4,000배 가량 빠르게 학습 가능한 PureJaxRL

제목이 다소 자극적;;입니다만 아래와 같이 원문의 제목을 따온거니 양해 부탁드립니다 :bowing_man:

강화학습쪽은 경험해보지 못했는데, 제목에 솔깃하기도 하고 Jax에는 관심이 있어서 한 번 읽어보려고 합니다.
언제나처럼 읽어야 하는 문서 큐에 넣고 잊을거 같기도 합니다;; :sweat_smile:

관심있는 분들께서는 아래 바로가기를 참고해주세요~

Achieving 4000x Speedups and Meta-Evolving Discoveries with PureJaxRL

위(그리고 아래) 바로가기의 블로그 글 TL;DR 부분을 DeepL로 번역해보았습니다.

We can leverage recent advancements in JAX to train parallelised RL agents over 4000x faster entirely on GPUs. Unlike past RL implementations, ours is written end-to-end in Jax. This enables RL researchers to do things like:

:running_man: Efficiently run tons of seeds in parallel on one GPU
:computer: Perform rapid hyperparameter tuning
:lizard: Discover new RL algorithms with meta-evolution
The simple, self-contained code is here: GitHub - luchris429/purejaxrl: Really Fast End-to-End Jax RL Implementations.

최근 JAX의 발전된 기능을 활용하여 전적으로 GPU에서 4000배 이상 빠르게 병렬화된 RL 에이전트를 훈련할 수 있습니다. 과거의 RL 구현과 달리, 저희는 엔드투엔드로 JAX로 작성되었습니다. 이를 통해 RL 연구자들은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

:running_man: 하나의 GPU에서 수많은 시드를 병렬로 효율적으로 실행
:computer: 신속한 하이퍼파라미터 튜닝 수행
:lizard: 메타 진화를 통한 새로운 RL 알고리즘 발견
간단하고 독립적인 코드는 여기(GitHub - luchris429/purejaxrl: Really Fast End-to-End Jax RL Implementations)에서 확인할 수 있습니다.

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제목이 정말 엄청나네요 :+1: 저도 관심 문서에 일단 킵하려고 합니다 :slight_smile:

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