Tính toán tensor hóa và kiến trúc thống nhất hỗ trợ khám phá song song

Khi quy mô quần thể mở rộng từ vài chục lên hàng nghìn, hàng vạn,tính toán tiến hóanút thắt thực sự không còn là "có tìm được lời giải tốt hay không", mà là "có thể đánh giá đủ số lượng ứng viên trong thời gian hữu hạn hay không". Câu trả lời kỹ thuật mà EvoX đưa ra là hai trục chính nâng đỡ lẫn nhau:Tính toán tensor hóaviết lại vòng lặp tuần tự từng cá thể thành phép toán tensor theo lô,kiến trúc thống nhấtthì tách rời thuật toán, bài toán, quy trình công việc và điều phối Runtime, giúp cơ chế song song này có thể tái sử dụng cho nhiều thuật toán tiến hóa và tác vụ khác nhau.

Vì sao tính đa dạng cần thông lượng

Tìm kiếm tiến hóa phụ thuộc vào tính đa dạng của quần thể: ứng viên càng phân tán, xác suất thoát khỏi cực trị địa phương càng cao. Nhưng "duy trì tính đa dạng" về bản chất là một bài toán năng lực tính toán — nó đòi hỏi mỗi thế hệ đều có thể hoàn tất đánh giá và cập nhật trạng thái cho một lượng lớn ứng viên. Nếu phương pháp sinh ứng viên vẫn do con người cố định trước, và việc đánh giá vẫn thực hiện tuần tự theo từng cá thể, hệ thống chỉ có thể lặp lại mãi lối mòn định sẵn, và lợi ích từ tính đa dạng sẽ bị nút thắt thông lượng tính toán triệt tiêu.

Tiến hóa phương pháp: đưa "phương pháp sinh ứng viên" vào cả quá trình tiến hóa

Khi quy mô năng lực tính toán được mở rộng, EvoX đẩy đối tượng tối ưu lên một tầng cao hơn: không chỉ giải bài toán, mà đưa chính phương pháp sinh lời giải ứng viên vào đối tượng tiến hóa — đó làtiến hóa phương pháp. Lấy MetaDE làm ví dụ, thuật toán tầng trong giải quyết tác vụ thực tế, còn thuật toán tầng ngoài tiến hóa cấu hình và chiến lược của thuật toán tầng trong (ví dụ chiến lược đột biến và siêu tham số của tiến hóa vi phân), đồng thời chạy song song trên GPU một lượng lớn tác vụ tầng trong, để hiệu suất tác vụ phản hồi trở lại định hướng lựa chọn cấu hình tầng ngoài;AutoPSO cùng EvoGO tiếp tục tổ hợp các thành phần bầy đàn hạt, tận dụng phản hồi lịch sử để học cách sinh ứng viên, đạt bước vượt từ "đổi tham số" sang "đổi cấu trúc thuật toán". Quá trình tiến hóa hai tầng trong–ngoài này đương nhiên đòi hỏi cùng một thế hệ, thậm chí cùng một thời điểm, phải có lượng lớn tác vụ tầng trong được đánh giá theo lô và cập nhật trạng thái, vì vậy đồng thời đặt ra yêu cầu cao hơn về thông lượng tính toán và năng lực song song.

Đồ thị tính toán tensor hóa: thay vòng lặp bằng tensor theo lô

Vòng lặp CPU tuần tự truyền thống thường thực hiện "đánh giá—ghi nhận—cập nhật" theo từng cá thể, mỗi lần chỉ kích hoạt toán tử quy mô nhỏ, kéo theo ba loại chi phí:chi phí điều phối cao,toán tử bị phân mảnh,hiệu suất sử dụng GPU không đủ. Cách làm của đồ thị tính toán tensor hóa là tổ chứcbảo trì quần thể, đánh giá theo lô và cập nhật trạng tháimột cách tổng thể thành các phép toán tensor theo lô, để cùng một thế hệ, thậm chí nhiều thế hệ ứng viên được tính toán song song. Lấy ví dụ: khi cùng một thế hệ chứa N lời giải ứng viên, cách thực hiện tuần tự sẽ lặp theo từng cá thể, còn cách thực hiện tensor hóa sẽ tổ chức quần thể thành một tensor, hoàn tất một lần đánh giá theo lô và cập nhật trạng thái song song, từ đó giảm đáng kể chi phí điều phối và nâng cao hiệu suất sử dụng GPU.

Kiến trúc thống nhất: giúp cơ chế song song có thể tái sử dụng

Chỉ viết lại vòng lặp thành tensor vẫn chưa đủ — nếu thuật toán, bài toán và logic điều phối gắn kết chặt với nhau, thì đổi một thuật toán tiến hóa hay đổi một loại tác vụ lại phải viết lại từ đầu. Kiến trúc thống nhất thông qua việc tách rời các mô-đunthuật toán, bài toán, quy trình công việc, điều phối Runtime, giúp cơ chế song song tensor hóa có thể tái sử dụng cho nhiều thuật toán tiến hóa và tác vụ khác nhau (như các tình huống tiến hóa phương pháp MetaDE, AutoPSO); kết hợp vớiđiều phối năng lực tính toán dị thể, có thể quản lý tài nguyên CPU, GPU... ở cấp tác vụ theo lô, từ đó hỗ trợ khám phá song song có thể tổ hợp và mở rộng.

Vì sao đây là năng lực cấp "nền tảng"

Nền tảng kỹ thuật do GPU và mô hình lớn mang lại đã nâng tính toán theo lô tensor hóa từ tối ưu cục bộ lên thành năng lực nền tảng hỗ trợ khám phá tiến hóa cấp hệ thống. Nói cách khác, tensor hóa giải quyết "chạy nhanh", còn kiến trúc thống nhất mở và tách rời giải quyết "đổi được": cái trước cung cấp thông lượng, cái sau cung cấp ranh giới tái sử dụng có thể tổ hợp và mở rộng. Kết hợp cả hai mới giúp khám phá tiến hóa song song cường độ cao, đa dạng cao thực sự trở thành năng lực kỹ thuật.