알파 데브
AlphaDev| 개발자 | 딥마인드 |
|---|---|
| 초기 출시 | 2023년 6월 7일; 전 ( |
| 최신 릴리스 | 2023년 6월 7일; 전 ( |
| 저장소 | github |
| 유형 | 강화학습 |
| 면허증. | Apache 라이센스 2.0 |
AlphaDev는 구글 딥마인드가 강화 학습을 이용하여 향상된 컴퓨터 과학 알고리즘을 발견하기 위해 개발한 인공지능 시스템입니다.AlphaDev는 AlphaZero를 기반으로 합니다. AlphaZero는 체스, 장기, 바둑의 게임을 셀프 플레이로 마스터한 시스템입니다.AlphaDev는 정렬 및 [1][2][3]해싱과 같은 기본 작업을 위한 더 빠른 알고리즘을 찾는 데 동일한 접근 방식을 적용합니다.
발전
2023년 6월 7일, 구글 딥마인드는 알파데브를 소개하는 논문을 네이처에 발표했는데, 알파데브는 소규모 [1]정렬 알고리즘에 대한 최첨단 방법을 능가하는 새로운 알고리즘을 처음부터 발견했습니다.예를 들어, AlphaDev는 5요소 [4]시퀀스를 정렬하기 위한 더 빠른 어셈블리 언어 시퀀스를 찾았습니다.알고리즘을 자세히 분석한 결과 AlphaDev는 AlphaDev 스왑 및 복사 이동이라고 하는 두 개의 고유한 어셈블리 명령 시퀀스를 발견했습니다. 이는 AlphaDev 스왑 및 복사 이동이 [1][3]적용될 때마다 하나의 어셈블리 명령을 저장합니다.변수 정렬 알고리즘의 경우, AlphaDev는 근본적으로 다른 알고리즘 구조를 발견했습니다.예를 들어, VarSort4(최대 4개 요소 정렬)의 경우 AlphaDev는 인간 벤치마크보다 짧은 알고리즘 29개 어셈블리 명령을 발견했습니다.[1] 또한 AlphaDev는 해싱 알고리즘의 속도를 특정한 [2]경우 최대 30%까지 향상시켰습니다.
2022년 1월, 구글 딥마인드는 세계에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나인 C++을 관리하는 조직에 새로운 정렬 알고리즘을 제출했고, 독립적인 검토 끝에 [5]알파데브의 알고리즘이 라이브러리에 추가되었습니다.이것은 10여 년 만에 C++ 표준 라이브러리 정렬 알고리즘에 대한 첫 번째 변경이었고 [5]AI를 사용하여 발견된 알고리즘을 포함하는 첫 번째 업데이트였습니다.2023년 1월, DeepMind는 또한 C++[6][5]로 코딩하는 누구나 사용할 수 있는 사전 작성된 C++ 알고리즘의 오픈 소스 모음인 Abseil에 9에서 16바이트까지의 입력에 대한 해시 알고리즘을 추가했습니다.이러한 알고리즘은 매일 수조 번 사용되는 것으로 추정됩니다.
설계.
AlphaDev는 DeepMind가 바둑과 [5]체스와 같은 게임을 마스터하기 위해 훈련한 강화 학습 모델인 AlphaZero 위에 구축되었습니다.그 회사의 돌파구는 더 빠른 알고리즘을 찾는 문제를 게임으로 처리한 다음 AI를 [2]훈련시켜 이기는 것이었습니다.AlphaDev는 어셈블리 [1]언어로 빠르고 정확한 알고리즘을 반복적으로 구축하는 것을 목표로 하는 싱글 플레이어 게임을 합니다.AlphaDev는 신경망을 사용하여 최적의 움직임에 대한 검색을 안내하고 자체 경험과 합성 시연을 [1]통해 학습합니다.
AlphaDev는 컴퓨팅의 기반을 발전시키고 다양한 기준에 대해 코드를 최적화할 수 있는 AI의 잠재력을 보여줍니다.Google DeepMind는 AlphaDev가 새로운 알고리즘을 [2]발견하고 기존 알고리즘을 개선하기 위해 AI를 사용하는 것에 대한 추가 연구에 영감을 주기를 바랍니다.
| 시리즈의 일부: |
| 인공지능 |
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레퍼런스
- ^ a b c d e f Mankowitz, Daniel J.; Michi, Andrea; Zhernov, Anton; Gelmi, Marco; Selvi, Marco; Paduraru, Cosmin; Leurent, Edouard; Iqbal, Shariq; Lespiau, Jean-Baptiste; Ahern, Alex; Koppe, Thomas; Millikin, Kevin; Gaffney, Stephen; Elster, Sophie; Broshear, Jackson; Gamble, Chris; Milan, Kieran; Tung, Robert; Hwang, Minjae; Cemgil, Taylan; Barekatain, Mohammadamin; Li, Yujia; Mandhane, Amol; Hubert, Thomas; Schrittwieser, Julian; Hassabis, Demis; Kohli, Pushmeet; Riedmiller, Martin; Vinyals, Oriol; Silver, David (2023). "Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning". Nature. 618: 257--263. doi:10.1038/s41586-023-06004-9.
- ^ a b c d "AlphaDev discovers faster sorting algorithms". Blog. Google DeepMind. June 7, 2023. Archived from the original on 2023-06-20. Retrieved 2023-06-20.
- ^ a b Tunney, Justine (2023-06-20). "Understanding DeepMind's Sorting Algorithm". justine.lol. Archived from the original on 2023-06-18. Retrieved 2023-06-20.
- ^ Github - AlphaDev, DeepMind, 2023-06-21, retrieved 2023-06-21
- ^ a b c d Heaven, Will Douglas (June 7, 2023). "Google DeepMind's game-playing AI just found another way to make code faster". MIT Technology Review. Archived from the original on 2023-06-20. Retrieved 2023-06-20.
- ^ "⚙ D118029 Introduce branchless sorting functions for sort3, sort4 and sort5". reviews.llvm.org. Retrieved 2023-06-21.
