딥마인드 AI, 가장빠른 행렬곱알고리즘 발견.nature

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딥마인드 AI, 가장빠른 행렬곱알고리즘 발견.nature

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우와우...

알고리즘 공부한 사람들이라면 다들 경악할만한 결과일거에요...

행렬곱은 거의 모든 컴퓨터 연산의 기초가 되는 연산입니당

2x2 행렬 둘을 곱할 때도 곱셈을 8번이 아니라 7번만 써서 (덧셈 개수는 좀더 늘지만) 계산하는 방법이 17세기 한 수학자에 의해 발견되었다고 합니다.

그리고 4x5 행렬과 5x5 행렬을 곱할 때 100번이 아니라 80번만 곱셈을 써서 계산하는 데까지는 인간이 발견해 놓았었는데, 이번에 AI가 76번으로도 가능하다는 걸 보였다고 하네요 (이건 예로 든 거고 논문 내용은 보다 일반적인 것 같습니다)

최근에 발표된 논문인 "Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning"은 알고리즘의 효율성을 향상시키는 방법에 대한 연구입니다. 이 연구는 많은 시스템에서 발생하는 행렬 곱셈이라는 기본적인 작업의 속도를 개선하는 방법을 탐색하고자 합니다. 이를 통해 다양한 계산의 전반적인 속도에 영향을 미칠 수 있습니다. 논문에서는 강화학습을 활용하여 행렬 곱셈 알고리즘의 속도 개선을 목표로 합니다.

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