EvoX 의 현대적 컴퓨팅 기반에서 진화 연산자의 최소 실행 단위는 더 이상 '개체'가 아니라 전체 개체군 텐서입니다. 돌연변이, 교차, 선택 등의 연산자는 한 번의 호출로 모든 개체를 처리하며, 그 위에서 계산 그래프 컴파일이 연산자 시퀀스를 최적화 가능한 실행 계획으로 구성하여 알고리즘 의미를 그대로 유지하면서 실행 효율을 높입니다.
오퍼레이터 병렬화: 텐서 단위의 배치 진화
- 텐서 수준 연산자: 돌연변이, 교차, 선택은 형태가 [N, D]인 개체군 텐서에 직접 적용될 수 있으며(N은 개체군 규모, D는 결정 변수 차원), 한 번의 연산자 호출로 N개의 모든 개체를 처리합니다.
- 개체별 루프 제거: 더 이상 작성할 필요가 없습니다
for ind in population: ind = mutate(ind)와 같은 Python/CPU 직렬 루프를 작성할 필요가 없어, 잦은 함수 스케줄링과 프레임워크 호출 오버헤드를 줄일 수 있습니다. - 배치 차원으로 처리량 확보: 개체 차원이 배치 차원 역할을 하면 연산자가 디바이스에서 대규모 병렬 방식으로 실행되어, 배치 진화의 처리량이 개체군 규모에 따라 확대됩니다.
계산 그래프 컴파일: 연산자 시퀀스에서 실행 계획으로
'돌연변이 → 교차 → 선택'의 연산자 의존 관계를 하나의 계산 그래프로 구성하면, 컴파일러가 연산자를 하나씩 기존 구현으로 호출하는 것이 아니라 전체 그래프에 대해 전역 최적화를 수행할 수 있습니다:
- 연산자 융합: 여러 개의 요소별(element-wise) 연산을 하나의 커널로 병합하여 중간 텐서의 생성과 반복적인 읽기/쓰기를 줄입니다.
- 커널 생성과 스케줄링: 융합된 서브그래프에 대해 고효율 커널을 생성하여, 더 적은 커널 실행 횟수로 전체 세대 진화를 완료합니다.
- 메모리 재사용: 중간 결과를 위한 버퍼를 미리 계획하여 GPU 메모리 할당과 데이터 이동으로 인한 추가 오버헤드를 줄입니다.
효율은 변해도 의미는 그대로
다음을 구분해야 합니다: '어떻게 계산하는가'와 '무엇을 계산하는가'. 오퍼레이터 병렬화와 컴파일 최적화는 실행 방식, 즉 커널 수, 중간 텐서 규모, 메모리 및 스케줄링 전략만 변경할 뿐 돌연변이, 교차, 선택 자체의 논리적 의미는 바꾸지 않습니다. 알고리즘 계층은 여전히 진화 의미에 따라 연산자를 조합하므로, 동일한 난수 시드에서 최적화 전후의 진화 궤적과 결과는 일치해야 합니다. 한 문장으로 요약하면: 텐서화는 '배치 계산이 얼마나 빠른가'를 해결하고, 계산 그래프 컴파일은 '커널 스케줄링이 얼마나 최적화되었는가'를 해결하며, '무엇을 계산하는가'는 변하지 않습니다.
흔한 오해
'텐서화'를 '다른 진화 알고리즘으로 교체한 것'으로 오해하는 경우가 있습니다. 텐서화는 동일한 연산자를 전체 개체군 텐서에 적용하는 것일 뿐, 개체 간 업데이트 규칙은 변하지 않았습니다. 컴파일 최적화 역시 알고리즘을 '더 똑똑하게' 만들지 않습니다. 정말 경계해야 할 것은 최적화 후 회귀 검증을 하지 않고 구현 차이를 알고리즘 개선으로 착각하는 것입니다.
전체 개체군 텐서에 대한 연산자 병렬 처리 흐름돌연변이, 교차, 선택은 더 이상 개체별로 반복되지 않고 각각 한 번의 호출로 전체 [N, D] 개체군 텐서를 처리하며, 개체 차원이 배치 차원 역할을 하여 처리량을 높입니다. 이러한 연산자들이 의존 관계에 따라 계산 그래프를 구성하면, 컴파일러가 연산자 융합, 커널 생성, 메모리 재사용을 수행할 수 있으며, 실행 방식만 변경될 뿐 알고리즘 의미와 난수 시드 하의 진화 궤적은 변하지 않습니다.
전체 개체군 텐서에 대한 연산자 병렬 처리 흐름
돌연변이, 교차, 선택은 더 이상 개체별로 반복되지 않고 각각 한 번의 호출로 전체 [N, D] 개체군 텐서를 처리하며, 개체 차원이 배치 차원 역할을 하여 처리량을 높입니다. 이러한 연산자들이 의존 관계에 따라 계산 그래프를 구성하면, 컴파일러가 연산자 융합, 커널 생성, 메모리 재사용을 수행할 수 있으며, 실행 방식만 변경될 뿐 알고리즘 의미와 난수 시드 하의 진화 궤적은 변하지 않습니다.
