本页介绍了 AlphaEvolve HPC 解决方案，该解决方案可让您在 Google Cloud上运行可伸缩的容器化代码优化实验。
AlphaEvolve 依赖于迭代进化循环：它会生成候选代码，衡量代码的适应度，并将结果反馈给 AlphaEvolve API，以指导未来的迭代。AlphaEvolve HPC 解决方案使用 Cluster Toolkit、Batch 和 Pub/Sub 部署分布式基础架构。它将每次候选评估视为在容器化的高配置虚拟机 (VM) 上运行的隔离式临时作业。
何时使用 AlphaEvolve HPC 解决方案
如果您的工作负载不适合标准环境，请使用 AlphaEvolve HPC 解决方案，而不是在本地或 Cloud Run 实例上运行评估：
评估耗时过长：您的代码问题较为复杂，在本地运行耗时过长，或者超出了单个 Cloud Run 实例的资源和运行时限制。
您需要专用硬件：您的评估需要硬件加速器（例如 GPU 或 TPU）或经过计算优化的 HPC 机器系列（例如 H3 实例）。
您需要大规模并行化：您希望在隔离的环境中同时构建和评估多个候选实现。
您需要基础设施即代码 (IaC)：您需要可重复的自动化设置，以简化高资源集群的部署和拆解，从而节省精力和费用。
AlphaEvolve HPC 解决方案的功能
AlphaEvolve HPC 解决方案提供端到端流程，用于配置、部署和执行 AlphaEvolve 优化问题所需的基础设施：
部署基础架构：使用 Cluster Toolkit 部署运行优化所需的基础架构。在此步骤中，系统会激活必要的 API、设置服务账号，并预配 Pub/Sub 主题和 Colab Enterprise 运行时。此基础架构可重复用于解决多个优化问题。
软件环境配置：针对特定的优化问题配置和部署软件环境。
实验执行：实验的启动、停止和分析均在 Colab Enterprise 中运行的 Jupyter 笔记本内完成，该笔记本已连接到自定义 Colab Enterprise 运行时。
AlphaEvolve 的运作方式
配置并部署解决方案后，实际的 AlphaEvolve 优化流程如下：
生成：控制器调用 AlphaEvolve API（由 Gemini 提供支持），根据目标指标和之前成功运行的情况提出候选代码。
评估：候选答案会作为批处理作业并行评估正确性和性能。
存储：生成的候选文件、源代码修订版本和数值测试指标会归档到安全的 Cloud Storage 存储桶中。 由于 AlphaEvolve HPC 解决方案将实验性制品存储在 Cloud Storage 存储桶中，因此您可以在不使用该解决方案时拆除相应的基础设施。
反馈：结果和洞见日志会反馈给 AlphaEvolve API，使其能够从成功和失败中学习，并在下一代中智能地抽样出更好的代码。
AlphaEvolve HPC 解决方案会部署以下架构图中所述的资源。
部署 AlphaEvolve HPC 解决方案
如需部署基础架构、构建容器映像并运行优化实验，请执行以下操作：
- 前往 AlphaEvolve HPC GitHub 代码库，然后按照说明操作。