このページでは、AlphaEvolve HPC ソリューションについて説明します。このソリューションを使用すると、 スケーラブルなコンテナ化されたコード最適化テストを Google Cloud実行できます。
AlphaEvolve は、反復的な進化ループに依存しています。候補コードを生成し、コードの適合性を測定し、結果を AlphaEvolve API にフィードバックして、今後の反復処理をガイドします。AlphaEvolve HPC ソリューションは、 Cluster Toolkit、Batch、および Pub/Sub を使用して分散インフラストラクチャをデプロイします。各候補の評価は、コンテナ化されたリソース豊富な仮想マシン（VM）で実行される分離された一時的なジョブとして扱われます。
AlphaEvolve HPC ソリューションを使用する場合
ワークロードが標準環境に適合しない場合は、ローカルまたは Cloud Run インスタンスで評価を実行する代わりに、AlphaEvolve HPC ソリューションを使用します。
評価に時間がかかりすぎる: コードの問題が複雑で、ローカルで実行するのに時間がかかりすぎる場合や、個々の Cloud Run インスタンスのリソースとランタイムの制限を超える場合。
特殊なハードウェアが必要: 評価にハードウェア アクセラレータ（GPU や TPU など）またはコンピューティング最適化 HPC マシン ファミリー（H3 インスタンスなど）が必要な場合。
大規模な並列処理が必要: 分離された環境で複数の候補の実現を同時にビルドして評価する場合。
Infrastructure as Code（IaC）が必要: リソースの多いクラスタのデプロイと削除を簡素化する、再現可能な自動化された設定が必要な場合。労力とコストを削減できます。
AlphaEvolve HPC ソリューションが提供するもの
AlphaEvolve HPC ソリューションは、AlphaEvolve 最適化問題に必要なインフラストラクチャの構成、デプロイ、実行のエンドツーエンドのフローを提供します。
ベース インフラストラクチャのデプロイ: Cluster Toolkit を使用して、最適化の実行に必要なベース インフラストラクチャ をデプロイします。このステップでは、必要な API が有効になり、サービス アカウントが設定され、Pub/Sub トピックと Colab Enterprise ランタイムがプロビジョニングされます。このベース インフラストラクチャは、複数の最適化問題で再利用できます。
ソフトウェア環境の構成: 特定の最適化問題のソフトウェア環境を構成 してデプロイします。
テストの実行: テストの開始、停止、分析は、カスタム Colab Enterprise ランタイムに接続された Colab Enterprise で実行されている Jupyter Notebook 内から行われます。
AlphaEvolve の仕組み
ソリューションを構成してデプロイすると、実際の AlphaEvolve 最適化プロセスは次のように実行されます。
生成: コントローラは AlphaEvolve API（ Gemini によってサポートされている）を呼び出して、ターゲット指標と 以前の成功した実行に基づいてコード候補を提案します。
評価: 候補は、 Batch ジョブとして並行して正確性とパフォーマンスが評価されます。
ストレージ: 生成された候補ファイル、ソースコードのリビジョン、数値 テスト指標は、安全な Cloud Storage バケットにアーカイブされます。 AlphaEvolve HPC ソリューションはテスト アーティファクトを Cloud Storage バケットに保存するため、使用していないときにインフラストラクチャを削除できます。
フィードバック: 結果と分析情報のログが AlphaEvolve API にフィードバックされます。 これにより、成功と失敗から学習し、 次世代でより優れたコードをインテリジェントにサンプリングできます。
AlphaEvolve HPC ソリューションは、次のアーキテクチャ図に示すようにリソースをデプロイします。
AlphaEvolve HPC ソリューションをデプロイする
ベース インフラストラクチャをデプロイし、コンテナ イメージをビルドして、最適化テストを実行するには、次の操作を行います。
- AlphaEvolve HPC GitHub リポジトリに移動して、 手順に沿って操作します。