AlphaEvolve: Gemini 기반 첨단 알고리듬 설계 코딩 에이전트

• AlphaEvolve는 LLM과 자동 평가기를 결합한 진화형 알고리즘 생성 에이전트
• 수학·컴퓨팅·AI·하드웨어 설계 분야에서 실질적 성과를 입증하며 구글 인프라 전반에 적용됨
• Gemini Flash와 Gemini Pro를 조합해 아이디어 폭과 깊이를 함께 탐색함
• 데이터센터 스케줄링, TPU 설계, AI 커널 최적화 등에서 속도 향상 및 리소스 절감 효과 실현
• 50개 이상의 수학 난제에도 도전, 새로운 알고리즘 제안 및 일부 문제에서는 기존 해법 개선

AlphaEvolve: Gemini 기반 알고리즘 진화 에이전트

개요

• AlphaEvolve는 Google DeepMind가 개발한 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 코딩 에이전트
• 창의적인 코드 생성은 Gemini 모델이, 검증은 자동 평가기가 수행
• 진화 알고리즘을 통해 최적의 코드 후보를 반복적으로 개선

실제 적용 분야 및 성과

구글 컴퓨팅 인프라 최적화

• 데이터센터, 하드웨어, 소프트웨어 전반에 AlphaEvolve 적용
• 효율성 개선이 전체 AI 인프라에 지속적인 파급 효과를 줌

데이터센터 스케줄링 개선

• Google의 클러스터 매니저 Borg를 위한 새로운 휴리스틱 제안
• 1년 이상 실서비스 중이며, 전세계 컴퓨팅 리소스의 0.7% 회수에 기여
• 사람이 이해할 수 있는 코드로 유지보수 용이

하드웨어 설계 지원

• Verilog로 작성된 행렬 곱셈 회로 최적화 제안
• 향후 Google의 TPU 설계에 통합 예정
• 하드웨어 엔지니어와의 협업 촉진

AI 훈련 및 추론 가속화

• 행렬 곱셈을 더 작은 문제로 분할 → Gemini 훈련 속도 1% 향상
• 커널 최적화 시간을 수 주에서 수 일로 단축
• FlashAttention 커널을 최대 32.5% 속도 개선
• 컴파일러 최적화가 극단적으로 적용된 영역에서도 추가 성능 향상 가능

수학 및 알고리듬 분야에서의 혁신

새로운 행렬 곱셈 알고리즘 발견

• 기존 Strassen 알고리즘(1969) 대비 더 나은 방법 발견
• 4x4 복소 행렬을 48개 스칼라 곱셈만으로 처리

수학 난제 탐색

• 해석학, 기하, 조합론, 수론 등 50개 이상의 문제 실험

  • 75%에서 기존 최고 해법 재발견
  • 20%에서는 기존 해법을 능가하는 결과 도출

• 예시: kissing number 문제의 새로운 하한 발견

  • 11차원에서 593개 구의 구성으로 기존 기록 갱신

작동 방식

1. 프롬프트 샘플러가 입력 생성
2. Gemini Flash/Pro 모델이 코드 생성
3. 자동 평가기가 정확도 및 품질 정량 평가
4. 유전자 알고리즘 방식으로 성능 우수 코드를 진화
5. 최적 코드는 재사용, 배포, 확장 가능

향후 계획

• 코딩 능력 향상에 따라 AlphaEvolve도 지속 개선 예정
• People + AI Research 팀과 협력하여 사용자 인터페이스 개발 중
• Early Access Program을 통해 학계 사용자에게 공개 예정
  관심 등록

응용 가능성

• 알고리즘으로 해법을 정의하고 평가 가능한 문제라면 모든 분야에 적용 가능
• 예: 신소재 개발, 신약 탐색, 지속가능성, 기술/비즈니스 문제 해결

참고 링크

• 백서 전문 읽기 (PDF)
• 수학 결과 Google Colab 보기