論文の概要: Trust, but Verify: Rigorously Profiling Best-Effort High-Performance Computing for Digital Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23955v2
• Date: Thu, 03 Sep 2026 16:06:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-04 16:10:20.136822
• Title: Trust, but Verify: Rigorously Profiling Best-Effort High-Performance Computing for Digital Evolution
• Title（参考訳）: 信頼性、検証:デジタル進化のための最高の高性能コンピューティングを厳格にプロファイリング
• Authors: Matthew Andres Moreno, Santiago Rodriguez Papa, Charles Ofria, Luis Zaman, Emily Dolson,
• Abstract要約: デジタル進化は、仮説駆動による多スケールの生物学的現象の探索と応用駆動の進化最適化を前進させる機会を提供する。 880,000プロセッサのCerebras Wafer-Scale Engine(WSE)など、次世代のAI/MLハードウェアアクセラレータプラットフォームは、デバイス上のデータストレージとムーブメントを制約している。 従来の決定論的コンピューティングパラダイムから外れたベストプラクティス緩和は、そのような制約を満たすのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developments in high-performance computing (HPC) technology continue to drastically increase quantities of available processing power. In the context of digital evolution, this explosive growth offers opportunities to advance both hypothesis-driven explorations of multi-scale biological phenomena and application-driven evolutionary optimization targeting hard problem domains. A particular opportunity arises from emerging next-generation AI/ML hardware accelerator platforms, such as the 880,000-processor Cerebras Wafer-Scale Engine (WSE). Such hardware, however, constrains on-device data storage and movement --- a challenge compounded by vulnerability to failures arising over numerous device components. Best-effort relaxations that depart from a traditional deterministic computing paradigm can help accommodate such constraints, but complicate reproducibility and risk introducing artifactual biases. We explore these concerns, developing a framework to measure runtime behavior of best-effort code and examining case studies of best-effort computing in digital evolution projects. The first case study applies best-effort CPU-cluster multiprocessing to a multicellularity evolution model, which provides 92% scaling efficiency at 64 processes ($2.1\times$ speedup) and exhibits robust median quality of service, even under hardware anomalies. The second case study examines WSE-based simulations, demonstrating best-effort strategies to track spatiotemporal population history --- through sparse, asynchronous device-to-host sampling that tolerates hardware faults. In sum, across potential forms and scopes of best-effort relaxation, we argue that digital evolution is uniquely positioned to contribute in developing post-deterministic HPC paradigms.
• Abstract（参考訳）: 高性能コンピューティング(HPC)技術の発展は、利用可能な処理能力を大幅に増加させ続けている。 デジタル進化の文脈において、この爆発的成長は、多スケールの生物学的現象の仮説駆動的な探索と、ハード問題領域を対象とするアプリケーション駆動の進化最適化の両方を前進させる機会を提供する。 880,000プロセッサのCerebras Wafer-Scale Engine(WSE)のような、次世代のAI/MLハードウェアアクセラレータプラットフォームから、特別な機会が生まれる。 しかし、そのようなハードウェアはデバイス上のデータストレージとムーブメントを制約している。 従来の決定論的コンピューティングパラダイムから外れたベストプラクティス緩和は、そのような制約を満たすのに役立ちますが、再現性と人工的バイアスを導入するリスクを複雑にします。 これらの懸念を考察し、ベストプラクティスコードの実行時の挙動を測定するためのフレームワークを開発し、デジタル進化プロジェクトにおけるベストプラクティスコンピューティングのケーススタディを検討する。 最初のケーススタディでは、64プロセス(2.1\times$ speedup)で92%のスケーリング効率を提供するマルチセルリティー進化モデルにCPUクラスタのマルチプロセッシングを最善に適用し、ハードウェアの異常の下でも堅牢なサービス品質を示す。 第2のケーススタディでは、WSEベースのシミュレーションを調査し、ハードウェアの欠陥を許容するスパースで非同期なデバイス対ホストサンプリングを通じて、時空間の人口履歴を追跡するためのベストプラクティスを実証している。 要約すると、最善緩和の潜在的な形態と範囲にわたって、デジタル進化は、決定論後のHPCパラダイムの発展に一意に貢献する位置にあると論じる。

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