Auf dieser Seite wird die AlphaEvolve HPC-Lösung vorgestellt, mit der Sie skalierbare, containerisierte Codeoptimierungsexperimente ausführen können Google Cloud.
AlphaEvolve basiert auf einem iterativen evolutionären Loop: Es werden Codekandidaten generiert, die Fitness des Codes gemessen und die Ergebnisse an die AlphaEvolve API zurückgesendet, um zukünftige Iterationen zu steuern. Die AlphaEvolve HPC-Lösung stellt eine verteilte Infrastruktur mit Cluster Toolkit, Batch und Pub/Sub bereit. Jede Kandidatenbewertung wird als isolierter, kurzlebiger Job behandelt, der auf containerisierten, ressourcenstarken virtuellen Maschinen (VMs) ausgeführt wird.
Wann sollte die AlphaEvolve HPC-Lösung verwendet werden?
Anstatt Bewertungen lokal oder auf Cloud Run-Instanzen auszuführen, sollten Sie die AlphaEvolve HPC-Lösung verwenden, wenn Ihre Arbeitslast nicht in Standardumgebungen passt:
Bewertungen dauern zu lange:Ihre Code-Probleme sind komplex und es dauert zu lange, sie lokal auszuführen. Außerdem überschreiten sie die Ressourcen- und Laufzeitlimits einzelner Cloud Run-Instanzen.
Sie benötigen spezielle Hardware:Für Ihre Bewertungen sind Hardwarebeschleuniger (z. B. GPUs oder TPUs) oder für das Computing optimierte HPC-Maschinenfamilien (z. B. H3-Instanzen) erforderlich.
Sie benötigen Parallelität im großen Maßstab:Sie möchten mehrere Kandidatenrealisierungen gleichzeitig in isolierten Umgebungen erstellen und bewerten.
Sie möchten Infrastructure as Code (IaC) verwenden : Sie möchten eine wiederholbare, automatisierte Einrichtung, die die Bereitstellung und das Entfernen von Clustern mit vielen Ressourcen vereinfacht, um Aufwand und Kosten zu sparen.
Das bietet die AlphaEvolve HPC-Lösung
Die AlphaEvolve HPC-Lösung bietet einen End-to-End-Ablauf für die Konfiguration, Bereitstellung und Ausführung der Infrastruktur, die für AlphaEvolve-Optimierungsprobleme erforderlich ist:
Bereitstellung der Basisinfrastruktur: Mit Cluster Toolkit können Sie die Basisinfrastruktur bereitstellen, die für die Ausführung von Optimierungen erforderlich ist. In diesem Schritt werden die erforderlichen APIs aktiviert, Dienstkonten eingerichtet und ein Pub/Sub-Thema sowie eine Colab Enterprise-Laufzeit bereitgestellt. Diese Basisinfrastruktur kann für mehrere Optimierungsprobleme wiederverwendet werden.
Konfiguration der Softwareumgebung: Konfigurieren und stellen Sie die Software umgebung für Ihr spezifisches Optimierungsproblem bereit.
Ausführung von Experimenten: Das Starten, Beenden und Analysieren eines Experiments erfolgt in einem Jupyter-Notebook, das in Colab Enterprise ausgeführt wird und mit der benutzerdefinierten Colab Enterprise-Laufzeit verbunden ist.
Funktionsweise von AlphaEvolve
Nachdem Sie die Lösung konfiguriert und bereitgestellt haben, läuft der eigentliche AlphaEvolve-Optimierungsprozess so ab:
Generierung: Der Controller ruft die AlphaEvolve API (unterstützt von Gemini) auf, um Codekandidaten basierend auf einer Zielmessung und früheren erfolgreichen Ausführungen vorzuschlagen.
Bewertung: Die Kandidaten werden parallel als Batch-Jobs auf Richtigkeit und Leistung bewertet.
Speicher: Generierte Kandidatendateien, Quellcodeversionen und numerische Testmesswerte werden in einem sicheren Cloud Storage-Bucket archiviert. Da die AlphaEvolve HPC-Lösung experimentelle Artefakte im Cloud Storage-Bucket speichert, können Sie die Infrastruktur entfernen, wenn sie nicht verwendet wird.
Feedback: Ergebnisse und Logbücher mit Erkenntnissen werden an die AlphaEvolve API zurückgesendet, damit sie aus Erfolgen und Fehlern lernen und intelligent besseren Code in der nächsten Generation auswählen kann.
Die AlphaEvolve HPC-Lösung stellt die Ressourcen wie beschrieben
im folgenden Architekturdiagramm bereit.
AlphaEvolve HPC-Lösung bereitstellen
So stellen Sie die Basisinfrastruktur bereit, erstellen die Container-Images und führen Ihre Optimierungsexperimente aus:
- Rufen Sie das AlphaEvolve HPC GitHub-Repository auf und folgen Sie der Anleitung.