Nền tảng của khám phá tiến hóa song song cường độ cao

Lý do EvoX có thể hỗ trợkhám phá tiến hóa song song cường độ caonằm gọn trong một câu:từ danh sách ứng viên đến đồ thị tính toán tensor hóa. Các thí nghiệm tiến hóa truyền thống coi mỗi cá thể là một đối tượng Python độc lập, mô hình hóa và đánh giá từng cá thể một; khi quy mô ứng viên mở rộng lên hàng nghìn hàng vạn, nút thắt thực sự thường không còn là bản thân thuật toán, mà là chi phí lập lịch, đồng bộ và I/O cho từng ứng viên. Cách làm của EvoX là: tổ chức lại quần thể, đánh giá và trạng thái thời gian chạy thành các tensor có thể tính toán toàn bộ, rồi để Runtime thống nhất lập lịch thực thi theo lô trên GPU và các nguồn tính toán dị thể, từ đó hỗ trợ tìm kiếm tiến hóa song song quy mô lớn, đa mục tiêu và đa nghiệm.

Ba đối tượng tensor hóa chính

Tensor hóa không phải là tối ưu cục bộ ở một chỗ, mà xuyên suốt ba tầng của vòng lặp tiến hóa. Chỉ cần một tầng quay lại vòng lặp từng đối tượng, mức độ song song sẽ bị chặn ngay tại tầng đó.

• Tensor hóa quần thể: Tham số cá thể, gen hoặc chiến lược không còn lặp theo từng đối tượng Python, mà được tổ chức theochiều lôthành tensor, sự khác biệt giữa các cá thể được thể hiện qua một chiều của tensor.
• Tensor hóa đánh giá: Độ thích nghi, ràng buộc, chỉ số đa mục tiêu cũng như kết quả đánh giá mô phỏng hoặc mô hình có thể được tính theo lô, các ứng viên trong cùng một lô chia sẻ một lần gọi thiết bị, giúp giảm đáng kể chi phí lập lịch và I/O cho từng ứng viên.
• Tensor hóa trạng thái: Thế hệ tiến hóa, hạt giống ngẫu nhiên, bộ nhớ đệm và chỉ số giám sát cùng các trạng thái thời gian chạy khác được quản lý thống nhất, giúp thí nghiệm sau khi tăng tốc song song vẫncó thể tái lập và truy vết.

Đồ thị hóa tính toán và kiến trúc thống nhất

Nâng danh sách ứng viên thànhđồ thị tính toán tensor hóathì song song toán tử và tối ưu biên dịch mới có đất dụng võ: quy mô quần thể và mức độ song song của đánh giá có thể mở rộng theo nguồn tính toán, thay vì bị khóa cứng bởi vòng lặp của trình thông dịch. Đi kèm với đó là kiến trúc thống nhất — thuật toán, bài toán, quy trình công việc và giám sát, bộ lập lịch Runtime tách rời lẫn nhau: thuật toán có thể kết hợp, bài toán có thể cắm thêm, nguồn tính toán dị thể được quản lý thống nhất, người dùng khi viết thuật toán không cần đồng thời bận tâm đến lập lịch tầng dưới.

Lợi ích trực tiếp nhất của nền tảng này làPhá vỡ nút thắt tuần tự: Thay thế vòng lặp CPU tuần tự truyền thống, đạt được tăng tốc quy mô lớn trên GPU và nguồn tính toán dị thể, cung cấp nền tảng thông lượng ổn định cho khám phá cường độ cao; trong cùng thời gian thực, có thể khám phá nhiều ứng viên hơn, nhiều tổ hợp mục tiêu hơn hoặc nhiều lần lặp ngẫu nhiên hơn.

Ví dụ, giả sử một thí nghiệm tiến hóa cần đánh giá lượng lớn phương án ứng viên. Cách truyền thống là gọi hàm đánh giá từng ứng viên trên CPU, việc lập lịch, đồng bộ và vòng lặp Python có thể chiếm phần lớn thời gian; EvoX đưa ma trận ứng viên vào thiết bị theo lô, để Runtime lập lịch toán tử và đánh giá, đồng thời ghi lại thống nhất trạng thái và chỉ số giám sát, giúp khám phá nhiều ứng viên hơn, nhiều tổ hợp mục tiêu hơn hoặc nhiều lần lặp ngẫu nhiên hơn trong cùng thời gian thực. Đây cũng chính là điểm tựa kỹ thuật khi các bài toán đa mục tiêu trong thế giới thực (ví dụ trong thiết kế cánh siêu tới hạn, tỷ số lực nâng-cản hành trình và hệ số lực nâng dao động tới hạn kìm hãm lẫn nhau) cần giữ lại tập hợp các phương án ứng viên đa dạng.