현대 진화 연산은 구조적 모순에 직면합니다:진화의 유효성은 개체군 다양성에 의존하지만 다양성은 곧바로 평가 횟수, 상태 관리 및 스케줄링 비용으로 이어집니다. 기존의 CPU 루프로 개체를 하나씩 실행하는 방식은 곧 처리량 한계에 부딪힙니다. 현대 컴퓨팅 기반의 대응 방식은 개체군, 평가, 상태를 통째로 계산할 수 있는텐서로 재조직하고, GPU의배치 병렬로 개체별 루프를 대체하여 한 라운드 안에서 대량의 후보를 동시에 진행시킵니다.
직렬 루프가 먼저 한계에 부딪히는 이유
직렬 구현에서는 한 번의 반복마다 각 개체에 대해 목적 함수를 개별 호출하고, 상태를 개별 갱신하며, 로그를 개별 기록해야 합니다. 개체군 규모가 수십에서 수천으로 커지면 평가 횟수는 규모에 비례해 선형으로 증가하고, 월클록 시간도 거의 같은 비율로 선형 증가합니다. 단일 시뮬레이션(예: 고정밀 공력 계산)의 비용이 높아지면 전체 처리량은 '단일 코어 리듬'에 묶여버립니다. 다양성이 높을수록, 평가가 비쌀수록 직렬 병목은 더 뚜렷해집니다.
텐서화: 개체군·평가·상태를 텐서로 조직화
- 개체군 텐서: 모든 후보의 파라미터를 2차원 텐서(개체 수 × 차원)로 쌓아, 한 번의 연산자 호출로 전체 개체군의 변이와 갱신을 완료하며 개체별 루프를 돌지 않습니다.
- 평가 텐서: 배치 평가 요청을 묶어서 전송하고, GPU 또는 배치 서비스가 병렬로 실행한 뒤 반환값을 병합합니다.
- 상태 텐서: 적합도, 제약 위반량, 순위 등 중간 상태를 텐서 형태로 유지하여 선택, 정렬, 갱신을 모두 일괄 계산할 수 있게 합니다.
- 배치 병렬: 위 세 가지를 합친 것이 이 페이지의 핵심 용어인 '배치 병렬'입니다. 이는 '다양성이 초래하는 계산량'을 부담에서 처리량으로 흡수 가능한 규모로 바꾸므로, 최적화 세부 사항이 아니라 현대 진화 연산의 인프라 문제입니다.
대규모 모델이 후보 생성을 새로운 경계로 밀어붙이다
계산 규모가 열린 후 핵심 질문은 '계산할 수 있는가'에서 '후보가 어디서 오는가'로 바뀝니다. 대규모 모델은 자연어, 코드, 도메인 지식, 프로젝트 맥락을 이해하고 이를 바탕으로 구조적으로 복잡한 후보를 생성할 수 있어, 진화 대상이 일련의 수치 파라미터에서 프로그램, 알고리즘, 나아가 완전한 시스템 상태로 확장됩니다. 과거에 수작업으로 설계하던 인코딩과 변이 방식도 이제 모델이 생성에 참여할 수 있습니다. 두 힘이 여기서 만납니다. GPU는 수많은 가능성을 동시에 탐색하게 하고, 대규모 모델은 시스템이 더 풍부한 가능성을 만들어내게 하며, 진화 메커니즘은 후보를 실제 작업에 투입하여 실행과 평가를 통해 어떤 변화가 유지될 가치가 있는지 결정합니다.
시스템 수준의 아키텍처 트레이드오프
알고리즘 엔지니어와 시스템 개발자에게 이러한 변화는 국소적 최적화가 아니라 아키텍처 트레이드오프를 의미합니다. 후보 생성의 풍부함, 배치 계산의 처리량, 엔지니어링 복잡도 사이에서 시스템 수준의 균형을 잡아야 합니다. 다양성은 진화 유효성의 전제이지만, 처리량으로 소화해야 합니다.
직렬과 텐서화 병렬 비교꺾은선 그래프는 전통적 직렬 진화와 텐서화 배치 병렬의 계산 규모를 비교합니다. 전통적인 CPU 개체별 평가에서는 평가 횟수와 월클록 시간이 개체군 규모에 따라 거의 선형으로 증가하며, 고비용 시뮬레이션을 만나면 먼저 한계에 부딪힙니다. 텐서화는 개체군, 평가, 상태를 텐서로 조직화하여 GPU에서 같은 라운드에 대량 후보를 진행시켜 다양성과 대규모 탐색을 동시에 실현합니다. 대규모 모델은 후보 생성의 경계를 더욱 확장합니다.
