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GPU高速化のためのTensorized NeuroEvolution of Augmenting Topologies


コアコンセプト
NEATアルゴリズムの並列化と高速化を実現するためのTensorization手法を提案し、TensorNEATライブラリを開発した。
抽象
本論文では、NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT)アルゴリズムの計算効率を向上させるためのTensorization手法を提案している。 まず、NEATアルゴリズムにおける多様な ネットワーク構造を均一なテンソル形式に変換する手法を説明している。これにより、ネットワークの追加、削除、属性変更といった操作をテンソル演算として表現できるようになる。 次に、この Tensorization手法に基づいて開発されたTensorNEATライブラリについて述べている。TensorNEATはJAXフレームワークを活用し、自動的な関数ベクトル化と ハードウェアアクセラレーションを実現している。 さらに、TensorNEATをロボット制御タスクに適用し、既存のNEAT実装と比較して最大500倍の高速化を達成したことを示している。特に、ネットワーク構造の複雑化や個体数の増加に伴う計算コストの増大に対して、TensorNEATは顕著な優位性を発揮している。 以上より、本論文の提案手法は、NEATアルゴリズムの計算効率を大幅に改善し、より大規模な問題への適用を可能にすると結論付けている。
統計
Swimmerタスクにおいて、TensorNEATはNEAT-Pythonに比べて196倍高速化された。 Hopperタスクでは59倍、HalfCheetahタスクでは544倍の高速化が達成された。 個体数が10,000の場合、TensorNEATはNEAT-Pythonに比べて大幅に高速な処理を実現した。
引用
"TensorNEATは、JAXフレームワークを活用し、自動的な関数ベクトル化とハードウェアアクセラレーションを実現している。" "TensorNEATは、ロボット制御タスクにおいて最大500倍の高速化を達成した。" "特に、ネットワーク構造の複雑化や個体数の増加に伴う計算コストの増大に対して、TensorNEATは顕著な優位性を発揮している。"

から抽出された主要な洞察

by Lishuang Wan... arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01817.pdf
Tensorized NeuroEvolution of Augmenting Topologies for GPU Acceleration

より深い問い合わせ

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