EvoX のアーキテクチャにおいて、Runtime スケジューラは、アルゴリズムロジックと物理ハードウェアをつなぐ実行の中枢です。上位層の進化アルゴリズム、問題定義、ワークフローを GPU、アクセラレータ（TPU/NPU など）、分散クラスタといった異種計算リソースにマッピングし、ハードウェアの差異を隠蔽しながら、アルゴリズムモジュールの高い組み合わせ可能性を維持します。
中核的な役割
- 異種計算リソースのスケジューリング：GPU、アクセラレータ、分散クラスタなどの実行リソースを統一的に管理し、進化計算におけるタスク・演算子・テンソル計算グラフを最適なハードウェアバックエンドに割り当てます。
- 依存関係と状態の調整：タスク間の依存関係と実行状態を調整し、並列進化探索の各段階が正しく同期されるようにします。
- 統一スケジューリングインターフェース：アルゴリズム層は統一インターフェースを通じて計算タスクを投入でき、特定のデバイスやクラスタ形態に縛られないため、ハードウェア結合を低減できます。
- モジュールの組み合わせ可能性：アルゴリズム、問題、演算子、実行バックエンドをモジュール単位で組み合わせ・置換・再利用でき、同じコードをさまざまなハードウェア環境へ容易に移行できます。
価値と事例
Runtime スケジューラの中核的価値は、並列進化探索をハードウェアをまたいで効率的に実現しながら、上位層アルゴリズムのモジュラー設計を損なわないことにあります。例えば、同じ進化アルゴリズムを単機 GPU からマルチノードクラスタへ切り替える場合でも、アルゴリズム層のコードは変更せず、Runtime が計算タスクと実行バックエンドを再マッピングします。この設計により、研究者はハードウェアごとにコードを書き直すことなく、アルゴリズムの革新に集中できます。
統一インターフェースの価値
統一スケジューリングインターフェースは、Runtime がハードウェア結合を低減するための鍵です。アルゴリズム層は「何をするか」を記述するだけで、「どのハードウェアで行うか」を気にする必要がありません。これにより、同じ進化アルゴリズムを単機・マルチ GPU・さらにはクラスタをまたぐ環境へシームレスに移行できます。
Runtime スケジューラがハードウェアデバイスと上位層アルゴリズムをつなぐアーキテクチャ図Runtime スケジューラはアルゴリズムロジックと物理ハードウェアの間に位置し、統一スケジューリングインターフェースを通じて進化タスク・演算子・テンソル計算グラフを GPU、アクセラレータ、分散クラスタにマッピングし、タスクの依存関係と実行状態を調整します。そのためアルゴリズム層は「何をするか」を記述するだけでデバイス形態に縛られず、同じコードを単機 GPU からマルチノードクラスタへ移行する際に書き直す必要がありません。
Runtime スケジューラがハードウェアデバイスと上位層アルゴリズムをつなぐアーキテクチャ図
Runtime スケジューラはアルゴリズムロジックと物理ハードウェアの間に位置し、統一スケジューリングインターフェースを通じて進化タスク・演算子・テンソル計算グラフを GPU、アクセラレータ、分散クラスタにマッピングし、タスクの依存関係と実行状態を調整します。そのためアルゴリズム層は「何をするか」を記述するだけでデバイス形態に縛られず、同じコードを単機 GPU からマルチノードクラスタへ移行する際に書き直す必要がありません。
