텐서화 계산과 통합 아키텍처의 병렬 탐색 지원

개체군 규모가 수십에서 수천, 수만으로 확장되면,진화 계산의 진정한 병목은 더 이상 '좋은 해를 찾을 수 있는가'가 아니라 '한정된 시간 안에 충분히 많은 후보를 평가할 수 있는가'입니다. EvoX가 제시하는 엔지니어링 해답은 서로를 뒷받침하는 두 가지 핵심 축입니다:텐서화 계산은 개체별 순차 루프를 배치 텐서 연산으로 재작성하고,통합 아키텍처는 알고리즘, 문제, 워크플로우, Runtime 스케줄링을 분리하여 이 병렬 메커니즘을 다양한 진화 알고리즘과 작업에 재사용할 수 있게 합니다.

다양성에 처리량이 필요한 이유

진화 탐색은 개체군 다양성에 의존합니다. 후보가 더 분산될수록 지역 최적에서 벗어날 확률이 높아집니다. 그러나 '다양성 유지'는 본질적으로 연산력 문제입니다. 매 세대마다 대량의 후보에 대해 평가와 상태 업데이트를 완료해야 하기 때문입니다. 후보를 생성하는 방법이 여전히 사람이 미리 고정하고, 평가가 여전히 개체별로 실행된다면, 시스템은 정해진 방식만 반복하게 되고 다양성이 가져오는 이점은 계산 처리량 병목에 의해 상쇄됩니다.

방법 진화: '후보를 생성하는 방법'까지 진화에 포함

연산력 규모가 열리자 EvoX는 최적화 대상을 한 단계 끌어올립니다. 더 이상 문제를 푸는 데 그치지 않고, 후보 해를 생성하는 방법 자체를 진화 대상에 포함시키는데, 이것이 바로방법 진화입니다. MetaDE 를 예로 들면, 내부 알고리즘은 실제 작업을 해결하고, 외부 알고리즘은 내부 알고리즘의 구성과 전략(예: 차분 진화의 변이 전략과 하이퍼파라미터)을 진화시키며, GPU로 대량의 내부 작업을 병렬 실행하여 작업 성과가 외부 구성 선택을 역으로 안내하도록 합니다;AutoPSO 와 EvoGO는 나아가 입자 군집 구성 요소를 조합하고, 역사적 피드백을 활용해 후보 생성 방식을 학습함으로써 '파라미터 변경'에서 '알고리즘 구조 변경'으로 도약합니다. 이러한 내·외부 이중 진화는 자연스럽게 동일 세대, 나아가 동일 시점에 대량의 내부 작업이 배치 평가와 상태 업데이트를 받을 것을 요구하므로, 계산 처리량과 병렬 처리 능력에 더 높은 요구를 제기합니다.

텐서화 계산 그래프: 루프를 배치 텐서로 바꾸기

전통적인 순차 CPU 루프는 일반적으로 개체별로 '평가—기록—업데이트'를 실행하며, 매번 소규모 연산자만 트리거하므로 세 가지 비용이 발생합니다:높은 스케줄링 오버헤드,연산자 파편화,낮은 GPU 활용률. 텐서화 계산 그래프의 접근 방식은개체군 유지, 배치 평가, 상태 업데이트整体组织为批量张量操作，让同一代甚至多代候选被并行计算。举例来说：同一代包含 N 个候选解时，串行实现按个体循环，而张量化实现把种群组织成一个张量，一次性完成批量评价与并行状态更新，从而显著降低调度开销、提升 GPU 占用率。

통합 아키텍처: 병렬 메커니즘을 재사용 가능하게

루프를 텐서로 재작성하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 알고리즘, 문제, 스케줄링 로직이 서로 결합되어 있으면 진화 알고리즘을 바꾸거나 작업 유형을 바꿀 때마다 다시 작성해야 합니다. 통합 아키텍처는알고리즘, 문제, 워크플로우, Runtime 스케줄링등의 모듈을 분리함으로써 텐서화 병렬 메커니즘이 다양한 진화 알고리즘과 작업(예: MetaDE, AutoPSO 등 방법 진화 시나리오)에 재사용될 수 있게 합니다. 또한이기종 연산력 스케줄링，可对 CPU、GPU 等资源进行批量任务级管理，从而支撑可组合、可扩展的并行探索。

왜 이것이 '기반' 수준의 역량인가

GPU와 대규모 모델이 가져온 엔지니어링 기반은 텐서화 배치 계산을 국소적 최적화에서 시스템 수준의 진화 탐색을 뒷받침하는 기본 역량으로 끌어올립니다. 다시 말해, 텐서화는 '빠르게 실행되는 것'을 해결하고, 개방적 분리의 통합 아키텍처는 '교체 가능한 것'을 해결합니다. 전자는 처리량을 제공하고, 후자는 조합 가능하고 확장 가능한 재사용 경계를 제공합니다. 이 둘이 결합되어야 비로소 고강도, 고다양성의 병렬 진화 탐색이 진정한 엔지니어링 역량으로 실현됩니다.