Gemini 기반 AlphaEvolve를 통한 하드웨어 및 소프트웨어 스택의 자기 진화적 최적화

Context

기존의 인프라 및 알고리즘 최적화 과정은 숙련된 엔지니어의 수동 분석과 반복적인 실험에 의존하여 막대한 시간과 비용이 소요되는 한계 존재. 특히 TPU 설계 및 데이터베이스 커널 수준의 미세 조정은 인간의 직관을 넘어서는 복잡성으로 인해 최적화 병목 현상 발생.

Technical Solution

• Gemini 기반 코딩 에이전트를 활용한 알고리즘 자동 발견 및 코드 생성 루프 구현
• TPU 회로 설계 단계에서 인간의 직관을 배제한 Counterintuitive 설계안 제안 및 실리콘 직접 통합
• Google Spanner의 LSM-tree Compaction Heuristics 분석을 통한 Write Amplification 최적화 로직 적용
• 고차원 캠페인 데이터 및 복잡한 라우팅 문제(TSP) 해결을 위한 맞춤형 알고리즘 진화 구조 채택
• MLFF(Machine Learned Force Fields)의 Training 및 Inference 파이프라인 최적화를 통한 연산 효율 극대화

Impact

• Google Spanner Write Amplification 20% 감소 및 소프트웨어 스토리지 풋프린트 약 9% 절감
• Klarna Transformer 모델 학습 속도 2배 향상 및 모델 퀄리티 개선
• FM Logistic 라우팅 효율 10.4% 개선을 통한 연간 주행 거리 15,000km 단축
• Schrödinger MLFF 학습 및 추론 속도 약 4배 향상 및 R&D 사이클 단축
• WPP 마케팅 모델 정확도 10% 향상