법에서 착안하여 이 서비스를 명명했습니다. 브라-켓 표기법은 1939년 폴 디랙이 양자 시스템의 상태를 설명하기 위해 도입했으며 디랙 표기법이라고도 합니다.

Q: Amazon Braket에서 학술 연구를 수행할 수 있습니까?

예. 전세계 대학교의 과학자들이 Amazon Braket에서 연구를 수행합니다. Amazon Braket 콘솔 또는 Github 리포지토리에서 시작하거나 AWS Cloud Credit for Research 프로그램을 통해 Amazon Braket 사용을 위한 펀딩을 요청할 수 있습니다. 신청 과정에서 요금 계산기에 사용할 URL이 없는 경우 자리 표시자를 사용하여 신청서를 제출해 주세요.

개발자 도구

Q: Amazon Braket SDK란 무엇입니까?

Amazon Braket 소프트웨어 개발 키트(SDK)는 Amazon Braket 서비스를 통해 양자 알고리즘을 개발하고 다양한 앙자 컴퓨팅 하드웨어 및 시뮬레이터에서 알고리즘을 실행할 수 있는 기술 독립적 개발자 프레임워크입니다. SDK는 Amazon Braket에 제출된 양자 태스크를 추적 및 모니터링하고 결과를 평가하는 데 도움이 됩니다. Amazon Braket SDK에는 알고리즘 테스트에 사용할 수 있는 로컬 양자 회로 시뮬레이터가 포함됩니다.

Q: Amazon Braket SDK에 액세스하려면 어떻게 해야 합니까?

Amazon Braket는 빠른 시작에 도움이 되는 Amazon Braket SDK 및 예제 튜토리얼이 미리 설치된 완전관리형 Jupyter 노트북을 제공합니다. Amazon Braket SDK는 오픈 소스이므로 선호하는 로컬 IDE(통합 개발 환경)에서 Amazon Braket을 사용할 수 있습니다.

Q: Amazon Braket SDK는 양자 어닐링을 지원합니까?

예. Amazon Braket은 양자 어닐링을 위한 D-Wave의 프로그래밍 프레임워크인 Ocean에서 네이티브 프로그래밍할 수 있도록 해 주는 플러그인을 제공합니다. 또는 Amazon Braket SDK에서 직접 프로그래밍할 수 있습니다. 시작하려면 서비스 설명서를 참조하세요.

Q: PennyLane이란 무엇입니까?

PennyLane은 Amazon Braket과 통합되는 변분 양자 컴퓨팅에 대한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 변분 양자 컴퓨팅은 화학, 최적화, 양자 기계 학습 등의 다양한 분야에서 컴퓨팅 문제에 대한 솔루션을 반복적으로 찾기 위해 하이브리드 양자 클래식 알고리즘을 활용하는 패러다임입니다. 양자 미분 프로그래밍 개념을 기반으로 하는 PennyLane을 사용하면 신경망과 동일한 방식으로 양자 회로를 훈련할 수 있습니다. 널리 사용되는 기계 학습 라이브러리(PyTorch 및 TensorFlow 포함)에 대한 인터페이스를 제공하여 양자 알고리즘을 쉽고 직관적으로 훈련할 수 있습니다. https://pennylane.ai에서 PennyLane에 대해 자세히 알아보고 여기서 개발자 가이드를 읽어볼 수 있습니다.

Q: Amazon Braket에서 PennyLane을 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?

가까운 시일 내에 사용할 화학, 최적화, 양자 기계 학습 분야의 양자 컴퓨팅 애플리케이션은 클래식 컴퓨터와 양자 컴퓨터 간의 반복 처리를 활용하는 변분 양자 알고리즘을 기반으로 합니다. PennyLane을 사용하면 Amazon Braket에서 변분 및 양자 기계 학습 알고리즘을 쉽게 시작하고 구축할 수 있습니다. 기계 학습의 익숙한 도구를 사용하여 알고리즘을 구축하고 훈련할 수 있습니다. PennyLane은 화학 라이브러리인 qchem을 제공합니다. 이 라이브러리를 사용하면 코드 몇 줄로 전산 화학 문제를 양자 컴퓨팅 공식에 매핑할 수 있습니다.

Amazon Braket은 PennyLane을 사용하여 더 빠르게 혁신하도록 도와줍니다. 알고리즘을 테스트하고 미세 조정할 때 당사의 완전관리형 고성능 시뮬레이터를 사용하면 알고리즘을 로컬로 시뮬레이션할 때보다 10배 이상 훈련 속도를 높일 수 있습니다.

Q: PennyLane에 어떻게 액세스할 수 있습니까?

Amazon Braket 노트북은 PennyLane이 사전 구성되어 제공되며 자습서 노트북은 빠르게 시작할 수 있도록 도와줍니다. 또는, 원하는 IDE에 대해 Amazon Braket PennyLane 플러그인을 설치할 수 있습니다. 플러그인은 오픈 소스이며 여기서 다운로드할 수 있습니다. PennyLane 설명서는 https://pennylane.ai에서 볼 수 있습니다.  

시뮬레이터

Q: 알고리즘을 시뮬레이션하는 이유는 무엇입니까?

양자 회로 시뮬레이터는 클래식 컴퓨터에서 실행됩니다. 시뮬레이터를 사용하면 양자 하드웨어를 사용할 때보다 낮은 비용으로 그리고 특정 양자 시스템에 대한 액세스를 기다리지 않고도 양자 알고리즘을 테스트할 수 있습니다. 시뮬레이션은 양자 회로를 양자 하드웨어에서 실행하기 전에 신속하게 디버깅하고 하이브리드 알고리즘의 문제를 해결 및 최적화할 수 있는 편리한 방법입니다. 클래식 시뮬레이션은 가까운 미래에 사용하게 될 양자 컴퓨팅 하드웨어의 결과를 검증하고 노이즈의 효과를 조사하는 데에도 필수적입니다.

Q: Amazon Braket은 어떤 시뮬레이터를 제공합니까?

Amazon Braket은 4개의 양자 회로 시뮬레이터를 제공합니다. SDK의 로컬 시뮬레이터 1개와 SV1(범용 양자 회로 시뮬레이터), DM1(회로의 노이즈 효과를 시뮬레이션하는 데 사용) 및 TN1(고성능 텐서 네트워크 시뮬레이터)의 완전관리형 시뮬레이터 3개입니다. 이러한 옵션을 통해 요구 사항에 가장 적합한 접근 방식을 선택할 수 있습니다.

Q: 로컬 시뮬레이터란 무엇입니까?

로컬 시뮬레이터는 Amazon Braket SDK에 무료로 포함되어 있습니다. 랩톱에서 또는 Amazon Braket 관리형 노트북 안에서 실행할 수 있습니다. 회로 설계를 빠르게 검증하는 데 사용할 수 있으며 사용 중인 하드웨어에 따라 노이즈가 없는 최대 25큐비트 또는 노이즈가 있는 최대 12큐비트의 소규모 및 중간 규모 시뮬레이션에 적합합니다.

Q: SV1 시뮬레이터란 무엇입니까?

SV1은 최대 34큐비트의 양자 회로를 위한 완전관리형의 고성능 상태 벡터 시뮬레이터입니다. 상태 벡터 시뮬레이터이므로 양자 상태의 전체 파동 함수를 가져와서 회로의 연산에 적용하여 결과를 계산합니다. Amazon Braket SDK의 로컬 시뮬레이터를 사용하여 양자 알고리즘을 설계하고 디버깅한 후 SV1을 확장된 테스트 및 연구에 사용할 수 있습니다. SV1은 클래식 컴퓨팅 리소스를 자동으로 조정하므로 최대 35개의 시뮬레이션을 병렬로 실행할 수 있습니다.

Q: DM1 시뮬레이터란 무엇입니까?

DM1은 양자 알고리즘의 실제 노이즈 효과를 조사할 수 있는 완전관리형의 고집적 행렬 시뮬레이터입니다. 현재의 양자 컴퓨팅 디바이스에서 보다 정확한 결과를 얻기 위한 오류 완화 전략을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
DM1은 최대 17큐비트의 회로 시뮬레이션을 지원합니다. 최대 35개의 시뮬레이션을 병렬로 실행하여 실험 속도를 높일 수 있습니다. DM1을 사용하기 전에 신속한 프로토타이핑 및 디버깅을 위해 Amazon Braket SDK에서 로컬 노이즈 시뮬레이터를 사용할 수 있습니다.

Q: TN1 시뮬레이터란 무엇입니까?

TN1은 최대 50큐비트 크기의 구조화된 양자 회로에 사용되는 완전관리형의 고성능 텐서 네트워크 시뮬레이터입니다. 텐서 네트워크 시뮬레이터는 양자 회로를 구조화된 그래프로 인코딩하여 회로 결과를 계산할 최상의 방법을 찾습니다. TN1은 스파스 회로, 로컬 게이트가 있는 회로 및 고유한 구조를 가진 회로의 시뮬레이션에 적합합니다.

Q: Amazon Braket 관리형 시뮬레이터인 SV1, TN1 및 DM1 중에서 선택하려면 어떻게 해야 합니까?

SV1은 상태 벡터 기술에 기반을 둔 범용 시뮬레이터입니다. 최대 34큐비트의 범용 회로에 대해 예측 가능한 실행과 뛰어난 성능을 제공합니다.

DM1은 노이즈 모델링을 지원하도록 특별히 설계되었습니다. 다양한 유형의 노이즈 효과 아래에서 알고리즘을 연구해야 하는 경우 DM1을 사용합니다.

TN1은 최대 50큐비트의 특정 유형의 양자 회로를 위한 특수 시뮬레이터입니다. 스파스 회로, 로컬 게이트가 있는 회로, 고유한 구조를 가진 기타 회로에 사용하는 것이 좋습니다. 다른 회로 유형, 예를 들어 큐비트 간 올투올 연결이 있는 회로 유형은 흔히 SV1에 더 적합합니다.

Q: 회로의 노이즈를 시뮬레이션하는 이유는 무엇입니까?

오늘날의 양자 디바이스는 태생적으로 노이즈가 있습니다. 실행된 모든 연산에는 오류가 도입될 가능성이 있습니다. 따라서 양자 컴퓨터에서 얻은 결과는 일반적으로 이상적으로 예상되는 결과와 다릅니다. DM1을 사용하면 실제 노이즈의 효과 아래에서 알고리즘의 견고성을 연구하고 오늘날의 양자 컴퓨팅 디바이스에서 보다 정확한 결과를 얻는 데 도움이 되는 오류 완화 전략을 구축할 수 있습니다.

Q: DM1 시뮬레이터에서 노이즈 없는 회로를 실행할 수 있습니까?

DM1은 노이즈 없는 회로를 시뮬레이션할 수 있습니다. 그러나 최상의 성능을 얻으려면 노이즈 없는 회로의 대규모 시뮬레이션에 SV1을 사용하는 것이 좋습니다.

Q: 시뮬레이션을 실행할 인스턴스 유형을 선택해야 합니까?

아니요. Amazon Braket 관리형 시뮬레이터를 사용하는 경우에 선택하면 됩니다. SV1, TN1 또는 DM1을 사용하는 경우 Amazon Braket으로 소프트웨어 및 인프라를 관리할 수 있습니다. 사용자는 실행할 회로를 제공하기만 하면 됩니다.

Amazon Braket 관리형 노트북의 SDK에서 로컬 시뮬레이터를 실행하는 경우, 노트북에 대해 이미 지정한 Amazon 인스턴스에서 실행됩니다.

Q: TN1에서 회로를 실행할 수 있는지 여부를 확인하려면 어떻게 해야 합니까?

회로가 여기에 설명된 큐비트 수 및 회로 깊이 제한 내에 있으면 TN1은 이를 시뮬레이션하려고 시도합니다. 그러나 SV1과 달리, 큐비트 수와 회로 깊이만 바탕으로 해서는 런타임을 정확하게 추정할 수 없습니다. 소위 “연습 단계” 동안, TN1은 먼저 회로에 대한 효율적인 컴퓨팅 경로를 식별하고, 다음 단계인 “수축 단계”의 런타임을 추정합니다. 예상 수축 시간이 TN1 제한을 초과하는 경우, TN1은 수축을 시도하지 않으며 연습 단계에서 보낸 시간에 대해서만 비용을 지불합니다. 자세한 내용은 기술 설명서를 참조하세요.

Q: 시뮬레이터를 사용하려면 알고리즘을 달리 프로그래밍/설계해야 합니까?

아니요. Amazon Braket을 사용하는 경우, 코드 몇 줄 만 변경하면 서비스에서 사용 가능한 모든 시뮬레이터 및 게이트 기반 양자 하드웨어에서 동일한 양자 회로가 실행되도록 지정할 수 있습니다.

Q: 어닐링 문제에 대한 시뮬레이터가 제공됩니까?

AWS Marketplace에서는 조합 최적화 문제에 대한 첨단 클래식 접근 방식을 사용하는, Meta AnalyticsToshiba SBM과 같은 시뮬레이터를 찾을 수 있습니다.

양자 컴퓨터

Q: Amazon Braket으로 양자 컴퓨터에 액세스하려면 어떻게 해야 합니까?

회로 설계 또는 어닐링 문제를 실제 양자 처리 유닛(QPU)에서 실행하는 것은 간단합니다. Amazon Braket SDK에서 회로 또는 문제 그래프를 작성했으면 관리형 Jupyter 노트북 또는 선호하는 IDE(예: PyCharm)에서 태스크를 제출할 수 있습니다.

Q: QPU에서 태스크를 실행하는 것은 시뮬레이터에서 실행하는 것과 어떻게 다릅니까?

QPU에서 양자 작업을 실행하는 단계는 시뮬레이터에서 실행하는 단계와 동일합니다. Amazon Braket SDK 내에서 API를 호출할 때 백엔드 또는 디바이스를 선택하기만 하면 됩니다. 둘 다 Amazon Braket SDK 내에서 API 호출을 통해 다양한 백엔드 또는 디바이스를 요청할 수 있는 컴퓨팅 운영입니다. 디바이스 선택 옵션에는 서비스를 통해 제공되는 다양한 시뮬레이터와 양자 컴퓨터가 포함됩니다. 하나의 디바이스에서 다른 디바이스로 전환하는 것은 코드 줄 하나를 변경하는 것만큼 쉽습니다. 그러나 시뮬레이터는 항상 사용할 수 있는 반면 QPU 리소스는 대기 시간이 필요할 수 있습니다.

Q: 어느 양자 컴퓨터를 사용해야 할지 어떻게 알고 선택할 수 있습니까?

양자 컴퓨터의 일부 유형은 특정 문제 집합을 해결하는 데 특히 적합합니다. 예를 들어 양자 어닐러는 일반적으로 조합 최적화 문제를 해결하는 데 사용되고 범용 양자 컴퓨터는 다양한 유형의 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다. 큐비트 개수, 큐비트 충실도(오류율), 큐비트 연결성, 결맞음 시간, 비용 등 사용자의 요구를 충족하는 시스템 유형을 결정하는 많은 요인이 있습니다. 양자 컴퓨터의 전체 사양은 Amazon Braket 콘솔에서 확인할 수 있습니다.

Q: Amazon Braket은 어떤 양자 컴퓨터를 지원합니까?

Amazon Braket의 하드웨어 공급자에 대해 자세히 알아보려면 여기를 클릭하세요.

Q: Rigetti QPU에 대한 시스템 및 성능 정보는 어디에서 찾을 수 있습니까?

Rigetti의 QPU 페이지에서 게이트 충실성 및 일관성 시간을 포함한 Rigetti QPU의 시스템 및 성능 정보를 확인할 수 있습니다.

Q: IonQ QPU에 대한 모범 사례 권장 사항은 어디에서 찾을 수 있습니까?

IonQ 모범 사례 웹 페이지에서 IonQ QPU의 토폴로지, 게이트 및 모범 사례에 대한 정보를 찾을 수 있습니다.

Q: D-Wave QPU에 대한 시스템 정보는 어디에서 찾을 수 있습니까?

D-Wave의 QPU별 물리적 속성 페이지에서 Advantage 및 2000Q 시스템 속성, 작동 그래프 이미지 및 추가 세부 정보에 대한 설명을 찾을 수 있습니다.

Q: 양자 태스크는 QPU에서 즉시 실행됩니까? 아니면 대기해야 합니까?

양자 컴퓨팅은 신생 기술이며 양자 컴퓨터는 아직 매우 귀한 리소스입니다. 양자 컴퓨터에는 다양한 운영 특성과 가용성 속성이 있으므로 유형에 따라 태스크 처리 속도가 다릅니다. 선택한 QPU가 온라인 상태이며 현재 사용되지 않고 있다면 사용자의 태스크가 즉시 처리되지만 그렇지 않은 경우에는 대기열에 추가됩니다. QPU를 사용할 수 있게 되면 대기열의 태스크가 수신된 순서대로 처리됩니다. 태스크가 완료되면 이를 알리기 위해 Amazon Braket에서 상태 변경 이벤트를 Amazon EventBridge로 전송합니다. Amazon Simple Notification Service(SNS)를 사용하여 SMS 또는 다른 방식(예: 이메일, HTTP, AWS Lambda 또는 Amazon SQS)을 통해 사용자에게 알림을 전송하는 등의 작업을 지정하는 EventBridge 규칙을 생성할 수 있습니다.

Q: 양자 태스크를 QPU에서 실행하기 전에 회로를 컴파일해야 하나요?

아니요, 필수는 아닙니다. Amazon Braket은 자동으로 사용자가 실행할 때 코드를 컴파일합니다. 하지만 축어적 컴파일을 사용하는 컴파일러 수정 없이 Rigetti 디바이스에서 그대로 실행하는 특정 코드 블록을 정의하도록 설정할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 회로 생성 설명서를 참고해주세요.

Q: 축어적 컴파일의 이점은 무엇인가요?

양자 회로 컴파일은 양자 회로를 컴파일된 회로로 전송하여 큐비트 할당, 네이티브 게이트로의 매핑 및 최적화를 거칩니다. 그러나 컴파일러 게이트 최적화는 컴파일러 최적화로 인해 게이트 및 중복된 구성 요소를 삭제하거나 재정렬하기 때문에 회로를 벤치마킹하거나 오류 완화 회로를 개발하는 연구진 및 양자 알고리즘 전문가에게 문제가 될 수 있습니다. 축어적 컴파일을 통해 사용자는 어떠한 컴파일러 수정 없이도 회로의 부분이나 전체 회로를 그대로 실행하도록 지정할 수 있습니다.

요금

Q: Amazon Braket 요금은 어떻게 청구됩니까?

Amazon Braket에서는 선결제 비용이 없으며 사용한 AWS 리소스에 대해서만 비용을 지불합니다. 요금은 양자 컴퓨팅 하드웨어 액세스 및 관리형 시뮬레이터와 같은 각각의 Amazon Braket 기능에 대해서 별도로 청구됩니다. Amazon Braket 관리형 노트북과 같이 Amazon Braket을 통해 제공된 AWS 서비스에 대해서도 별도로 요금이 청구됩니다. 요금에 대해 자세히 알아보려면 요금 페이지를 참조하십시오.

Q: 서로 다른 프로젝트에서 Amazon Braket 사용량과 지출을 추적하려면 어떻게 해야 합니까?

A: 태그를 사용하여 팀이나 비즈니스에서 이해할 수 있는 논리적 그룹(예: 비용 센터, 부서, 프로젝트)으로 묶어서 AWS 리소스를 정리할 수 있습니다. Amazon Braket에서는 생성한 양자 작업에 태그를 적용할 수 있습니다. 사용자 정의 태그를 생성하고 적용한 다음에는 AWS Billing and Cost Management 대시보드에서 활성화하여 비용 할당을 추적할 수 있습니다. AWS는 태그를 사용하여 비용을 분류하고, AWS 비용을 추적할 수 있는 월간 비용 할당 보고서를 제공합니다. 비용 할당 보고서에서는 각 행에 적용 가능한 값을 포함한 추가 열로 태그를 표시하므로 일관적인 태그 키 세트를 사용한다면 손쉽게 비용을 추적할 수 있습니다.

Q: AWS는 Amazon Braket을 사용하는 양자 컴퓨팅 연구에 대한 크레딧을 제공합니까?

예. 전 세계 대학교의 과학자들이 AWS Cloud Credit for Research 프로그램을 통해 제공된 크레딧을 사용하여 Amazon Braket에서 연구를 수행합니다. 위의 링크에서 제안서를 제출하시면 됩니다. 신청 과정에서 요금 계산기에 사용할 URL이 없는 경우 자리 표시자를 사용하여 요청을 제출해 주세요.

보안

Q: Amazon Braket 서비스를 사용할 때 내 데이터가 AWS 환경을 벗어납니까?

예, Amazon Braket의 QPU는 AWS의 타사 양자 하드웨어 공급자에 의해 호스팅됩니다. Amazon Braket을 사용하여 양자 컴퓨터에 액세스하는 경우, 사용자의 회로 또는 어닐링 문제 및 관련 메타데이터가 AWS에서 운영하는 시설 외부에 있는 하드웨어 공급자에게 전송되어 처리됩니다. 사용자의 콘텐츠는 양자 태스크를 처리하는 데 필요한 콘텐츠만 양자 하드웨어 공급자에게 전송되도록 익명화됩니다. AWS 계정 정보는 전송되지 않습니다. 모든 데이터는 저장 및 전송 중 암호화되고 처리할 때에만 복호화됩니다. 그뿐 아니라, Amazon Braket 하드웨어 공급자는 태스크 처리 외의 용도로 사용자의 콘텐츠를 저장하거나 사용하는 것이 허용되지 않습니다. 회로가 완료되면 결과가 Amazon Braket에 반환되어 Amazon S3 버킷에 저장됩니다. Amazon Braket 타사 양자 하드웨어 공급자의 보안은 정기적인 감사를 통해 네트워크 보안, 액세스 제어, 데이터 보호 및 물리적 보안에 대한 표준을 준수하도록 보장됩니다.

Q: 내 결과는 어디에 저장됩니까?

사용자의 결과는 Amazon S3에 저장됩니다. Amazon Braket은 실행 결과를 제공하는 것 외에도 완료 상태 및 실행 시간 등의 이벤트 로그와 성능 지표를 Amazon CloudWatch에 게시합니다.

Q: Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC)에서 Amazon Bracket을 사용할 수 있습니까?

Amazon Braket은 AWS PrivateLink와 통합됩니다. 트래픽이 인터넷을 거치지 않고도 Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC) 내에서 Amazon Braket에 액세스할 수 있습니다. 이렇게 하면 인터넷 기반 공격으로 인한 보안 위협과 민감한 데이터 유출 위험에 대한 노출이 줄어듭니다.

Quantum Solutions Lab

Q: QSL(Quantum Solutions Lab)이란 무엇입니까?

Amazon Quantum Solutions Lab은 보다 효과적인 양자 컴퓨팅 탐구와, 이 초기 단계의 기술에서 발생하는 난관을 극복하기 위한 작업이 용이하도록 도와드릴 수 있는 양자 컴퓨팅 전문가들로 구성된 협업 연구 및 전문 서비스 프로그램입니다. 시작하려면 Quantum Solutions Lab 웹 페이지를 방문하세요.

Q: QSL에 참여하려면 어떻게 해야 합니까?

이 양식을 제출하거나 AWS 계정 관리자를 통해 QSL 참여와 파트너에 대한 정보를 요청할 수 있습니다.

Q: QSL 참여 비용은 얼마입니까?

QSL 참여 비용은 참여 기간과 귀사의 니즈에 따라 달라집니다. 자세한 내용은 계정 관리자에게 문의하십시오.

Q: QSL 참여 기간은 보통 얼마나 됩니까?

Quantum Solutions Lab 참여는 보통 6~12개월간 지속됩니다.

Q: 참여하려면 Lab을 방문해야 합니까?

필요한 경우 전체 과정을 원격으로 진행할 수 있습니다. 특히, 현재 팬데믹 기간 동안에는 이렇게 될 가능성이 높습니다. 그러나, 일반적으로는 직접 만나 참여 과정을 시작하고 작업 방식을 결정하게 됩니다. 그런 다음에는 필요에 따라 AWS에서 귀사를 방문하고, 화상 회의를 사용하여 상황을 정기 점검하는 동시에 정기적으로 원격 협업을 도모합니다.

AWS Center for Quantum Computing

Q: AWS Center for Quantum Computing은 무엇입니까?

AWS Center for Quantum Computing은 양자 컴퓨팅 분야를 선도하는 Amazon 및 학계 연구원과 엔지니어를 서로 연결하는 연구 프로그램입니다. 이들은 가까운 미래의 애플리케이션, 오류 수정 체계, 하드웨어 아키텍처 및 프로그래밍 모델 부문에서 협력을 통해 양자 기술의 개발을 탐구합니다. AWS는 AWS Center for Quantum Computing을 Caltech(California Institute of Technology) 캠퍼스에 설립했습니다. 현재 이 센터는 Amazon Scholars 프로그램을 통해 Caltech, Stanford University, Harvard University, Massachusetts Institute of Technology 및 University of Chicago의 연구원들과 협력하고 있습니다.

Q: AWS Center for Quantum Computing에서 발표한 연구로는 어떤 것이 있습니까?

AWS Center for Quantum Computing 팀은 QIP, APS 및 IEEE QCE와 같은 컨퍼런스에서 주기적으로 양자 하드웨어, 알고리즘, 오류 보정 및 기타 분야에 대한 연구를 발표하고 과학 논문을 제출합니다. 주목할 만한 연구로는 ‘슈뢰딩거 고양이 큐비트 기반 내결함성 양자 컴퓨터 설계’에 대한 논문이 있습니다. 다른 연구 간행물은 Amazon.Science Quantum Technologies 연구 영역 페이지를 참조하세요.


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