Auf dieser Seite wird die AlphaEvolve-HPC-Lösung vorgestellt, mit der Sie skalierbare, containerisierte Codeoptimierungstests in Google Cloudausführen können.
AlphaEvolve basiert auf einer iterativen evolutionären Schleife: Es generiert Kandidatencode, misst die Eignung des Codes und gibt die Ergebnisse an die AlphaEvolve API zurück, um zukünftige Iterationen zu steuern. Die AlphaEvolve-HPC-Lösung stellt eine verteilte Infrastruktur mit dem Cluster Toolkit, Batch und Pub/Sub bereit. Jede Kandidatenbewertung wird als isolierter, sitzungsspezifischer Job behandelt, der auf containerisierten, ressourcenintensiven virtuellen Maschinen (VMs) ausgeführt wird.
Wann die AlphaEvolve HPC-Lösung verwendet werden sollte
Anstatt Bewertungen lokal oder auf Cloud Run-Instanzen auszuführen, können Sie die AlphaEvolve-HPC-Lösung verwenden, wenn Ihre Arbeitslast nicht in Standardumgebungen passt:
Bewertungen dauern zu lange: Ihre Codeprobleme sind komplex und die lokale Ausführung dauert zu lange oder sie überschreiten die Ressourcen- und Laufzeitlimits einzelner Cloud Run-Instanzen.
Sie benötigen spezielle Hardware: Für Ihre Bewertungen sind Hardwarebeschleuniger (z. B. GPUs oder TPUs) oder computing-optimierte HPC-Maschinenfamilien (z. B. H3-Instanzen) erforderlich.
Sie benötigen eine umfangreiche Parallelisierung: Sie möchten mehrere Kandidatenimplementierungen gleichzeitig in isolierten Umgebungen erstellen und bewerten.
Sie möchten Infrastructure as Code (IaC): Sie möchten eine wiederholbare, automatisierte Einrichtung, die die Bereitstellung und den Abbau von ressourcenintensiven Clustern 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: Verwenden Sie das Cluster Toolkit, um die für die Optimierungen erforderliche Basisinfrastruktur bereitzustellen. 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 Softwareumgebung 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.
So funktioniert 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 einem Zielmesswert und früheren erfolgreichen Ausführungen vorzuschlagen.
Bewertung: Die Kandidaten werden parallel als Batch-Jobs auf Richtigkeit und Leistung bewertet.
Speicher: Generierte Kandidatendateien, Quellcodeüberarbeitungen 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 abbauen, wenn sie nicht verwendet wird.
Feedback: Ergebnisse und Insight-Logs werden an die AlphaEvolve API zurückgegeben, damit sie aus Erfolgen und Fehlern lernen und in der nächsten Generation intelligent besseren Code generieren kann.
Die AlphaEvolve-HPC-Lösung stellt die Ressourcen wie im folgenden Architekturdiagramm beschrieben 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.