AI BriefingPennyLane 기반 QAOA의 로컬, 임베디드, 온디맨드 실행 방식 비교
·2026.11.06 23:36
핵심 내용
QAOA 코드를 세 가지 환경에서 실행해 비용 수렴과 과금 구조 차이를 확인했다.
자세히 보기
- PennyLane으로 구현한 QAOA 코드를 로컬, 임베디드, 온디맨드 시뮬레이터 세 가지 방식으로 실행하여 비교함
- 디바이스 ARN만 변경하면 양자 계산 위치가 바뀌며, 이는 과금 방식과 네트워크 지연 특성에 직접적 영향을 줌
- 임베디드 시뮬레이터는 인스턴스 시간만 과금되는 반면, 온디맨드(SV1)는 태스크 제출에 따른 추가 비용과 네트워크 왕복이 발생함
- 40회 반복 실행 시 비용이 약 -4.1로 수렴하며, 확률 상위 분할(11100)이 이론적 최대 컷(5)을 찾음
- 로컬 실행은 디버깅과 기준점 설정에 유용하나 Braket 콘솔에서 기록이 남지 않는 한계가 있음
- 실제 QPU 사용 시에도 동일한 코드 구조를 유지하며, 잡 시작 후 우선 접근(priority access)으로 큐 대기 시간을 단축함
이 한국어 요약은 AI가 자동으로 만들었습니다. 원문의 주장과 맥락은 원문에서 확인해 주세요. 저작권은 원저작자에게 있습니다.
