近日谷歌DeepMind宣布了一项重大突破——AlphaEvolve。这是一个由Gemini模型驱动的进化编码智能体，能够自主发现和优化复杂算法。AlphaEvolve结合了大型语言模型（LLMs）的创造力与自动化评估器的精准验证能力，通过进化框架不断改进算法。它不仅在数学和计算机科学领域取得了显著成果，还在谷歌的数据中心、硬件设计和AI训练中发挥了重要作用。

一、AlphaEvolve的核心架构与工作原理

AlphaEvolve的核心架构基于Gemini Flash和Gemini Pro两大模型。Gemini Flash注重速度，能够快速生成大量创意；Gemini Pro则提供深度分析，确保解决方案的高质量。两者协同工作，通过进化算法不断迭代优化代码。AlphaEvolve的工作流程包括以下几个关键步骤： 任务定义：明确需要解决的问题和优化目标。 代码生成：Gemini模型根据任务定义生成多种可能的代码解决方案。 自动化评估：通过预设的评估指标对生成的代码进行测试和评分，筛选出最优解。 进化优化：将筛选出的最优解作为新的基础，继续生成和评估新的代码变体，不断进化。 这种结合了创造力和自动化验证的进化框架，使得AlphaEvolve能够在复杂的算法设计中找到最优解，同时避免了传统方法中常见的错误和局限性。

二、优化谷歌计算生态系统

AlphaEvolve在谷歌的计算生态系统中发挥了重要作用，显著提升了数据中心、硬件设计和AI训练的效率。 数据中心调度优化：AlphaEvolve发现了一种高效的启发式算法，帮助谷歌的Borg系统更高效地协调数据中心资源。该算法已投入生产一年多，平均持续回收了谷歌全球计算资源的0.7%。这意味着在相同的计算资源下，谷歌能够完成更多的任务，显著提高了资源利用率。 硬件设计辅助：AlphaEvolve提出了Verilog重写方案，优化了矩阵乘法电路，移除了多余的位操作。这一优化已被集成到谷歌下一代张量处理单元（TPU）中，不仅提高了芯片性能，还减少了面积和功耗。 AI训练与推理加速：AlphaEvolve通过优化矩阵乘法操作，将Gemini架构中的关键内核速度提升了23%，整体训练时间缩短了1%。此外，它还优化了基于Transformer模型的FlashAttention内核，实现了高达32.5%的加速。 这些改进不仅提升了谷歌的计算效率，还为AI模型的训练和推理提供了更强大的支持。