GPU 가속으로 유전 프로그래밍의 혁신
EvoGP는 GPU에서의 병렬 컴퓨팅을 활용하여 기존 **트리 기반 유전 프로그래밍(Tree-Based Genetic Programming)**의 계산적 한계를 해결하도록 설계되었습니다. 트리 생성, 돌연변이, 교차, 적합도 평가 등 핵심 진화 연산이 CUDA를 사용하여 완전히 최적화되어 있으며, 이를 통해 EvoGP는 CPU 기반 구현 대비 최대 100배 속도 향상을 달성합니다.
EvoGP의 주요 특징
- 진화 연산을 위한 커스텀 CUDA 커널 — 대규모 최적화에서의 효율성을 향상시킵니다.
- 원활한 PyTorch 통합 — Python의 유연성과 고성능 GPU 연산을 결합합니다.
- 다중 출력 트리 지원 — 분류 및 정책 최적화와 같은 복잡한 작업에서의 응용 가능성을 확장합니다.
- 종합 벤치마크 스위트 — 기호 회귀(Symbolic Regression), 분류(Classification), 로봇 제어(Brax)를 포함합니다.
- 고급 유전 연산자 — 다양한 선택, 돌연변이, 교차 방법을 지원합니다.
유전 프로그래밍 연구의 중대한 도약
EvoGP는 연구자와 실무자에게 새로운 TGP 방법론을 탐구할 수 있는 견고하고 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다. 진화 알고리즘과 GPU 가속을 통합함으로써, EvoGP는 머신러닝, 인공지능, 자동화 프로그래밍 분야에서 새로운 가능성을 열어줍니다.
설치 및 커뮤니티 참여
이 프레임워크는 오픈소스이며 GitHub의 EMI-Group/EvoGP에서 이용할 수 있습니다. 연구자와 개발자는 GitHub Issues 및 Pull Requests를 통해 기여하고, 인사이트를 공유하며, 프레임워크를 개선할 수 있습니다. 향후 개선 사항으로는 추가적인 GP 변형, 확장된 다중 출력 방법, 그리고 추가적인 계산 최적화가 포함됩니다.
감사의 말 및 향후 전망
EvoGP는 John R. Koza가 개척한 유전 프로그래밍의 기초 원리를 기반으로 하며, PyTorch, CUDA, 기호 회귀 라이브러리의 발전을 통합하고 있습니다. EMI-Group은 EvoGP가 진화 연산을 위한 선도적인 GPU 가속 플랫폼으로 발전하여 AI 기반 자동화 및 최적화 분야에서의 영향력을 크게 확대할 것으로 기대합니다.
자세한 내용은 EvoGP GitHub 저장소를 방문해 주십시오: https://github.com/EMI-Group/evogp.