OpenEvolve 多語言演化（Assembly 範例整理）

多語言支援說明

OpenEvolve 支援多種程式語言的演化最佳化，可參考以下官方範例：

• Rust｜自適應排序
  https://github.com/algorithmicsuperintelligence/openevolve/tree/main/examples/rust_adaptive_sort

• R｜穩健回歸
  https://github.com/algorithmicsuperintelligence/openevolve/tree/main/examples/r_robust_regression

Assembly（x86-64）演化設定重點

為什麼要用 Full Rewrite Mode？

• Assembly 使用 ; 作為註解符號（不是 #）
• diff-based evolution 無法可靠處理 assembly
• 必須關閉 diff 模式，改為每次整份程式重寫

設定檔（config.yaml）

file_suffix: ".asm"   # 或 GNU assembler 使用 .s
diff_based_evolution: false  # Assembly 必須使用完整重寫模式

llm:
  system_message: |
    You are an expert in x86-64 assembly optimization.
    Rewrite the entire program to optimize for performance.
    Focus on:
    - Instruction-level parallelism (ILP)
    - Cache optimization
    - Register allocation
    - SIMD instructions
    - Modern CPU microarchitecture
      (out-of-order execution, branch prediction)

初始程式（initial_program.asm）

; 基礎 assembly routine（待優化）
section .text
global optimize_me
optimize_me:
    ; 初始實作
    ret

評測器（evaluator.py）

# 使用 nasm / gas 組譯
subprocess.run(["nasm", "-f", "elf64", program_path, "-o", "output.o"])

# 與測試用 C 程式連結
subprocess.run(["gcc", "output.o", "test_harness.c", "-o", "benchmark"])

# 執行並量測效能指標
# - CPU cycles
# - Instructions
# - Cache misses
# - Throughput

應用場景（延伸）

• microbenchmark（如 memcpy / hash / sort kernel）
• HFT / 低延遲系統的 hot path
• CPU-specific hand-tuned assembly 自動化調校

這種做法本質上是一個「自動演化的 Assembly 效能調校器」