本页面介绍了 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 依赖于一个迭代进化循环：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 部署分布式基础设施。它将每个候选评估视为一个独立的临时作业，在容器化、资源丰富的虚拟机 (VM) 上运行。
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：
评估用时过长：您的代码问题很复杂，在本地运行用时过长，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）或计算优化型 HPC 机器家族（例如 H3 实例）。
您需要大规模并行处理：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、自动化的设置，以简化高资源集群的部署和拆除，从而节省精力和成本。
AlphaEvolve HPC 解决方案的功能
AlphaEvolve HPC 解决方案提供了一个端到端流程，用于配置、部署和执行 AlphaEvolve 优化问题所需的基础设施：
部署基础基础设施：使用 Cluster Toolkit 部署运行优化所需的基础基础设施。在此步骤中，系统会激活必要的 API、设置服务账号、预配 Pub/Sub 主题和 Colab Enterprise 运行时。此基础架构可重复用于多个优化问题。
配置软件环境：针对特定优化问题配置和部署软件环境。
执行实验：启动、停止和分析实验是在 Colab Enterprise 中运行的 Jupyter 笔记本中完成的，该笔记本连接到自定义 Colab Enterprise 运行时。
AlphaEvolve 的工作原理
配置和部署解决方案后，实际的 AlphaEvolve 优化过程如下所示：
生成：控制器调用 AlphaEvolve API（由 Gemini 提供支持），根据目标指标和之前的成功运行情况提出候选代码。
评估：候选代码会作为批处理作业并行评估其正确性和性能。
存储：生成的候选文件、源代码修订版本和数字测试指标会归档在安全的 Cloud Storage 存储桶中。由于 AlphaEvolve HPC 解决方案将实验工件存储在 Cloud Storage 存储桶中，因此您可以在不使用基础架构时将其拆除。
反馈：结果和分析日志会反馈给 AlphaEvolve API，使其能够从成功和失败中学习，并在下一代中智能地对更好的代码进行采样。
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。