論文の概要: EvoX: A Distributed GPU-accelerated Framework for Scalable Evolutionary Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12457v8
• Date: Fri, 6 Oct 2023 14:51:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 15:09:42.797525
• Title: EvoX: A Distributed GPU-accelerated Framework for Scalable Evolutionary Computation
• Title（参考訳）: EvoX: スケーラブル進化計算のための分散GPUアクセラレーションフレームワーク
• Authors: Beichen Huang, Ran Cheng, Zhuozhao Li, Yaochu Jin, Kay Chen Tan
• Abstract要約: 進化計算(Evolutionary Computation, EC)は、人工知能の基盤として確立されている。 EvoXは、ECアルゴリズムの自動化、分散、均一な実行に適したコンピューティングフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.71953374838183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inspired by natural evolutionary processes, Evolutionary Computation (EC) has established itself as a cornerstone of Artificial Intelligence. EC possesses distinctive attributes, including adaptability and the capability to explore expansive problem spaces, making it invaluable in domains that require intricate black-box optimization. Recently, with the surge in data-intensive applications and large-scale complex systems, the demand for scalable EC solutions has grown significantly. However, many existing EC libraries, which were originally designed for modest scales, fall short in catering to the heightened demands of modern problems. While the advent of some pioneering GPU-accelerated EC libraries is a step forward, they too grapple with limitations, particularly in terms of flexibility and architectural robustness. To address these limitations, we introduce EvoX: a computing framework tailored for automated, distributed, and heterogeneous execution of EC algorithms. At the core of EvoX lies a functional programming model that simplifies the development of parallelized EC algorithms, seamlessly integrated with a high-performance computation model designed specifically for distributed GPU-accelerated execution. Building upon foundation, we have crafted an extensive library comprising a wide spectrum of 45 EC algorithms for both single- and multi-objective optimization. Furthermore, the library offers comprehensive support for a diverse set of benchmark problems, ranging from dozens of numerical test functions to hundreds of neuroevolution and reinforcement learning tasks/environments. Through extensive experiments across a range of problem scenarios and hardware configurations, EvoX has demonstrated robust system and model performances. EvoX is open-source and accessible at: https://github.com/EMI-Group/EvoX.
• Abstract（参考訳）: 自然進化過程にインスパイアされた進化的計算(ec)は、人工知能の基盤としての地位を確立した。 ecは適応性や拡張的な問題空間を探索する能力など、特有の特性を持っており、複雑なブラックボックス最適化を必要とする領域で有用である。 近年,データ集約型アプリケーションや大規模複雑システムの普及に伴い,スケーラブルなECソリューションの需要は大幅に増大している。 しかし、元々は質素なスケールで設計された既存のECライブラリの多くは、現代の問題に対する要求が高まっているため、不足している。 先駆的なGPU加速ECライブラリの出現は一歩前進するが、柔軟性とアーキテクチャの堅牢性という面では、制限に悩まされている。 これらの制限に対処するため、ECアルゴリズムの自動化、分散、異種実行に適した計算フレームワークであるEvoXを紹介した。 evoxの中核は、並列化されたecアルゴリズムの開発を単純化する関数型プログラミングモデルであり、gpuの分散実行に特化した高性能計算モデルとシームレスに統合されている。 基盤として,単一目的と多目的の両方の最適化のために,45のecアルゴリズムの広い範囲からなる広範なライブラリを構築した。 さらに、このライブラリは、数十の数値テスト機能から数百の神経進化と強化学習タスク/環境まで、さまざまなベンチマーク問題に対する包括的なサポートを提供する。 さまざまな問題シナリオやハードウェア構成に関する広範な実験を通じて、EvoXは堅牢なシステムとモデルのパフォーマンスを実証した。 EvoXはオープンソースで、https://github.com/EMI-Group/EvoXでアクセスできる。

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