GPU 가속 트리 기반 진화계산 라이브러리 evogp 소개
요약
evogp 는 PyTorch 와 커스텀 CUDA 커널을 활용하여 고성능 트리 기반 진화계산 (Evolutionary Computation) 을 제공하는 GPU 가속 라이브러리입니다. 기호 회귀, 분류, 정책 최적화 등 다양한 작업을 지원하며, 다중 출력 트리 및 벤치마크 도구 같은 고급 기능을 갖추고 있어 대규모 데이터셋과 복잡한 모델 구조를 다루는 연구자와 개발자들에게 유용합니다.
핵심 포인트
- PyTorch 와 커스텀 CUDA 커널을 결합하여 GPU 가속화된 트리 기반 진화계산 성능을 극대화합니다.
- 기호 회귀, 분류, 정책 최적화를 포함한 다양한 머신러닝 작업을 지원하며 다중 출력 트리 기능을 제공합니다.
- CUDA, genetic-programming, symbolic-regression 등 관련 기술 주제를 GitHub 에서 확인할 수 있습니다.
EMI-Group/evogp
Repository Overview
Repository: EMI-Group/evogp
Language: Python
Stars: 277
Forks: 42
Topics: cuda, evolutionary-computation, genetic-programming, gpu-acceleration, pytorch, symbolic-regression
Description
A GPU-accelerated library for Tree-based Genetic Programming, leveraging PyTorch and custom CUDA kernels for high-performance evolutionary computation. It supports symbolic regression, classification, and policy optimization with advanced features like multi-output trees and benchmark tools.
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