在 EvoX 的體系架構中，Runtime 排程器是連接演算法邏輯與實體硬體的執行中樞。它負責將上層的演化演算法、問題定義與工作流程映射到 GPU、加速裝置（如 TPU/NPU）以及分散式叢集等異質算力資源上，在屏蔽硬體差異的同時，維持演算法模組的高效可組合性。
核心職責
- 異質算力排程：統一管理 GPU、加速裝置與分散式叢集等執行資源，將演化計算中的任務、運算子與張量計算圖分配到最合適的硬體後端。
- 依賴與狀態協調：協調任務之間的依賴關係與執行狀態，確保平行演化探索的每個階段都能正確同步。
- 統一排程介面：演算法層透過統一介面提交計算任務，無需綁定具體裝置或叢集形態，從而降低硬體耦合。
- 模組可組合性：支援演算法、問題、運算子與執行後端按模組組合、替換與複用，使同一套程式碼可以輕鬆遷移到不同硬體環境。
價值與範例
Runtime 排程器的核心價值在於：讓平行演化探索跨硬體高效落地，同時不破壞上層演算法的模組化設計。例如，當同一套演化演算法從單機 GPU 切換到多機叢集時，演算法層程式碼保持不變，由 Runtime 重新映射計算任務與執行後端。這種設計使得研究者可以專注於演算法創新，而無需為每種硬體重寫程式碼。
統一介面的價值
統一排程介面是 Runtime 降低硬體耦合的關鍵：演算法層只需描述「要做什麼」，而不必關心「在什麼硬體上做」。這使得同一套演化演算法可以在單機、多卡、甚至跨叢集環境中無縫遷移。
Runtime 排程器連接硬體裝置與上層演算法的架構圖Runtime 排程器處在演算法邏輯與實體硬體之間，透過統一排程介面把演化任務、運算子與張量計算圖映射到 GPU、加速裝置或分散式叢集，並協調任務依賴與執行狀態。演算法層因此只需描述要做什麼，而無需綁定裝置形態，同一套程式碼從單機 GPU 遷移到多機叢集時不必重寫。
Runtime 排程器連接硬體裝置與上層演算法的架構圖
Runtime 排程器處在演算法邏輯與實體硬體之間，透過統一排程介面把演化任務、運算子與張量計算圖映射到 GPU、加速裝置或分散式叢集，並協調任務依賴與執行狀態。演算法層因此只需描述要做什麼，而無需綁定裝置形態，同一套程式碼從單機 GPU 遷移到多機叢集時不必重寫。
