EMI-Group/evox

何を解決するか

EvoXは、進化的計算におけるパフォーマンスのボトルネックを克服するため、分散型でGPU加速されたフレームワークを提供します。複雑な最適化タスク（単一目的、多目的、ニューロエボリューションを含む）に向けた進化的アルゴリズム（EAs）のスケーラブルな実行を可能にし、通常は膨大な並列評価を必要とするタスクを処理できます。

仕組み

PyTorchと互換性を持つように設計されており、CPUとGPUを含む異種ハードウェア上で進化的プロセスを加速できる独自のプログラミングモデルを使用しています。複数のノードやデバイスにまたがる分散ワークフローをサポートする階層的アーキテクチャを提供しています。アルゴリズムのロジックと問題定義を分離することで、ユーザーはさまざまなEAsやベンチマーク環境（Braxのような物理エンジンなど）をシームレスに統合できます。

対象ユーザー

進化的計算、ニューロエボリューション、強化学習に取り組む研究者や開発者向けです。GPUや分散システム上でスケーラブルな高性能最適化ツールが必要な方々に最適です。

特徴

• 大規模なアルゴリズムライブラリ: EvoXエコシステム内に140以上もの進化的アルゴリズムが用意されており、そのうち30以上はパッケージ内に直接実装されています。
• 広範なベンチマーク: 数値最適化から現実世界の工学問題、RLタスクまでをカバーする240以上のベンチマーク問題と環境を含んでいます。
• 高いパフォーマンス: GPU加速と分散コンピューティングにより、100倍以上の高速化を達成しています。
• PyTorch統合: PyTorchエコシステムと完全に互換性があり、ニューロエボリューションモデル（例：MLPの進化）の開発を簡素化します。
• 可視化ツール: 実時間でのデータストリーミングと進化的プロセスの分析に対応する、組み込みツールと専用の .exv 形式を提供しています。