在 EvoX 的体系结构中，Runtime 调度器是连接算法逻辑与物理硬件的执行中枢。它负责将上层的演化算法、问题定义与工作流映射到 GPU、加速设备（如 TPU/NPU）以及分布式集群等异构算力资源上，在屏蔽硬件差异的同时，维持算法模块的高效可组合性。
核心职责
- 异构算力调度：统一管理 GPU、加速设备与分布式集群等执行资源，将演化计算中的任务、算子与张量计算图分配到最合适的硬件后端。
- 依赖与状态协调：协调任务之间的依赖关系与执行状态，确保并行演化探索的每个阶段都能正确同步。
- 统一调度接口：算法层通过统一接口提交计算任务，无需绑定具体设备或集群形态，从而降低硬件耦合。
- 模块可组合性：支持算法、问题、算子与执行后端按模块组合、替换与复用，使同一套代码可以轻松迁移到不同硬件环境。
价值与示例
Runtime 调度器的核心价值在于：让并行演化探索跨硬件高效落地，同时不破坏上层算法的模块化设计。例如，当同一套演化算法从单机 GPU 切换到多机集群时，算法层代码保持不变，由 Runtime 重新映射计算任务与执行后端。这种设计使得研究者可以专注于算法创新，而无需为每种硬件重写代码。
统一接口的价值
统一调度接口是 Runtime 降低硬件耦合的关键：算法层只需描述“要做什么”，而不必关心“在什么硬件上做”。这使得同一套演化算法可以在单机、多卡、甚至跨集群环境中无缝迁移。
Runtime 调度器连接硬件设备与上层算法的架构图
Runtime 调度器处在算法逻辑与物理硬件之间，通过统一调度接口把演化任务、算子与张量计算图映射到 GPU、加速设备或分布式集群，并协调任务依赖与执行状态。算法层因此只需描述要做什么，而无需绑定设备形态，同一套代码从单机 GPU 迁移到多机集群时不必重写。
Runtime 调度器连接硬件设备与上层算法的架构图
Runtime 调度器处在算法逻辑与物理硬件之间，通过统一调度接口把演化任务、算子与张量计算图映射到 GPU、加速设备或分布式集群，并协调任务依赖与执行状态。算法层因此只需描述要做什么，而无需绑定设备形态，同一套代码从单机 GPU 迁移到多机集群时不必重写。
