计算效率对比分析实践

本页把「计算效率对比」落到一次可复现的实践上：在同一个演化任务上，比较传统 CPU 串行个体遍历与 EvoX GPU 张量批处理的端到端效率。目标不是记住「GPU 更快」这个结论，而是理解张量化并行带来的加速究竟来自哪里、代价是什么、边界在何处。

两条基线，同一任务

• CPU 串行基线：用循环逐个个体调用评价函数，每代需要 N 次独立调度、状态更新与结果汇总。循环控制、解释器开销和分散的内存访问会稀释有效算力，个体越多，这些「非计算」成本占比越高。
• GPU 张量对比实现：EvoX 把种群、评价输入与运行状态组织为张量，在 GPU 上批量执行评价与算子，一次调用覆盖整个候选集，从而大幅减少串行循环与调度次数。

度量协议：让对比可复现

可复现的对比必须固定问题、种群规模、迭代代数与随机种子，然后记录：每代 wall-clock、总耗时、吞吐（评估/秒）、加速比，以及 GPU 利用率与显存占用。计时前需要预热以排除首次编译与显存分配的影响，并在计时点做设备同步，同时把计算耗时与主机—设备数据传输耗时分开统计。缺少任一环节，得到的加速比都可能失真。

差异从何而来，又受什么约束

• 收益来源：批量并行、张量化算子以及设备内并行，使一次调用处理整个候选集，单位时间完成更多评价。
• 约束条件：批大小、问题维度、评价函数的可向量化程度、主机—设备拷贝开销与内核启动开销都会影响最终加速。批量过小会被启动开销吃掉收益；评价函数若无法向量化，批处理几乎无从发挥。

实践结论

正确的顺序是：先验证评价函数能否批量化，再对比 CPU 与 GPU 实现。效率优势最终应落到「在相同计算预算下获得更多代或更多候选方案」上，并据此决定部署方式与实验设计，而不是单纯追求一个漂亮的加速比数字。