베이지안 최적화(BO)는 획득 함수를 최대화하여 효율적으로 고성능 파라미터를 찾습니다. 획득 함수 최적화에서 발생하는 주요 계산 병목 현상을 해결하기 위해, 준 뉴턴(QN) 방법을 사용한 Multi-start optimization(MSO)을 제안합니다. BoTorch는 여러 지점에서 합산된 획득 함수를 최적화하여 MSO를 가속화하지만, 이 방식은 QN 방법의 역 헤시안에서 비대각선 근사 오류로 인해 수렴 속도가 느려집니다. 본 논문에서는 코루틴을 사용하여 QN 업데이트를 분리하고, 획득 함수 호출을 배치하는 방식을 제안합니다. 이 방식은 순차적 MSO와 이론적으로 동일한 수렴을 보이며, 기존 방식보다 월클럭 시간을 대폭 줄입니다. Optuna의 GPSampler에서 사용할 수 있으며, 계산 오버헤드를 효과적으로 줄입니다.
