論文の概要: Trackable Island-model Genetic Algorithms at Wafer Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03605v1
• Date: Mon, 6 May 2024 16:17:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 13:07:25.326653
• Title: Trackable Island-model Genetic Algorithms at Wafer Scale
• Title（参考訳）: ウェハスケールにおける追跡可能な島モデル遺伝的アルゴリズム
• Authors: Matthew Andres Moreno, Connor Yang, Emily Dolson, Luis Zaman,
• Abstract要約: 本稿では,Cerebras Wafer-Scale Engine(WSE)ハードウェアのためのトラッキング対応非同期島型遺伝的アルゴリズム(GA)フレームワークを提案する。 系統的再構成を検証し,根底にある進化状態の推測に適合することを示す。 これらのベンチマークと検証試験は、高度にスケーラブルな進化計算の強い可能性を反映している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emerging ML/AI hardware accelerators, like the 850,000 processor Cerebras Wafer-Scale Engine (WSE), hold great promise to scale up the capabilities of evolutionary computation. However, challenges remain in maintaining visibility into underlying evolutionary processes while efficiently utilizing these platforms' large processor counts. Here, we focus on the problem of extracting phylogenetic information from digital evolution on the WSE platform. We present a tracking-enabled asynchronous island-based genetic algorithm (GA) framework for WSE hardware. Emulated and on-hardware GA benchmarks with a simple tracking-enabled agent model clock upwards of 1 million generations a minute for population sizes reaching 16 million. This pace enables quadrillions of evaluations a day. We validate phylogenetic reconstructions from these trials and demonstrate their suitability for inference of underlying evolutionary conditions. In particular, we demonstrate extraction of clear phylometric signals that differentiate wafer-scale runs with adaptive dynamics enabled versus disabled. Together, these benchmark and validation trials reflect strong potential for highly scalable evolutionary computation that is both efficient and observable. Kernel code implementing the island-model GA supports drop-in customization to support any fixed-length genome content and fitness criteria, allowing it to be leveraged to advance research interests across the community.
• Abstract（参考訳）: 850,000プロセッサのCerebras Wafer-Scale Engine(WSE)のようなML/AIハードウェアアクセラレータは、進化的計算能力のスケールアップを大いに約束している。 しかしながら、これらのプラットフォームの大きなプロセッサ数を効率的に活用しながら、基盤となる進化過程の可視性を維持することは依然として課題である。 本稿では,WSEプラットフォーム上でのデジタル進化から系統情報を抽出する問題に焦点をあてる。 WSEハードウェアのためのトラッキング対応非同期島型遺伝的アルゴリズム(GA)フレームワークを提案する。 シミュレーションおよびオンハードのGAベンチマークでは、単純なトラッキング可能なエージェントモデルで、1分間に100万世代以上、人口規模が1600万に達した。 このペースは1日に4回の評価を可能にします。 本研究は,これらの治験の系統的再構成を検証し,根底にある進化状態の推測に適合することを示す。 特に,適応力学が有効か無効かで,ウェハスケールの走行を区別する透視信号の抽出を実証する。 これらのベンチマークと検証試験は、効率的かつ観測可能な高度にスケーラブルな進化的計算の可能性を反映している。 島式GAを実装するカーネルコードは、固定長ゲノムの内容と適合度基準をサポートするためにドロップインカスタマイズをサポートしており、コミュニティ全体の研究利益を向上するために利用することができる。

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