Tiered fitness

5.6 Tiered fitness и screen-cache

Опциональный режим (fitness_tiered_enabled=True, по умолчанию выключен) для ускорения оценки больших популяций. Реализация: tiered_eval.py, screen_cache.py.

Этапы одного поколения:

1. Screen (все особи): stratified подмножество val размером fitness_screen_size (default 2048), индексы в data/cifar10/fitness_screen_indices.json (seed=cfg.seed+1, баланс 50/50 pos/neg).
2. Survivors: top fitness_screen_survivor_fraction (default 50%) по screen-fitness получают полный forward на fitness_val_size (25k).
3. Combined fitness: survivors — full val score; остальные — screen score. Elite count = int(population_size × elite_percent) от всей популяции по combined ranking.
4. После periodic GD: для элит сохраняются fp16-активации screen-val в RAM (ScreenCacheStore, LRU).
5. Следующее поколение: offspring с lineage от элиты может переиспользовать cache (exact hit или incremental forward для split / without_split / clone).

Параметр	Default	Описание
fitness_tiered_enabled	False	Включить двухступенчатый eval
fitness_screen_size	2048	Размер screen-val
fitness_screen_survivor_fraction	0.5	Доля pop на full val после screen
fitness_screen_cache_enabled	True	RAM-кеш 2k-активаций элит
fitness_screen_cache_max_entries	1000	Макс. записей LRU
fitness_screen_cache_max_bytes	50_000_000_000	Бюджет RAM (~50 GiB)
offspring_queue_max_size	1000	Жёсткий cap очереди offspring

Structured study (05_structured_study.py) по умолчанию не включает tiered — текущие --resume продолжают legacy-пайплайн.

---