실용적인 규모의 양자 프로그램을 실행하기 위해, 컴퓨터 아키텍트들은 런타임 동안 다수의 오류가 있는 물리적 큐비트를 교정함으로써 결함 허용 논리 큐비트를 구축하는 결함 허용 양자 컴퓨팅(FTQC)을 실현하기 위해 막대한 노력을 기울여 왔다. 그러나 서로 이질적인 스택들로 구성된 전체 스택(full-stack) FTQC 시스템을 구축하는 일은, 각 스택이 결함 허용과 그 상호작용과 관련하여 고유한 과제를 수반하며, 이러한 과제들의 상호작용이 매우 복잡한 전반적 설계 선택 문제로 이어지기 때문에 극도로 어렵다. 따라서 컴퓨터 아키텍트들은 스택별 최적화와 시스템 수준의 상충(trade-offs)을 충분히 이해하고, 모든 과제를 함께 해결해야 한다. 본 기사에서는 초전도(superconducting) 기술을 기반으로 하는 FTQC 시스템을 설계할 때의 핵심 설계 과제를 먼저 소개한 후, 수천 개의 논리 큐비트를 구현하는 FTQC 시스템을 구축하기 위해 해당 과제들을 해결한 우리의 연구 성과를 제시한다. 또한 남아 있는 과제를 해결하기 위한 향후 근미래 방향을 개략적으로 제시하고, 더 확장 가능한 미래의 FTQC 시스템을 실현하는 데 기여할 인사이트를 제공한다.

데이터 처리 장치(DPU)는 데이터 센터에서 데이터 처리 인프라 작업을 오프로드하도록 하는 전문화된 하드웨어로 부상해 왔다. 그러나 다양한 종류와 엄격한 성능 요구로 인해 이러한 작업을 효과적으로 가속하는 DPU를 구축하는 것은 매우 어렵다. 또한 DPU는 사용과 배치가 용이해야 하며, 다양한 인프라 표준과의 호환성을 갖추어야 하고, 빠르게 진화하는 워크로드 경향에 맞게 적응할 수 있어야 하므로, DPU 개발은 더욱 더 큰 난제를 동반한다. 본 연구에서는 광범위한 데이터 처리 작업에 대해 빠르고 유연하며 다목적이고 사용하기 쉬운 솔루션을 제공하도록 설계된 상용(field-programmable gate array 기반) DPU 제품군 MangoBoost Alice를 제시한다. 각 MangoBoost Alice는 핵심 인프라 도메인에 최적화되어 있으며, 완전히 하드웨어 가속된다. 더 나아가 고품질 MangoBoost Alice의 신속한 개발과 제품화를 가능하게 하기 위해, DPU 제품 개발 전 과정을 가속하는 엔드투엔드 개발 프레임워크 Mango-DevBoost를 제안한다. 대표적인 데이터 센터 워크로드에서 MangoBoost Alice 제품을 평가한 결과, 기본(기준) 구성 대비 최대 3.6배 높은 성능 효율을 보였다.