Agendador de Runtime e Gestão de Capacidade de Computação Heterogénea

Na arquitetura do EvoX,o Agendador de Runtimeé o centro de execução que liga a lógica algorítmica ao hardware físico. É responsável por mapear os algoritmos evolutivos, as definições de problemas e os fluxos de trabalho das camadas superiores para recursos de computação heterogénea como GPUs, dispositivos aceleradores (por exemplo, TPU/NPU) e clusters distribuídos, abstraindo as diferenças de hardware e, ao mesmo tempo, mantendo a elevada composabilidade dos módulos algorítmicos.

Responsabilidades Principais

Agendamento de capacidade de computação heterogénea: gestão unificada de recursos de execução como GPUs, dispositivos aceleradores e clusters distribuídos, atribuindo tarefas, operadores e grafos de computação tensorial da computação evolutiva ao backend de hardware mais adequado.
Coordenação de dependências e estados: coordena as relações de dependência e os estados de execução entre tarefas, garantindo que cada fase da exploração evolutiva paralela seja sincronizada corretamente.
Interface de agendamento unificada: a camada algorítmica submete tarefas de computação através de uma interface unificada, sem necessidade de estar vinculada a um dispositivo ou tipo de cluster específico, reduzindo assim o acoplamento ao hardware.
Composabilidade de módulos: suporta a combinação, substituição e reutilização modular de algoritmos, problemas, operadores e backends de execução, permitindo que o mesmo código seja facilmente migrado para diferentes ambientes de hardware.

Valor e Exemplos

O valor central do Agendador de Runtime reside em: permitir que a exploração evolutiva paralela seja implementada de forma eficiente em diferentes hardwares, sem comprometer o design modular dos algoritmos das camadas superiores. Por exemplo, quando o mesmo algoritmo evolutivo passa de uma GPU local para um cluster multi-máquina, o código da camada algorítmica permanece inalterado, sendo o Runtime responsável por remapear as tarefas de computação e o backend de execução. Este design permite que os investigadores se concentrem na inovação algorítmica, sem necessidade de reescrever código para cada tipo de hardware.

O valor de uma interface unificada

A interface de agendamento unificada é a chave para o Runtime reduzir o acoplamento ao hardware: a camada algorítmica só precisa de descrever “o que fazer”, sem se preocupar com “em que hardware fazer”. Isto permite que o mesmo algoritmo evolutivo seja migrado perfeitamente entre ambientes de máquina única, multi-GPU ou mesmo entre clusters.

Diagrama arquitetural do Agendador de Runtime ligando dispositivos de hardware aos algoritmos das camadas superiores

O Agendador de Runtime situa-se entre a lógica algorítmica e o hardware físico, mapeando tarefas evolutivas, operadores e grafos de computação tensorial para GPUs, dispositivos aceleradores ou clusters distribuídos através de uma interface de agendamento unificada, coordenando as dependências das tarefas e os estados de execução. A camada algorítmica precisa apenas de descrever o que fazer, sem estar vinculada a um tipo de dispositivo, e o mesmo código não necessita de ser reescrito ao migrar de uma GPU local para um cluster multi-máquina.

Pergunta 1

Qual é a função principal do Agendador de Runtime no EvoX?

Definir a função objetivo do problema

Fornecer a interface de utilizador

Implementar a lógica central dos algoritmos evolutivos

Mapear algoritmos e fluxos de trabalho para recursos de computação heterogénea, abstraindo as diferenças de hardware

Pergunta 2

Qual dos seguintes itens NÃO é um recurso de execução gerido pelo Agendador de Runtime?

GPU

O código-fonte do módulo algorítmico

Dispositivos aceleradores (TPU/NPU)

Cluster Distribuído

Pergunta 3

Como é que o Runtime ajuda a camada algorítmica a reduzir o acoplamento ao hardware?

Fornecer implementações algorítmicas diferentes para cada tipo de hardware

Exigir que a camada algorítmica faça a gestão das dependências das tarefas por si própria

Forçar a camada algorítmica a utilizar hardware específico

Através de uma interface de agendamento unificada, a camada algorítmica não precisa de estar vinculada a um dispositivo ou tipo de cluster específico

Pergunta 4

No que respeita à manutenção da composabilidade dos algoritmos, qual das seguintes operações é suportada pelo Runtime?

Combinação, substituição e reutilização modular de algoritmos, problemas, operadores e backends de execução

A camada algorítmica tem de ser reescrita para cada tipo de hardware

Só é possível utilizar um único backend de hardware

Proibir a substituição do backend de execução

Pergunta 5

Quando o mesmo algoritmo evolutivo passa de uma GPU local para um cluster multi-máquina, o que faz o Runtime?

Recusa a execução

Exige a recompilação da camada algorítmica

Remapeia as tarefas de computação e o backend de execução, mantendo o código da camada algorítmica inalterado

Modifica automaticamente a lógica algorítmica

Estudo de Caso: Agendamento Heterogéneo para Design de Perfis Aerodinâmicos Multiobjetivo

Leia o cenário e responda às perguntas.

Uma equipa de investigação utiliza o EvoX para a otimização multiobjetivo de perfis aerodinâmicos supercríticos, necessitando de otimizar simultaneamente o coeficiente de sustentação e a relação sustentação/arrasto em cruzeiro. A tarefa tem de ser executada num cluster heterogéneo: parte da computação é realizada numa GPU local e parte é executada num cluster distribuído. A equipa pretende que o mesmo código algorítmico possa ser migrado perfeitamente entre diferentes configurações de hardware.

Como é que o Agendador de Runtime ajuda a camada algorítmica a migrar entre diferentes backends de hardware?

Resposta:
O Runtime mapeia as tarefas, operadores e grafos de computação submetidos pela camada algorítmica para backends de hardware específicos através de uma interface de agendamento unificada. Quando o ambiente de hardware muda, o código da camada algorítmica permanece inalterado, sendo o Runtime responsável por remapear as tarefas de computação e o backend de execução. Por exemplo, ao passar de uma GPU local para um cluster multi-máquina, o Runtime encarrega-se de dividir o grafo de computação e distribuí-lo pelos nós do cluster, coordenando simultaneamente as dependências das tarefas e a sincronização de estados.

Neste cenário de otimização multiobjetivo, que fatores deve o Agendador de Runtime considerar ao agendar tarefas?

Resposta:
O Runtime precisa de: 1) identificar as características computacionais e as relações de dependência das tarefas; 2) atribuir o backend adequado com base nas capacidades do hardware (como o grau de paralelismo da GPU e o custo de comunicação do cluster); 3) coordenar a execução paralela da avaliação de múltiplos objetivos, garantindo a sincronização das tarefas em cenários de feedback esparso; 4) gerir a devolução de estados, permitindo que a camada algorítmica obtenha os resultados de cada solução candidata. Estes fatores, em conjunto, garantem uma implementação eficiente em diferentes hardwares, sem comprometer a composabilidade dos módulos algorítmicos.