물리적 신경망의 강건한 공동 설계를 위한 LLM 가이드 신경망 구조 탐색 (LLM-Guided Neural Architecture Search)

요약

LLM을 진화 연산자로 활용하여 비전형적 하드웨어에 최적화된 신경망 구조를 탐색하는 UH-NAS 프레임워크를 제안합니다. 에너지 효율과 물리적 제약 조건을 동시에 고려하며, 광학 MZI 하드웨어 테스트를 통해 기존 방식보다 강건한 아키텍처를 발견함을 입증했습니다.

핵심 포인트

• LLM을 진화 연산자로 통합한 하드웨어 불가지론적 NAS 프레임워크 제안
• 정확도와 추론 에너지를 동시에 최적화하는 공동 설계 방식
• 교체 가능한 백엔드를 통해 다양한 하드웨어 플랫폼 비교 가능
• 광학 MZI 하드웨어에서 기존 방식 대비 우수한 성능 및 강건성 확인