AlphaEvolve on Cloud Batch: SC26 발표와 실제 실험의 접근·비용 조건

Google Cloud가 2026년 11월 13일 SC26을 앞두고 AlphaEvolve와 Cloud Batch를 연결하는 HPC 작업 구성을 소개했다. 개발자가 정한 평가 기준에 맞춰 코드 후보를 만들고 클라우드에서 실행한 결과를 다음 후보 생성에 반영하는 방식이다.

공식 발표는 수백 개 후보의 병렬 평가와 단일 VM·다중 노드 MPI 구성을 설명한다. 다만 이것은 Google이 소개한 구성과 확장 가능 범위다. 이번 글에서는 처리량이나 비용 절감 효과를 독립 측정하지 않았다. Google Cloud의 SC26 발표에서 발표 범위를 확인할 수 있다.

발표일과 예제 공개일을 구분하기

11월 13일은 이번 SC26 소개 글의 게시일이다. Cluster Toolkit의 AlphaEvolve 커뮤니티 예제를 추가한 커밋은 10월 16일에 이미 기록돼 있다. 따라서 이번 발표를 AlphaEvolve의 최초 공개나 모든 프로젝트 대상 정식 출시로 해석해서는 안 된다. 예제 추가 커밋에는 기존 공개 이력이 남아 있다.

현재 배포 절차를 확인하려면 실행 프레임워크가 있는 hpc-solutions 저장소도 함께 봐야 한다. 아래 설명은 11월 12일 커밋 5c629148409787d5d87582624ebff0370a145893에 고정한 공식 문서를 기준으로 한다. 이후 저장소 변경은 이 글의 확인 범위에 포함하지 않았다.

점수를 매기는 함수가 먼저다

실행 흐름은 컨트롤러, 평가 작업, 저장소로 나뉜다. 컨트롤러는 AlphaEvolve API에 후보 코드를 요청한다. Cloud Batch 작업은 후보의 정확성과 성능을 평가한다. 후보 파일과 수치 결과는 GCS에 보관한다. 컨트롤러는 평가 결과를 API에 돌려보낸다.

개발자는 시작 코드와 평가 함수를 준비해야 한다. 평가 함수가 모델이 만든 코드의 품질을 판단한다. 공식 예제에는 C++ 정렬, 회로 시뮬레이션, OpenFOAM 기반 날개 형상 최적화 등이 있다. 각 예제의 목표와 점수 정의가 다르므로 특정 점수 향상을 다른 작업의 정확성 보장으로 옮겨 읽기는 어렵다. 실행 프레임워크 README에 전체 흐름과 예제 목록이 있다.

자체 실험에서는 experiment.yaml에 문제와 평가 지표를 정의하고 evaluator.py에서 후보의 점수를 반환한다. 코드를 생성하기 전에 평가 기준이 원하는 동작을 실제로 구분하는지 확인해야 한다. 이는 공개 구조를 바탕으로 한 운영 제안이며 이번에 평가기를 실행해 얻은 결론은 아니다. 자체 실험 작성 문서에서 파일별 역할을 확인할 수 있다.

공개 코드와 API 접근 조건

공식 배포 문서는 Google Cloud SDK와 Cluster Toolkit v1.108.0 이상을 요구한다. 프로젝트 ID는 AlphaEvolve 허용 목록에 등록돼 있어야 한다. 노트북을 실행하는 사용자에게는 버킷의 roles/storage.objectUser와 roles/batch.jobsEditor 권한도 필요하다. 저장소를 내려받을 수 있다는 사실만으로 API 이용 자격이 생기지는 않는다.

배포 구성은 여러 실험에서 재사용하는 기반 인프라와 실험별 컨테이너 환경을 나눈다. 기반 인프라에는 서비스 계정, Artifact Registry, Pub/Sub, Colab Enterprise 런타임 등이 포함된다. 이 구성은 클라우드 리소스를 만들기 때문에 사용료가 발생할 수 있다.

문서는 Batch 평가 VM이 실험 중 필요할 때 실행되는 한편 Colab Enterprise 런타임은 실행 중에 계속 과금된다고 설명한다. 런타임에는 180분 유휴 종료 설정이 있다. 다른 인프라를 정리해도 결과를 보관한 GCS 버킷은 남아 과금될 수 있다. 실험 종료와 전체 비용 정리는 별도로 확인해야 한다. 고정 커밋의 배포·정리 안내에 접근 조건과 비용 설명이 함께 실려 있다.