בדף הזה מוצג פתרון ה-HPC AlphaEvolve, שמאפשר להריץ ניסויים של אופטימיזציה של קוד מבוסס-קונטיינרים שניתן להתאמה לעומס ב- Google Cloud.
AlphaEvolve מסתמך על לולאה איטרטיבית של אבולוציה: הוא יוצר קוד מועמד, מודד את ההתאמה של הקוד ומעביר את התוצאות בחזרה ל-AlphaEvolve API כדי להנחות איטרציות עתידיות. פתרון ה-HPC של AlphaEvolve פורס תשתית מבוזרת באמצעות Cluster Toolkit, Batch ו-Pub/Sub. המערכת מתייחסת לכל הערכת מועמד כאל משימה מבודדת וזמנית שפועלת על מכונות וירטואליות (VM) בקונטיינרים עם משאבים רבים.
מתי כדאי להשתמש בפתרון AlphaEvolve HPC
במקום להריץ הערכות באופן מקומי או במופעי Cloud Run, כדאי להשתמש בפתרון AlphaEvolve HPC אם עומס העבודה לא מתאים לסביבות רגילות:
ההערכות נמשכות זמן רב מדי: בעיות הקוד מורכבות מדי וההפעלה שלהן באופן מקומי נמשכת זמן רב מדי, או שהן חורגות ממגבלות המשאבים ומזמן הריצה של מופעי Cloud Run בודדים.
נדרשת חומרה מיוחדת: כדי לבצע את ההערכות, צריך מאיצי חומרה (כמו מעבדי GPU או TPU) או משפחות של מכונות HPC מותאמות לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized) (כמו מופעי H3).
אתם צריכים מקביליות בקנה מידה גדול: אתם רוצים ליצור ולהעריך כמה מימושים אפשריים בו-זמנית בסביבות מבודדות.
אתם רוצים תשתית כקוד (IaC): אתם רוצים הגדרה אוטומטית שניתנת לחזרה, שמפשטת את הפריסה וההסרה של אשכולות עם דרישות גבוהות של משאבים, כדי לחסוך מאמץ ועלויות.
מה כולל פתרון ה-HPC של AlphaEvolve
פתרון ה-HPC של AlphaEvolve מספק תהליך מקצה לקצה להגדרה, לפריסה ולביצוע של התשתית שנדרשת לבעיות אופטימיזציה של AlphaEvolve:
פריסת תשתית בסיסית: אפשר להשתמש ב-Cluster Toolkit כדי לפרוס את התשתית הבסיסית שנדרשת להפעלת אופטימיזציות. בשלב הזה, מפעילים את ממשקי ה-API הנדרשים, מגדירים חשבונות שירות ומקצים נושא Pub/Sub וזמן ריצה של Colab Enterprise. אפשר להשתמש בתשתית הבסיס הזו שוב לפתרון בעיות אופטימיזציה שונות.
הגדרת סביבת התוכנה: הגדרה ופריסה של סביבת התוכנה לבעיית האופטימיזציה הספציפית שלכם.
הפעלת ניסויים: אפשר להתחיל, להפסיק ולנתח ניסוי מתוך Jupyter Notebook שפועל ב-Colab Enterprise ומחובר לסביבת זמן ריצה מותאמת אישית של Colab Enterprise.
איך AlphaEvolve פועל
אחרי שמגדירים ופורסים את הפתרון, תהליך האופטימיזציה של AlphaEvolve מתבצע באופן הבא:
יצירה: בקר התהליך מפעיל את AlphaEvolve API (שמבוסס על Gemini) כדי להציע מועמדים לקוד על סמך מדד יעד וריצות קוד קודמות שהצליחו.
הערכה: המערכת מעריכה את המועמדים מבחינת נכונות וביצועים במקביל, כעבודות Batch.
אחסון: קובצי מועמדים שנוצרו, גרסאות של קוד מקור ומדדים מספריים של בדיקות מאוחסנים בארכיון בקטגוריה מאובטחת של Cloud Storage. פתרון ה-HPC של AlphaEvolve מאחסן ארטיפקטים ניסיוניים בקטגוריית Cloud Storage, כך שאפשר להסיר את התשתית כשהיא לא בשימוש.
משוב: התוצאות ויומני התובנות מועברים חזרה ל-AlphaEvolve API, וכך הוא יכול ללמוד מהצלחות ומכישלונות ולדגום באופן חכם קוד טוב יותר בדור הבא.
פתרון ה-HPC של AlphaEvolve פורס את המשאבים כפי שמתואר בדיאגרמת הארכיטקטורה הבאה.
פריסת פתרון ה-HPC של AlphaEvolve
כדי לפרוס את תשתית הבסיס, ליצור את קובצי האימג' של הקונטיינר ולהריץ את ניסויי האופטימיזציה, מבצעים את הפעולות הבאות:
- עוברים אל מאגר GitHub של AlphaEvolve HPC ופועלים לפי ההוראות.