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Dev.toAI/ML
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75,000개 노드 처리 위해 QAOA와 Classical 분해 기법을 결합한 Hybrid 아키텍처 설계
QAOA vs. 75,000 Nodes: Building a Hybrid Architecture to Solve NP-Hard Problems When Quantum Simulators Hit a Wall
AI 요약
Context
NISQ 시대 Quantum Simulator의 메모리 한계로 인해 20~30 Qubits 이상의 State Vector 처리 불가. 75,000개 노드 규모의 Epinions 데이터셋과 같은 대규모 그래프 분석 시 발생하는 메모리 Overflow 문제 해결 필요.
Technical Solution
- Greedy Modularity 알고리즘을 통한 대규모 그래프의 Classical Decomposition 수행
- 내부 연결성은 높고 외부 연결성은 낮은 Cluster 단위 분할을 통한 MaxCut 문제의 국소화(Localization) 구현
- PennyLane 기반 QAOA Core를 활용하여 각 Cluster별 최적 상태 구성 및 Cut Weight 최대화 수행
- ProcessPoolExecutor 기반 병렬 실행 구조를 통한 GIL 우회 및 CPU 코어 활용 극대화
- Node Mapping Layer 도입을 통한 Subgraph 내 Local Index와 Global ID 간의 정합성 유지
- 20개 초과 노드 발생 시 Recursive Partitioning을 수행하는 계층적 트리 구조의 Optimizer 설계
- GZIP 스트리밍 처리를 통한 RAM 적재 최소화 및 메모리 효율적 데이터 로딩 구현
실천 포인트
- 하드웨어 제약 조건(Memory, Qubits)에 따른 데이터 분할 임계치(Threshold) 설정 여부 검토 - 분산 처리된 데이터의 원본 식별자 유지를 위한 전용 Mapping Layer 설계 적용 - 대용량 파일 처리 시 전체 로딩 대신 Streaming/Generator 패턴 도입을 통한 메모리 풋프린트 최적화