DOOM 게임 엔진으로 신경망 돌리기, 정확성 검증까지
원제 Show HN: I Turned DOOM into a Transformer
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Key Point
게임 엔진 자체가 컴퓨팅 플랫폼이 될 수 있음을 보여주며, DOOM처럼 오래된 시스템에서도 복잡한 계산을 실행하고 검증할 수 있다는 점이 기술적 호기심을 자극한다.
핵심 요약
- DOOM 게임 엔진의 엔티티(voodoo dolls)와 맵 기하학을 이용해 신경망을 실제로 실행하는 프로젝트를 공개했다.
- 신경망의 모든 값을 NumPy와 비교 검증하며 오차 허용도를 0으로 설정해 정확성을 보장한다.
- MNIST 손글씨 인식 네트워크는 10,000개 테스트 이미지 중 9,716개(97.16%)를 정확히 인식한다.
- 입력값은 voodoo dolls로, 가중치는 바닥 라인으로, 합산은 조명 레벨이나 높이로, 활성화는 계단 구조로 구현되며, 어텐션은 천장 게이트 통과로 표현된다.
- 컴파일러는 ZDoom 엔진의 특이한 동작(바닥 이동 중복 요청 무시, 텔레포트 충돌)을 우회하는 여러 기술을 적용한다.
- 20,000개의 무작위 네트워크 퍼징과 1,004회의 맵 변이 테스트에서 오류가 발생하지 않았고, 4개의 컴파일러 버그는 모두 수정했다.
- 마리나 NPC의 뇌를 맵으로 구현한 실험에서 50회 결정이 모두 정확했으며, 트랜스포머는 레벨 이름을 생성할 수 있다.
- 작은 MLP는 NumPy보다 약 23,000배 느리며, 대부분 시간은 유휴 컨베이어 벨트에 소모된다.
- 정수 모델만 지원하고 LayerNorm은 없으며, 강화 학습은 구현하지 않았다.
- MNIST 데이터는 CC BY-SA 3.0, 과일파리 회로는 FlyWire(CC BY-NC 4.0), 코드와 문서는 MIT 라이선스로 배포한다.