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first_img 화웨이, 150억 위안 7년 만기 해외 대출 확보, 칩 지출 증가

블룸버그에 따르면 10월 22일, 화웨이 기술 유한회사가 150억 위안(약 22.5억 달러)의 대출을 받았으며, 이는 인공지능 관련 프로젝트에 대한 칩 지출이 크게 증가한 배경에서 이루어졌습니다. 한 소식통에 따르면, 이 7년 만기 오프쇼어 위안화 대출은 중국은행, 중국건설은행, 중국공상은행을 포함한 6개의 중국 대출 기관이 제공하며, 자금은 일반 기업 용도로 사용될 것입니다. 이 소식통은 논의 내용이 비공식적인 사항에 해당하기 때문에 익명을 요구했습니다.머니컨트롤이 블룸버그의 기사를 인용하여 보도한 바에 따르면, 이 거래는 미국이 2019년 화웨이에 대한 제한을 시행한 이후, 국내 대출 기관이 화웨이의 오프쇼어 자금 조달에서 어떤 역할을 했는지를 보여줍니다. 최종 확정 전에 화웨이는 국제 은행과 탐색적 접촉을 했습니다. 화웨이, 중국은행, 중국건설은행 및 중국공상은행은 즉각적인 논평 요청에 응답하지 않았습니다.보도에 따르면, 화웨이는 올해 상반기 연구개발 지출이 1210억 위안으로 증가했으며, 메모리 비용 급등으로 인해 재고를 쌓아 현금 흐름이 -399억 위안으로 악화되었고, 이는 당기 이익을 잠식했습니다. 블룸버그가 수집한 데이터에 따르면, 이는 화웨이가 2020년 118억 홍콩달러(약 15억 달러)의 대출을 조달한 이후 첫 번째 오프쇼어 신디케이트 대출입니다.

first_img 아마존이 오픈 소스 도구 TorchNeuron을 출시하여 자체 개발 칩으로의 전환 장벽을 낮췄습니다

재무연구소 10월 20일 보도에 따르면, 아마존은 현지 시간으로 19일 오픈 소스 도구인 TorchNeuron을 출시하여 개발자가 엔비디아 칩에서 자사 개발 칩으로 전환하는 장벽을 낮추고, 엔비디아의 CUDA 기반 소프트웨어 장벽에 도전하고자 합니다. 보도에 따르면, 이 도구는 PyTorch로 작성된 AI 코드를 재작성하지 않고도 아마존의 자사 AI 칩에서 실행할 수 있게 해줍니다. PyTorch는 메타가 주도하여 유지 관리하며, 대부분의 AI 개발자가 사용하는 오픈 소스 프레임워크로 설명됩니다.아마존 칩 설계 부서인 Annapurna Labs는 TorchNeuron을 통해 개발자가 단 하나의 설정만 수정하면 동일한 코드를 자사 개발 Trainium 칩에서 실행할 수 있다고 소개했습니다. 아마존은 현지 시간으로 19일 이 도구의 출시를 발표했으며, 20일 캘리포니아 샌호세에서 열리는 PyTorch 컨퍼런스에서 무료 오픈 소스 형태로 공개할 계획입니다.Annapurna Labs 소프트웨어 부사장인 Colin Brace는 인터뷰에서 TorchNeuron의 출시가 개발자가 아마존 자사 칩을 시험해보는 데 필요한 단계를 줄이기 위한 것이라고 밝혔습니다. 그는 이미 30개 이상의 초기 고객이 로봇, 세계 모델, 음성 AI 등 다양한 분야에서 사용하고 있으며, 아마존 칩으로 전환하면 비용을 절감할 수 있다고 전했습니다.

구글 양자 칩의 새로운 돌파구: 핵심 계산 오류율 감소, 초기 비트코인 지갑의 양자 위험에 대한 관심

구글은 Willow 양자 칩이 "Cultivation"이라는 방법을 통해 양자 컴퓨팅에 필요한 특별한 상태(Magic States)를 준비할 때의 오류율을 약 40배 낮췄다고 밝혔습니다. 관련 연구는 이번 주 《Science》에 발표되었으며, 향후 대규모 양자 컴퓨터의 하드웨어 비용을 줄이고 비트코인 지갑을 해킹할 잠재적 위협에 대한 관심을 높일 것으로 기대됩니다.Magic States는 일부 양자 컴퓨팅 작업을 수행하는 데 필요한 핵심 자원으로, 그 준비 과정은 많은 하드웨어를 소모해야 합니다. 구글의 이번 실험은 약 99.99%의 상태 충실도를 달성했지만, 시도한 것 중 약 8%만이 필터링을 통과했습니다. 연구자들은 후속 실험의 규모를 확대하고 실시간 운영 및 오류 수정 등의 문제를 해결해야 한다고 밝혔습니다. 올해 3월, 구글은 특정 하드웨어 가정 하에 미래의 양자 컴퓨터가 비트코인과 이더리움에서 사용되는 지갑 암호를 해독하는 데 50만 개 미만의 물리적 양자 비트만 필요할 것이라고 추정한 바 있습니다.비트코인에 대해 일부 초기 지갑의 공개 키는 채굴 이후 공개되어 이론적으로 미래의 양자 공격의 목표가 될 수 있습니다. 반면 공개되지 않은 지갑은 다른 공격 조건에 직면할 수 있습니다. 그러나 이번 돌파구가 양자 컴퓨터가 비트코인을 해독할 수 있는 능력을 갖추었다는 것을 의미하지는 않습니다. 구글의 이전 공격 비용 추정은 효율적인 Magic States 준비 방안을 채택한 것으로 가정했기 때문에 이번 성과를 비트코인 해독 비용이 40배 낮아졌다고 단순히 이해할 수는 없습니다. 연구는 여전히 양자 하드웨어와 오류 수정 기술의 발전 단계에 있으며, 실제 공격에 필요한 완전한 장비와 엔지니어링 능력은 아직 실현되지 않았습니다.

first_img Google은 Willow 칩이 마법 상태 오류를 약 40배 줄인다고 발표했습니다

구글 양자 AI 팀이 Science에 논문을 발표하며 마법 상태 배양(magic state cultivation)이라는 기술이 윌로우 프로세서에서 오류를 약 40배 줄이고, 논리적 진실도를 99.99%의 T 상태로 생산한다고 발표했습니다. 마법 상태는 유용한 양자 프로그램을 실행하는 데 필요한 일회성 자원으로, 사용될 때마다 소모됩니다. 구글이 인용한 추정에 따르면, 마법 상태를 제조하는 비용은 양자 컴퓨터 전체 용량의 최대 95%를 차지할 수 있어 실제 계산을 위한 공간은 매우 제한적입니다.이전의 표준 계획 은 물리학자 세르게이 브라비이와 알렉세이 키타예프가 2004년에 제안한 마법 상태 증류로, 이 작업만을 수행하는 양자 비트 공장이 대량으로 필요했습니다. 구글 연구원들은 2024년에 더 저렴한 배양 경로를 제안했으며, 이는 필터처럼 작동합니다: 거친 마법 상태를 칩의 작은 영역에 주입하고, 일련의 검사를 실행하여 결함이 발견된 모든 시도를 제거하고, 통과한 것들을 점진적으로 확장합니다. 실험에서 약 8%의 시도만이 모든 검사를 통과했으며, 즉 하나의 깨끗한 상태를 유지하기 위해서는 90% 이상의 시도를 버려야 했습니다.배양 기술은 기드니가 2025년에 RSA-2048 암호가 백만 개의 노이즈 양자 비트로 파괴될 수 있다고 추정한 지지 중 하나로, 2019년의 2000만 개 추정치에서 20배 감소했습니다. 이번 실험에서는 윌로우의 105개 양자 비트 중 최대 54개를 사용했으며, 논문은 RSA-2048 키를 분해하는 데 약 10억 분의 1의 오류율을 가진 마법 상태가 필요하다고 지적하며, 이번 결과보다 약 백만 배 더 깨끗하다고 합니다.
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