Durchbruch in autonomer Code-Optimierung und Effizienzsteigerung

AlphaE­volve, entwick­elt von Google Deep­Mind, ist ein neues Sys­tem, das Code autonom verbessert und bei Google bere­its sig­nifikante Effizien­zgewinne erzielt hat. Das Sys­tem hat nicht nur einen 56 Jahre alten Reko­rd in der Matrix-Mul­ti­p­lika­tion gebrochen, son­dern auch 0,7 % der glob­alen Rechenka­paz­ität in den Google-Rechen­zen­tren zurück­ge­won­nen – Einsparun­gen, die auf Hun­derte Mil­lio­nen Dol­lar pro Jahr geschätzt wer­den¹Google’s AlphaE­volve: The AI agent that reclaimed 0.7% of Google’s com­pute – and how to copy it.

AlphaE­volve orchestri­ert eine autonome Pipeline von LLMs, deren Auf­gabe es ist, Algo­rith­men durch direk­te Codeän­derun­gen zu verbessern. Mith­il­fe eines evo­lu­tionären Ansatzes, der kon­tinuier­lich Feed­back von einem oder mehreren Eval­u­a­toren erhält, verbessert AlphaE­volve iter­a­tiv den Algo­rith­mus und führt poten­ziell zu neuen wis­senschaftlichen und prak­tis­chen Ent­deck­un­gen.

Die bre­ite Anwend­barkeit dieses Ansatzes wird durch die Anwen­dung auf ver­schiedene wichtige rech­ner­ische Prob­leme demon­stri­ert. Bei der Opti­mierung kri­tis­ch­er Kom­po­nen­ten von großen Rechen­stacks bei Google entwick­elte AlphaE­volve einen effizien­teren Sched­ul­ing-Algo­rith­mus für Rechen­zen­tren, fand eine funk­tion­al äquiv­a­lente Vere­in­fachung im Schal­tungs­de­sign von Hard­ware-Beschle­u­nigern und beschle­u­nigte das Train­ing des LLM, der AlphaE­volve selb­st zugrunde liegt. Darüber hin­aus ent­deck­te AlphaE­volve neuar­tige, nach­weis­lich kor­rek­te Algo­rith­men, die die besten Lösun­gen für eine Rei­he von Prob­le­men in Math­e­matik und Infor­matik übertr­e­f­fen und den Umfang früher­er Meth­o­d­en der automa­tisierten Ent­deck­ung deut­lich erweit­ern. Beson­ders her­vorzuheben ist die Entwick­lung eines Suchal­go­rith­mus, der ein Ver­fahren zum Mul­ti­plizieren zweier 4 × 4 kom­plexw­er­tiger Matrizen mit 48 skalaren Mul­ti­p­lika­tio­nen fand – eine Verbesserung des Strassen-Algo­rith­mus nach 56 Jahren²AlphaE­volve: A cod­ing agent for sci­en­tif­ic and algo­rith­mic dis­cov­ery.

AlphaE­volve basiert auf ein­er Architek­tur, die wie ein Betrieb­ssys­tem für autonome Agen­ten funk­tion­iert. Kernbe­standteile sind ein zen­traler Con­troller, zwei spezial­isierte Sprach­mod­elle (Gem­i­ni Flash für schnelle, bre­it gefächerte Entwürfe und Gem­i­ni Pro für tiefge­hende Analy­sen), ein ver­sion­iert­er Spe­icher­di­enst für Pro­jek­this­to­rien und automa­tisierte Eval­u­a­toren, die Codeän­derun­gen bew­erten. Die Eval­u­a­toren spie­len eine Schlüs­sel­rolle, indem sie jede vorgeschla­gene Änderung mit automa­tisierten Tests prüfen und nur die besten Vorschläge weit­er­ver­fol­gen. Dieses Sys­tem ermöglicht es AlphaE­volve, kom­plexe Opti­mierun­gen durchzuführen, bei denen mehrere Ziele wie Latenz und Genauigkeit gle­ichzeit­ig berück­sichtigt wer­den.

Der Evo­lu­tion­sprozess in AlphaE­volve nutzt die Fähigkeit mod­ern­er LLMs, auf Rück­mel­dun­gen zu reagieren, und ermöglicht so die Ent­deck­ung von Kan­di­dat­en, die sich in Syn­tax und Funk­tion wesentlich vom ursprünglichen Kan­di­daten­pool unter­schei­den. Er ist sowohl auf Prob­leme anwend­bar, bei denen die Ent­deck­ung neuer Algo­rith­men das eigentliche Ziel ist, als auch auf den bre­it­en Bere­ich von Prob­le­men, bei denen die Lösung nicht ein Algo­rith­mus selb­st ist, son­dern einen Algo­rith­mus zu beschreiben, wie diese Lösung zu kon­stru­ieren oder zu find­en ist. Im let­zteren Fall ist die Ent­deck­ung des Algo­rith­mus nur ein instru­mentelles Ziel, das sich jedoch im Ver­gle­ich zur direk­ten Suche nach der Lösung als über­raschend effek­tive Strate­gie erweist³ebd. .

Ein weit­eres High­light von AlphaE­volve ist die iter­a­tive Code-Verbesserung. Während Gem­i­ni Flash erste Entwürfe liefert, ver­fein­ert Gem­i­ni Pro diese und schlägt hochw­er­tigere Änderun­gen vor. Die Änderun­gen wer­den in einem Git-kom­pat­i­blen For­mat gespe­ichert, das eine Rück­ver­fol­gbarkeit und Wiederver­wend­barkeit gewährleis­tet. Dieser Ansatz erlaubt es AlphaE­volve, ganze Code-Repos­i­to­ries zu opti­mieren und nicht nur einzelne Funk­tio­nen.

Neben den Einsparun­gen in den Rechen­zen­tren kon­nte die Laufzeit von Gem­i­ni-Train­ingsker­nen um 23 % und die Effizienz von FlashAt­ten­tion um 32 % verbessert wer­den. Diese Verbesserun­gen brin­gen nicht nur klare wirtschaftliche Vorteile, son­dern zeigen auch, wie autonom arbei­t­ende Sys­teme beste­hende Prozesse rev­o­lu­tion­ieren kön­nen.

Für Unternehmen, die ähn­liche Tech­nolo­gien imple­men­tieren möcht­en, gibt AlphaE­volve wichtige Leitlin­ien vor. Der Erfolg solch­er Sys­teme hängt von klar mess­baren Zie­len ab. Unternehmen soll­ten sich auf Work­flows konzen­tri­eren, bei denen Verbesserun­gen anhand quan­tifizier­bar­er Metriken wie Latenz, Kosten oder Fehler­rat­en bew­ertet wer­den kön­nen. Zudem ist eine robuste Infra­struk­tur erforder­lich, die automa­tisierte Eval­u­a­toren, per­sis­tente Spe­ich­er und eine orchestri­erte Kom­bi­na­tion schneller und gründlich­er Mod­elle umfasst. Sicher­heit und Skalier­barkeit sind eben­falls entschei­dend, um mit den wach­senden Anforderun­gen autonomer Sys­teme Schritt zu hal­ten.

AlphaE­volve zeigt, dass die Zukun­ft autonomer Sys­teme nicht nur von der Intel­li­genz der Mod­elle, son­dern vor allem von deren tech­nis­ch­er Grund­lage abhängt. Unternehmen soll­ten mit kleinen, klar definierten Pro­jek­ten begin­nen, um erste Erfolge zu erzie­len und dann die Skalier­barkeit zu testen. Die Kom­bi­na­tion aus robustem Engi­neer­ing, deter­min­is­tis­chen Bew­er­tungsmech­a­nis­men und iter­a­tiv­er Verbesserung macht AlphaE­volve zu einem Vor­bild für die Entwick­lung autonomer Agen­ten.