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Scheduling del Runtime e componibilità degli algoritmi

AI999第4课:现代计算底座与张量化并行演化
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Obiettivi di apprendimento:Comprendere il ruolo del Runtime nello scheduling di risorse di calcolo eterogenee e nel preservare la componibilità degli algoritmi.

Concetti chiave:Scheduling di risorse di calcolo eterogenee.

Runtime: livello di scheduling e astrazione nella base unificata

Nella base unificata di EvoX, il Runtime funge da ponte: verso l'alto accoglie i moduli di algoritmi, problemi e workflow, mentre verso il basso gestisce risorse di calcolo eterogenee come CPU e GPU. Attraverso l'isolamento delle interfacce mantiene la componibilità degli algoritmi, evitando che il livello algoritmico si leghi direttamente all'hardware sottostante, alle strategie di parallelizzazione o ai dettagli di compilazione. Così, quando l'utente sostituisce algoritmi come DE o PSO o cambia il problema di ottimizzazione, non deve riscrivere il codice parallelo GPU/CPU sottostante; il Runtime pianifica valutazione e aggiornamento secondo un workflow unificato, disaccoppiando la composizione degli algoritmi dall'esecuzione hardware.

Scheduling del Runtime e componibilità degli algoritmiLivello algoritmi (componibile)Modulo algoritmiDE, PSO, ecc.Definizione del problemaProblema di ottimizzazioneWorkflowOrchestrazione dei taskInterfaccia unificata · composizione modulareLivello di scheduling del RuntimeLivello di scheduling e astrazione che collega i livelliScheduling dei taskAssegnazione secondo il workflowEsecuzione parallelaPopolazione/valutazione/operatoriGestione delle risorseEterogeneità CPU/GPUIsolamento delle interfacceAstrazione indipendente dall'hardwareScheduling ed esecuzioneRisorse di calcolo eterogeneeCPUGPUAcceleratoreAlgoritmi sostituibili · indipendenza dall'hardwareCompromesso: flessibilità · prestazioni · complessità ingegneristicaLo stesso Runtime supporta applicazioni in più ambiti

Punti chiave

  • Il ruolo del Runtime nello scheduling di risorse di calcolo eterogenee: in base allo stato del workflow e dei moduli di monitoraggio, pianifica task come popolazione, valutazione e operatori sulle unità più adatte, gestendo in modo unificato l'esecuzione parallela e l'uso delle risorse.
  • Condizioni per la componibilità degli algoritmi: algoritmi, problemi e operatori si compongono tramite interfacce modulari, senza legarsi direttamente all'hardware sottostante, alle strategie di parallelizzazione o ai dettagli di compilazione.
  • Isolamento dall'hardware sottostante: le differenze tra dispositivi, l'esecuzione tensorizzata e le ottimizzazioni di compilazione vengono assorbite dal Runtime, mantenendo il livello algoritmico indipendente dal dispositivo, a vantaggio di sostituibilità e riutilizzo.
  • I confini tra scheduling e composizione: l'astrazione comporta costi di scheduling e di movimentazione dei dati, rendendo necessario un compromesso tra flessibilità, prestazioni e complessità ingegneristica.
  • Il valore della base unificata: lo stesso Runtime può supportare applicazioni in più ambiti e offre un ambiente di esecuzione stabile per l'evoluzione dei metodi e la sostituzione degli algoritmi.

Sintesi dei punti chiave del meccanismo di scheduling

Oggetto dello schedulingRisorse eterogeneeMeccanismo di disaccoppiamentoVantaggi in termini di componibilitàCompromesso principale
Moduli algoritmo/problemaCPU/GPUInterfaccia unificataAlgoritmi sostituibiliCosto dell'astrazione delle interfacce
Popolazione/valutazione/operatoriDispositivi multipliScheduling del workflowEsecuzione parallelaCosto di movimentazione dei dati
WorkflowRisorse di calcolo eterogeneeIsolamento hardwareRiutilizzo in più ambitiComplessità dello scheduling
Esempio: sostituzione degli algoritmi e disaccoppiamento dall'hardware
In EvoX, quando l'utente sostituisce algoritmi come DE o PSO o cambia il problema di ottimizzazione, non deve riscrivere il codice parallelo GPU/CPU sottostante; il Runtime pianifica valutazione e aggiornamento secondo un workflow unificato, disaccoppiando la composizione degli algoritmi dall'esecuzione hardware.