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 generiert Kandidatencode, misst die Fitness 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 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 Codeprobleme sind komplex und die 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 für das Computing optimierte HPC-Maschinenfamilien (z. B. H3-Instanzen) erforderlich.
Sie benötigen Parallelität im großen Maßstab:Sie möchten mehrere Kandidaten 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 Herunterfahren 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, ein Pub/Sub-Thema und 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 Zielmesswert und früheren erfolgreichen Ausführungen vorzuschlagen.
Bewertung: 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 herunterfahren, wenn sie nicht verwendet wird.
Feedback: Ergebnisse und Log-Dateien mit Erkenntnissen werden an die AlphaEvolve API zurückgegeben, 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.