2026년에 꼭 알아야 할 13가지 양자 프로그래밍 언어 및 도구

양자 프로그래밍 언어는 펼쳐지는 양자 컴퓨팅 시대에 중요한 도구로 빠르게 떠오르고 있습니다. 이 새로운 종류의 프로그래밍 언어를 통해 개발자와 연구자는 큐비트 및 설계 알고리즘과 상호 작용할 수 있으며, 이는 곧 기존 언어보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.

2025년 현재, 37개 이상의 서로 다른 양자 프로그래밍 언어가 도입되었으며, 각 언어는 양자 컴퓨팅의 특정 모델, 하드웨어 및 사용 사례에 맞게 조정되었습니다. 종합적으로 이러한 언어는 게이트 기반 시스템 및 변형 회로부터 단열 모델 및 하이브리드 고전 양자 알고리즘에 이르기까지 양자 계산의 다양한 접근 방식을 반영합니다. [1]

아래에서는 개발자가 복잡한 문제를 해결하기 위해 양자 역학의 특성을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하는 주요 양자 프로그래밍 언어를 강조했습니다. 

알고 계셨나요?  

GitHub는 2017년 이후 200%의 성장을 반영하여 21,000개 이상의 양자 소프트웨어 리포지토리를 호스팅합니다. 이러한 리포지토리는 10,000명이 넘는 고유 개발자로부터 기여를 얻었으며 코드 커밋은 총 120만 줄을 초과합니다. [2]

13. 쿠니티

최초 출시 :2022년
작성자 :독립 연구원 및 오픈 소스 기여자
독특한 힘 :양자 우선 접근 방식과 깔끔한 추상화 모델
최적의 용도 :공급업체에 종속되지 않는 경량 도구 세트를 찾는 연구원

Qunity는 고전 프로그래밍 모델의 명확성과 양자 역학의 고유한 패러다임을 혼합한 덜 알려졌지만 미래 지향적인 양자 프로그래밍 언어 및 프레임워크입니다. 

이는 처음부터 양자 네이티브 언어로 구축되어 유형 시스템과 논리 수준 모두에서 양자 기계적 제약(예:복제 없음 및 단일 진화)을 적용합니다. 

C 및 Python과 같은 고전 프로그래밍 언어에서 영감을 얻으면서 선형성, 가역성, 중첩 및 얽힘과 같은 양자 컴퓨팅 원리와 자연스럽게 호환되도록 구문과 의미 체계를 조정합니다. [3]

Qunity의 디자인은 모듈식이며 백엔드에 구애받지 않으며 향후 실제 양자 프로세서를 대상으로 개발되는 시뮬레이터 및 호환성 레이어에 대한 지원을 제공합니다.  

12. TKET 

최초 출시 :2019
작성자 :양자
독특한 힘 :하드웨어 제약 조건을 지능적으로 처리합니다.
최적의 용도 :하드웨어에 구애받지 않는 회로 최적화; 생산 수준 도구

TKET는 주로 고급 양자 프로그램과 다양한 양자 하드웨어 대상 사이를 인터페이스하는 중급 최적화 컴파일러 및 실행 프레임워크 역할을 합니다. 

TKET는 양자 회로 최적화, 게이트 합성 및 큐비트 라우팅에 중점을 둡니다. 최소한의 깊이와 오류율로 추상적 양자 알고리즘을 하드웨어 호환 명령으로 변환합니다. 

하드웨어 제약 조건(예:큐비트 연결 제한, 게이트 충실도 및 기본 명령 세트)을 지능적으로 처리하는 기능을 통해 더 적은 게이트 수와 더 짧은 실행 시간으로 보다 효율적인 회로를 생성할 수 있습니다. 

독립적인 벤치마크에서 TKET은 일부 사용 사례에서 기본 컴파일러에 비해 게이트 수가 최대 40% 더 적고 실행 시간이 25~30% 더 빠른 것으로 나타났습니다. 

11. 프로젝트Q 

최초 출시 :2016년 
작성자 :ETH 취리히
독특한 힘 :컴파일러 중심의 모듈형 디자인
최적의 용도 :양자컴파일러 연구 및 교육 목적

ProjectQ는 연구원, 개발자 및 교육자를 위한 확장 가능한 모듈식 양자 컴퓨팅 플랫폼을 제공합니다. 

Python으로 작성되었으며, 양자 프로그램이 시뮬레이터나 실제 양자 하드웨어에서 실행되기 전에 중간 표현으로 변환되는 컴파일러 기반 아키텍처를 강조하는 초기 양자 SDK 중 하나였습니다. 

ProjectQ는 모듈성을 강조하여 개발자가 Python과 유사한 스타일로 양자 프로그램을 정의하고, 맞춤형 파이프라인을 사용하여 컴파일하고, IBM Quantum Experience와 같은 내장 시뮬레이터 또는 백엔드에서 실행할 수 있도록 합니다. 또한 컴파일러 중심 설계를 통해 최적화, 게이트 분해 및 대상별 변환을 세밀하게 제어할 수 있습니다. [4]

또한 양자 회로 에뮬레이션, 파동함수 시뮬레이션, 단일 행렬 에뮬레이션을 지원하고 컴파일러 연구, 양자 오류 수정 및 최적화 연구를 위한 실험적 놀이터 역할을 할 수 있습니다. 

10. 양자 컴퓨팅 언어(QCL)

최초 출시 :2000
작성자 :베른하르트 외메르
독특한 힘 :양자 상태에 대한 명확하고 낮은 수준의 액세스
최적의 용도 :고전-양자 하이브리드 구조 학습

QCL은 양자 컴퓨팅을 위해 특별히 제작된 최초의 고급 프로그래밍 언어 중 하나입니다.

양자 프로그래밍이 주로 수학적 또는 회로 수준에서 수행되던 당시 QCL은 구조화된 구문, 변수, 조건부, 루프 및 모듈식 기능을 도입하여 본질적으로 이후 고급 양자 언어의 기반을 마련했습니다. 

이는 클래식 레지스터가 제어 흐름을 관리하고 양자 레지스터(qureg)가 양자 상태를 저장하고 조작하는 클래식 계산과 양자 계산을 분리합니다. 이 언어는 단일 연산자, 측정 지침, 가역 컴퓨팅, 임시 사용을 위한 안실라 큐비트 등 현재 널리 사용되는 양자 컴퓨팅용 프로그래밍 구성을 많이 도입했습니다. 

QCL은 상용 양자 하드웨어와 연결되어 있지 않지만 학문 및 연구 환경, 특히 양자 알고리즘을 가르치고 시뮬레이션하는 데 여전히 귀중한 도구로 남아 있습니다. 

9. 딸기밭

최초 출시 :2018
작성자 :제너두
독특한 힘 :CV 양자컴퓨팅에 집중
최적의 용도 :광양자 시스템 시뮬레이션 및 프로그래밍

Strawberry Fields는 CV(연속 변수) 양자 컴퓨팅에 맞춰진 풀 스택 오픈 소스 양자 프로그래밍 라이브러리입니다. 이는 빛의 양자 상태(예:압착 상태, 응집 상태, 가우스 상태)를 사용하여 계산을 수행하는 양자 광자 회로용으로 특별히 설계되었습니다.

Strawberry Fields의 핵심은 Blackbird 양자 어셈블리 언어를 활용합니다. 이를 통해 개발자는 게이트 기반 모델과 기계 학습 워크플로를 모두 사용하여 광자 양자 회로를 설계, 시뮬레이션 및 최적화할 수 있습니다. 

PennyLane(또 다른 Xanadu 프로젝트)과 함께 사용하여 하이브리드 양자 고전 계산 및 기계 학습 애플리케이션을 촉진할 수 있습니다. 이 플랫폼은 양자 기계 학습, 양자 화학, CV 양자 암호화 및 양자 광학 연구의 사용 사례에 매우 적합합니다. [5]

8. 바다

최초 출시 :2018
작성자 :D-웨이브 시스템
독특한 힘 :양자 어닐링을 위해 설계되었습니다. 하이브리드 솔버 지원
최적의 용도 :조합 최적화 문제 해결

Ocean은 사용자가 양자 어닐러의 문제를 개발하고 최적화할 수 있도록 특별히 설계된 오픈 소스 양자 프로그래밍 프레임워크입니다. 이는 게이트 기반 양자 컴퓨터와는 매우 다른 패러다임입니다. [6]

이는 전통적인 의미의 프로그래밍 언어가 아니라 사용자 정의 문제(주로 최적화 문제)를 D-Wave의 양자 어닐링 하드웨어가 해결할 수 있는 형식으로 변환하는 Python으로 구축된 툴체인입니다.

Ocean의 모듈식 아키텍처는 맞춤형 솔버 또는 최적화 휴리스틱을 연구하는 개발자와 연구자를 위해 확장성이 뛰어납니다. 차량 경로, 포트폴리오 최적화, 일정 관리 및 기계 학습 작업과 같은 조합 최적화 문제를 해결하는 데 가장 적합합니다. 

또한 Ocean은 D-Wave의 Leap 클라우드 서비스와 원활하게 통합되어 개발자에게 양자 하드웨어 및 리소스에 대한 즉각적인 액세스를 제공합니다. 2025년에 D-Wave는 4,400큐비트가 넘는 Advantage2 양자 컴퓨팅 시스템의 일반 출시를 발표했습니다. Ocean은 이 차세대 시스템을 완벽하게 지원하도록 업데이트되었습니다.

7. QuTiP

최초 출시 :2012
작성자 :Johannes Johansson, Paul Nation 및 공동 작업자
독특한 힘 :물리학 중심의 시뮬레이션 능력
최적의 용도 :이론적인 연구 및 모델링

QuTiP는 특히 연속 시간 진화, 마스터 방정식 및 비단위 역학에서 양자 시스템의 물리학을 시뮬레이션하는 데 초점을 맞춘 포괄적인 오픈 소스 프레임워크입니다. 

Python으로 작성되고 NumPy, SciPy 및 Cython을 사용하여 최적화된 QuTiP는 수치 계산에 효율적입니다. 이를 통해 연구자들은 양자역학의 핵심인 시간 의존적 슈뢰딩거 방정식, 린드블라드 마스터 방정식, 하이젠베르크 운동 방정식을 모델링하고 풀 수 있습니다. [7]

QuTiP은 mesolve를 포함한 솔버 제품군도 제공합니다. Lindblad 마스터 방정식의 경우 해석 슈뢰딩거 방정식 및 mcsolve 몬테카를로 시뮬레이션을 위한 것입니다. 이러한 솔버를 사용하면 다양한 조건에서 폐쇄형 및 개방형 양자 시스템을 모두 연구할 수 있습니다.  

이러한 기능 덕분에 양자광학, 양자 열역학, 공동 QED, 초전도 큐비트 연구 등의 분야에서 널리 사용됩니다.

6. 페니레인

최초 출시 :2018
작성자 :제너두
독특한 힘 :기존 머신러닝 생태계와 통합
최적의 용도 :양자 기계 학습; 하이브리드 고전-양자 모델

PennyLane은 양자 컴퓨팅과 기계 학습 워크플로를 통합하여 양자 회로의 자동 차별화를 위한 도구를 제공하는 오픈 소스 Python 기반 양자 컴퓨팅 라이브러리입니다. 

PyTorch, TensorFlow 및 JAX와 같은 프레임워크를 활용하여 양자 계산과 기존 최적화를 연결합니다. 이를 통해 개발자는 양자 노드를 기존 기계 학습 모델에 내장할 수 있습니다. 

PennyLane은 플러그인 시스템을 통해 다양한 양자 하드웨어 및 시뮬레이터를 지원하므로 개발자는 코드를 수정하지 않고도 다양한 백엔드에서 양자 회로를 실행할 수 있습니다. 이러한 유연성으로 인해 양자 컴퓨팅의 연구 및 실제 적용을 위한 귀중한 도구가 됩니다. [8]

또한 라이브러리는 미분 가능한 Hartree-Fock 솔버 및 분자 해밀턴 구성을 위한 도구와 같은 양자 화학을 위한 특수 기능을 제공합니다. 이러한 기능을 통해 연구자들은 기울기 기반 최적화 기술을 사용하여 양자 화학 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다.

5. 오픈QASM

최초 출시 :2017
작성자 :IBM 리서치
독특한 힘 :하드웨어 중립성 지원, 상호 운용성 용이
최적의 용도 :낮은 수준의 회로 및 게이트 시퀀스 정의

OpenQASM(Open Quantum Assembly Language)은 양자 게이트 작업을 위한 하위 수준 어셈블리 스타일 구문을 제공하는 양자 회로에 대한 하드웨어 독립적 중간 표현입니다. 

이 언어는 특히 기계가 읽을 수 있고 사람이 읽을 수 있는 형식으로 양자 회로를 표현하는 데 중점을 둡니다. 큐비트 할당, 양자 게이트 애플리케이션, 측정, 기존 레지스터 상호 작용 및 조건부 논리를 포함한 게이트 수준 명령에 대한 정확한 설명이 가능합니다.

OpenQASM은 구조화된 선언적 형식으로 양자 프로그램을 표현하기 위해 널리 수용되는 표준으로 발전했습니다. 최근 연구에서는 OpenQASM 3을 사용하여 하이브리드 양자 고전 컴퓨팅의 검증 및 형식화를 지원하는 데 중점을 두어 엄격한 프로그램 분석 및 검증을 위한 언어의 잠재력을 강조했습니다.

4. 파이퀼

최초 출시 :2017
작성자 :리게티 컴퓨팅
독특한 힘 :파라메트릭 컴파일, 사실적인 시뮬레이션 레이어
최적의 용도 :Rigetti 하드웨어 및 시뮬레이터에서 프로그램 실행

PyQuil은 Quil(Quantum Instruction Language) 프로토콜을 사용하여 양자 프로그램을 만들고 실행하기 위해 구축된 오픈 소스 양자 프로그래밍 라이브러리입니다.  

Python으로 작성된 PyQuil은 초전도 큐비트 아키텍처를 기반으로 하는 Rigetti의 Forest 플랫폼 및 Aspen 양자 프로세서와 상호 작용하기 위한 기본 도구 역할을 합니다. 다른 프레임워크의 Python 기반 추상화와 달리 Quil은 개발자에게 양자 하드웨어에서 실제로 실행되는 항목에 대한 더 많은 투명성을 제공하며 이는 디버깅 및 성능 조정에 매우 중요합니다. [9]

이는 특히 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 컴퓨팅에 맞춰져 개발자에게 양자 회로를 구성하고 시뮬레이션할 수 있는 표현력이 풍부하면서도 낮은 수준의 인터페이스를 제공합니다. 

PyQuil은 하드웨어 동작을 밀접하게 모방하는 현실적인 시뮬레이션 계층(QVM)과 함께 추상화와 최적화의 강력한 조합을 제공합니다. 개발자는 큐비트 연결, 기본 게이트 세트 및 잡음 프로필과 같은 Rigetti 장치의 실제 하드웨어 제약 조건과 일치하도록 회로를 컴파일할 수 있습니다. 

Rigetti의 Aspen QPU에 대한 액세스와 결합되어 PyQuil은 연구 및 테스트를 위한 실용적이고 충실도가 높은 도구가 됩니다.  

3. Q#

최초 출시 :2017
작성자 :마이크로소프트
독특한 힘 :시뮬레이션 도구 내장, 모듈형 양자 라이브러리
최적의 용도 :엔터프라이즈급 알고리즘 개발

Q#(Q-sharp)은 강력한 유형 시스템을 사용하고 양자 데이터와 클래식 데이터를 엄격하게 분리하여 프로그래밍 오류를 최소화하는 도메인별 양자 프로그래밍 언어입니다. 

Python과 같은 범용 프로그래밍 언어를 기반으로 구축된 Qiskit 및 Cirq와 같은 프레임워크와 달리 Q#은 처음부터 양자 컴퓨팅을 위해 특별히 설계되었습니다. 

Q#은 형식적 구조, 강력한 형식 안전성 및 장기적인 확장성이 돋보입니다. 강력한 정적 유형 지정 및 컴파일 시간 오류 검사 기능을 갖추고 있어 버그 위험을 크게 줄여줍니다. 주요 강점 중 하나는 내장된 리소스 추정 도구로, 이를 통해 개발자는 양자 회로를 시뮬레이션할 수 있을 뿐만 아니라 큐비트, 게이트 수, 회로 깊이 측면에서 비용을 평가할 수 있습니다.

양자 푸리에 변환, 진폭 증폭, 그로버 검색 등 사전 구축된 양자 연산의 풍부한 라이브러리가 함께 제공됩니다. 또한 Microsoft의 광범위한 Azure Quantum 플랫폼은 물론 Visual Studio, Visual Studio Code 및 Jupyter Notebook에도 긴밀하게 통합되어 있습니다. [10]

2. 권

최초 출시 :2018
작성자 :구글 AI 퀀텀팀
독특한 힘 :하드웨어 중심, 정밀 수준의 제어
최적의 용도 :NISQ 시대 장치를 위한 맞춤형 회로, 양자 시뮬레이션

Cirq는 주로 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 장치를 지원하도록 설계된 오픈 소스 양자 프로그래밍 프레임워크입니다. 개발자는 특히 하드웨어 토폴로지와 잡음 특성이 중요한 경우 양자 회로를 세밀하게 제어할 수 있습니다.

Cirq는 순간 기반 아키텍처를 활용합니다. 작업을 시간 기반 "순간"으로 구성하여 실행 타이밍을 더 잘 시뮬레이션하고 현실적인 노이즈 및 결맞음 모델을 더 쉽게 통합할 수 있습니다. [11]

추상적인 양자 알고리즘에 초점을 맞춘 상위 수준 프레임워크와 달리 Cirq는 게이트 및 회로 스케줄링 수준의 제어를 강조합니다. 이를 통해 연구원은 하드웨어 인식 최적화를 실험하고 양자 작업을 벤치마킹할 수 있습니다. 

Cirq는 TensorFlow Quantum의 기본 프로그래밍 계층으로 자주 사용됩니다. 또한 Sycamore 및 Bristlecone과 같은 Google의 초전도 양자 프로세서와 상호작용하기 위한 모국어이기도 합니다. 

1. 키스킷

최초 출시 :2017
작성자 :IBM 리서치
독특한 힘 :IBM의 양자 하드웨어와의 긴밀한 수직적 통합
최적의 용도 :회로 설계, 양자 알고리즘 프로토타이핑, 하이브리드 시뮬레이션

키스킷(Qiskit)은 개발자와 연구원이 양자 회로 시뮬레이션부터 IBM의 초전도 양자 프로세서에 배포하는 것에 이르기까지 이론적 및 실제적 관점에서 양자 컴퓨팅에 참여할 수 있도록 지원하는 오픈 소스 양자 프로그래밍 언어입니다.

Python으로 구축된 Qiskit은 게이트 기반 양자 계산 모델을 지원하며 IBM의 양자 클라우드 하드웨어와 긴밀하게 통합되었습니다. 

플랫폼은 기본 SDK를 넘어 높은 수준의 알고리즘 라이브러리(예:Qiskit Machine Learning, Nature, Optimization), 중간 수준의 회로 빌더, 심지어 Qiskit Pulse를 통한 펄스 수준 제어까지 포함하는 포괄적인 스택으로 발전했습니다. 이 계층형 아키텍처를 통해 개발자는 모든 추상화 수준에서 양자 프로그램을 생성, 실험 및 최적화할 수 있습니다. 

키스킷의 가장 획기적인 기능 중 하나는 5, 16, 27, 127개 이상의 큐비트를 갖춘 양자 프로세서를 호스팅하는 IBM Quantum Experience를 통해 실제 양자 하드웨어에 실시간으로 액세스할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 수천 명의 개발자가 실제 양자 잡음 및 장치 제한 사항을 직접 경험해 볼 수 있었습니다. 

지난 몇 년 동안 키스킷(Qiskit)은 양자 컴퓨팅 분야에서 가장 접근하기 쉽고 널리 채택되는 플랫폼 중 하나로 떠올랐습니다. 600만 번 이상 설치되었으며 매달 약 300,000건의 새로운 설치가 이루어졌습니다. GitHub에 2,000개 이상의 포크와 8,000개 이상의 기여를 통해 Qiskit은 현재까지 3조 개 이상의 양자 회로 실행을 가능하게 했습니다. [12]

자세히 알아보기 

• 양자 컴퓨터에 관한 21가지 가장 흥미로운 사실  
• 새로운 컴퓨팅 패러다임을 구현하는 15가지 양자 프로세서

인용 출처 및 추가 참고자료  

1. Felipe Ferreira, 양자 프로그래밍 언어 사용에 관한 탐색적 연구, ScienceDirect
2. Krishna Upadhyay, 양자 컴퓨팅 저장소의 발전 및 유지 관리 분석, arXiv
3. Finn Voichick, 양자 및 고전 컴퓨팅을 위한 통합 언어, arXiv
4. ProjectQ, 양자 컴퓨팅을 위한 오픈 소스 소프트웨어 노력, arXiv
5. 문서화, PennyLane-Strawberry fields 플러그인, PennyLane
6. 문서화, 양자 고전적 하이브리드 솔버인 D-Wave를 사용하여 비즈니스 문제를 최적화하는 방법
7. Neill Lambert, Python의 양자 도구 상자, arXiv
8. Quantum Devices, 40개 이상의 통합 옵션을 갖춘 PennyLane의 양자 장치 생태계, PennyLane
9. 문서인 pyQuil을 사용하면 Python, pyQuil을 사용하여 Quil 프로그램을 구축하고 실행할 수 있습니다.
10. Qsharp 개요, 양자 프로그래밍 언어 Q# 소개, Microsoft
11. 참조, 회로 내 작업의 시간 조각, Google
12. Muhammad AbuGhanem, IBM 양자 컴퓨터:진화, 성능 및 미래 방향, Springer