DeepMind AI는 인간보다 70% 더 빠른 정렬 알고리즘을 생성하여 전 세계 소프트웨어를 더 빠르게 만듭니다.

6월 8일 뉴스에 따르면 Google DeepMind가 개발한 인공지능 AlphaDev가 인간 프로그래머가 설계한 알고리즘보다 70% 빠른 새로운 데이터 정렬 방법을 개발했습니다. 이 발견은 전 세계 수백만 명의 사람들에게 도움이 될 수 있습니다. . 설계된 소프트웨어가 더 빠르게 실행됩니다.

데이터 정렬은 컴퓨터의 기본 기능 중 하나이며, 데이터를 알파벳순이나 숫자 크기로 정렬하는 데 사용됩니다. 이미 다양한 정렬 알고리즘이 있지만 수십 년간의 최적화로 인해 인간이 혁신하기는 어렵습니다.

AlphaDev의 설계 목표는 주어진 작업을 완료하기 위한 새로운 알고리즘을 발견하고 기존 방법을 능가하는 것입니다. 현재 알고리즘을 미세 조정하는 대신 처음부터 새로 구축되었습니다. 이는 인간이 작성한 코드보다 컴퓨터의 이진 명령어에 더 가까운 어셈블리 코드라는 중간 언어를 사용하며 AlphaDev가 보다 효율적인 알고리즘을 더 쉽게 만들 수 있도록 해줍니다.

AlphaDev는 한 번에 하나의 명령어를 생성한 다음 출력이 올바른지 테스트합니다. 또한 가장 짧은 알고리즘을 생성해야 합니다. DeepMind는 가능한 명령 조합이 너무 많기 때문에 작업이 어렵다고 말합니다.

정렬 알고리즘을 만들어 달라는 요청을 받았을 때 AlphaDev는 놀랍게도 최고의 알고리즘보다 70% 더 빠른 5개의 데이터를 정렬하는 방법을 찾아냈습니다. 250,000개의 데이터를 정렬하는 경우에도 최고 알고리즘보다 1.7% 빠릅니다.

DeepMind의 Daniel Mankowitz는 “처음에는 잘못되었거나 어떤 종류의 버그가 있다고 생각했지만, 프로그램을 분석했을 때 AlphaDev가 실제로 더 빠르게 수행할 수 있는 방법을 찾았다는 것을 깨달았습니다.”라고 말했습니다.

정렬 알고리즘은 일반적으로 사용되는 다양한 소프트웨어에서 널리 사용되므로 이러한 개선은 글로벌 컴퓨팅에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. DeepMind는 이를 오픈 소스로 만들고 Libc++라는 공통 코드 베이스에 추가했습니다. 이는 누구나 즉시 사용할 수 있음을 의미합니다. 이 코드 베이스의 정렬 알고리즘 부분이 10년 넘게 업데이트된 것은 이번이 처음입니다.

Mankowitz는 무어의 법칙(IT House Note: 정기적인 칩 성능의 두 배 증가)이 물리적 한계로 인해 종말을 맞이하고 있지만 AlphaDev는 효율성 향상을 통해 이를 보완할 수 있을 것이라고 말했습니다.

영국 버밍엄 대학의 Mark Lee는 AlphaDev가 흥미롭고 1.7%의 속도 향상도 유용하다고 말했습니다. 그러나 그는 더 복잡한 소프트웨어에서는 동일한 진전을 달성할 가능성이 낮기 때문에 이 접근 방식이 무어의 법칙을 보완할 수 있을지 회의적이라고 말했습니다.

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