学习目标：理解 Runtime 在调度异构算力与保持算法可组合性上的作用。
核心概念：异构算力调度。
Runtime：统一底座中的调度与抽象层
在 EvoX 统一底座中，Runtime 承上启下：向上承接算法、问题与工作流模块，向下管理 CPU、GPU 等异构算力。它通过接口隔离维持算法可组合性，使算法层不直接绑定底层硬件、并行策略或编译细节。这样，用户替换 DE、PSO 等算法或更换优化问题时，无需重写底层 GPU/CPU 并行代码；Runtime 按统一工作流调度评价与更新任务，使算法组合与硬件执行解耦。
关键要点
- Runtime 在异构算力调度中的角色：根据工作流与监视模块状态，将种群、评价、算子等任务调度到合适设备，统一管理并行执行与资源使用。
- 算法可组合性的条件：算法、问题、算子通过模块化接口组合，不直接绑定底层硬件、并行策略或编译细节。
- 底层硬件隔离：设备差异、张量化执行与编译优化由 Runtime 吸收，算法层保持设备无关，便于替换与复用。
- 调度与组合的边界：抽象会带来调度与数据搬运开销，需在灵活性、性能和工程复杂度之间权衡。
- 统一底座价值：同一 Runtime 可支撑多领域应用，也为方法演化与算法替换提供稳定执行环境。
调度机制核心要点总结
| 调度对象 | 异构资源 | 解耦机制 | 可组合收益 | 主要权衡 |
|---|---|---|---|---|
| 算法/问题模块 | CPU/GPU | 统一接口 | 算法可替换 | 接口抽象开销 |
| 种群/评价/算子 | 多设备 | 工作流调度 | 并行执行 | 数据搬运开销 |
| 工作流 | 异构算力 | 硬件隔离 | 跨领域复用 | 调度复杂度 |
示例：算法替换与硬件解耦
在 EvoX 中，用户替换 DE、PSO 等算法或更换优化问题时，无需重写底层 GPU/CPU 并行代码；Runtime 按统一工作流调度评价与更新任务，使算法组合与硬件执行解耦。
Runtime 调度机制核心要点
Runtime 位于算法与硬件之间，向上以模块化接口承接算法、问题与工作流，向下把种群、评价与算子调度到 CPU、GPU 等异构资源。接口隔离让替换 DE、PSO 或更换问题无需重写并行代码，代价是接口抽象、数据搬运与调度复杂度带来的开销。
Runtime 调度机制核心要点
Runtime 位于算法与硬件之间，向上以模块化接口承接算法、问题与工作流，向下把种群、评价与算子调度到 CPU、GPU 等异构资源。接口隔离让替换 DE、PSO 或更换问题无需重写并行代码，代价是接口抽象、数据搬运与调度复杂度带来的开销。
