Planificador de Runtime y gestión de cómputo heterogéneo

En la arquitectura de EvoX,el Planificador de Runtimees el núcleo de ejecución que conecta la lógica algorítmica con el hardware físico. Se encarga de asignar los algoritmos evolutivos, las definiciones de problemas y los flujos de trabajo de las capas superiores a recursos de cómputo heterogéneo como GPU, dispositivos aceleradores (por ejemplo, TPU/NPU) y clústeres distribuidos, ocultando las diferencias de hardware mientras mantiene una alta componibilidad de los módulos algorítmicos.

Responsabilidades principales

Programación de cómputo heterogéneo: gestiona de forma unificada recursos de ejecución como GPU, dispositivos aceleradores y clústeres distribuidos, asignando las tareas, los operadores y los grafos de cómputo tensorial del cálculo evolutivo al backend de hardware más adecuado.
Coordinación de dependencias y estados: coordina las relaciones de dependencia y los estados de ejecución entre tareas, garantizando que cada etapa de la exploración evolutiva paralela se sincronice correctamente.
Interfaz de programación unificada: la capa de algoritmos envía las tareas de cómputo a través de una interfaz unificada, sin quedar vinculada a un dispositivo o formato de clúster concreto, lo que reduce el acoplamiento con el hardware.
Componibilidad de módulos: permite combinar, sustituir y reutilizar por módulos los algoritmos, los problemas, los operadores y los backends de ejecución, de modo que un mismo código pueda migrarse fácilmente a distintos entornos de hardware.

Valor y ejemplos

El valor principal del Planificador de Runtime radica en que permite que la exploración evolutiva paralela se ejecute eficientemente en distintos hardwares sin romper el diseño modular de los algoritmos superiores. Por ejemplo, cuando un mismo algoritmo evolutivo pasa de una GPU local a un clúster multinodo, el código de la capa de algoritmos permanece intacto y es el Runtime el que reasigna las tareas de cómputo y los backends de ejecución. Este diseño permite a los investigadores centrarse en la innovación algorítmica sin tener que reescribir el código para cada tipo de hardware.

El valor de una interfaz unificada

La interfaz de programación unificada es la clave para que el Runtime reduzca el acoplamiento con el hardware: la capa de algoritmos solo necesita describir «qué hacer», sin preocuparse por «en qué hardware hacerlo». Esto permite que un mismo algoritmo evolutivo se migre sin problemas entre entornos de un solo equipo, multitarjeta o incluso entre clústeres.

Diagrama de arquitectura del Planificador de Runtime que conecta los dispositivos de hardware con los algoritmos de las capas superiores

El Planificador de Runtime se sitúa entre la lógica algorítmica y el hardware físico, y mediante una interfaz de programación unificada asigna las tareas evolutivas, los operadores y los grafos de cómputo tensorial a GPU, dispositivos aceleradores o clústeres distribuidos, además de coordinar las dependencias entre tareas y sus estados de ejecución. Así, la capa de algoritmos solo necesita describir qué hacer, sin vincularse a un formato de dispositivo, y un mismo código no tiene que reescribirse al pasar de una GPU local a un clúster multinodo.

Pregunta 1

¿Cuál es la función principal del Planificador de Runtime en EvoX?

Definir la función objetivo del problema

Proporcionar la interfaz de usuario

Implementar la lógica central del algoritmo evolutivo

Asignar los algoritmos y flujos de trabajo a recursos de cómputo heterogéneo, ocultando las diferencias de hardware

Pregunta 2

¿Cuál de los siguientes no es un recurso de ejecución gestionado por el Planificador de Runtime?

GPU

El código fuente del módulo de algoritmos

Dispositivos aceleradores (TPU/NPU)

Clúster distribuido

Pregunta 3

¿Cómo ayuda el Runtime a la capa de algoritmos a reducir el acoplamiento con el hardware?

Ofrecer una implementación distinta del algoritmo para cada tipo de hardware

Exigir que la capa de algoritmos gestione por sí misma las dependencias entre tareas

Obligar a la capa de algoritmos a usar un hardware específico

Mediante una interfaz de programación unificada, la capa de algoritmos no necesita vincularse a un dispositivo o formato de clúster concreto

Pregunta 4

En cuanto a mantener la componibilidad de los algoritmos, ¿cuál de las siguientes operaciones admite el Runtime?

Combinar, sustituir y reutilizar por módulos los algoritmos, los problemas, los operadores y los backends de ejecución

La capa de algoritmos debe reescribirse para cada tipo de hardware

Solo se puede usar un único backend de hardware

Se prohíbe sustituir el backend de ejecución

Pregunta 5

Cuando un mismo algoritmo evolutivo pasa de una GPU local a un clúster multinodo, ¿qué hace el Runtime?

Rechazar la ejecución

Exigir que la capa de algoritmos se recompile

Reasignar las tareas de cómputo y los backends de ejecución, manteniendo intacto el código de la capa de algoritmos

Modificar automáticamente la lógica del algoritmo

Estudio de caso: programación heterogénea para el diseño de perfiles alares multiobjetivo

Lee el escenario y responde a las preguntas.

Un equipo de investigación utiliza EvoX para la optimización multiobjetivo de un perfil alar supercrítico, con el objetivo de optimizar simultáneamente el coeficiente de sustentación y la relación sustentación-resistencia en crucero. La tarea debe ejecutarse en un clúster heterogéneo: parte del cómputo se realiza en una GPU local y parte en un clúster distribuido. El equipo quiere que un mismo código de algoritmo pueda migrarse sin problemas entre distintas configuraciones de hardware.

¿Cómo ayuda el Planificador de Runtime a la capa de algoritmos a migrar entre distintos backends de hardware?

Respuesta:
El Runtime, mediante la interfaz de programación unificada, asigna las tareas, los operadores y los grafos de cómputo enviados por la capa de algoritmos a un backend de hardware concreto. Cuando cambia el entorno de hardware, el código de la capa de algoritmos permanece intacto y es el Runtime el que reasigna las tareas de cómputo y los backends de ejecución. Por ejemplo, al pasar de una GPU local a un clúster multinodo, el Runtime se encarga de dividir el grafo de cómputo y distribuirlo entre los nodos del clúster, coordinando al mismo tiempo las dependencias entre tareas y la sincronización de estados.

En este escenario de optimización multiobjetivo, ¿qué factores debe considerar el Planificador de Runtime al programar las tareas?

Respuesta:
El Runtime debe: 1) identificar las características de cómputo y las relaciones de dependencia de las tareas; 2) asignar el backend adecuado según las capacidades del hardware (por ejemplo, el grado de paralelismo de la GPU o el coste de comunicación del clúster); 3) coordinar la ejecución paralela de la evaluación de múltiples objetivos, garantizando la sincronización de las tareas con retroalimentación dispersa; 4) gestionar el retorno de estados para que la capa de algoritmos pueda obtener los resultados de cada solución candidata. Estos factores garantizan conjuntamente una ejecución eficiente en distintos hardwares sin romper la componibilidad de los módulos algorítmicos.