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で実行できます。
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て、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、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。各候補評価は、コンテナ化された高リソースの仮想マシン（VM）で実行される、分離されたエフェメラル 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タイミング
ワークロードが標準環境に適合しない場合は、評価をローカルまたは Cloud Run インスタンスで実行する代わりに、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、ローカルでの実行に時間がかかりすぎるか、個々の Cloud Run インスタンスのリソースとランタイムの上限を超えています。
特殊なハードウェアが必要な場合: 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）が必要です。
大規模な並列処理が必要な場合: 複数の候補となる実現を、分離された環境で同時に構築して評価する場合。
Infrastructure as Code（IaC）が必要な場合: 高リソース クラスタのデプロイと破棄を簡素化し、労力と費用を節約するために、反復可能で自動化された設定が必要です。
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。この基本インフラストラクチャは、複数の最適化問題に再利用できます。
ソフトウェア環境の構成: 特定の最適化問題に合わせて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 ノートブック内から行われます。
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 を利用）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、バッチ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、Cloud Storage バケットにテスト アーティファクトを保存するため、使用していないときにインフラストラクチャを破棄できます。
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、次の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
基本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、手順に沿って操作します。