當候選評估占據搜尋的大部分成本時，分擔這部分工作，就能為更大規模的實驗打開空間。EvoX 於 2025 年 4 月 23 日發布的實驗性指南，說明了當年 3 月引入的路徑：依程序拆分種群，再於演算法更新前彙整適應度。
分開評估，匯合種群回饋。
分配評估，再匯合回饋
實作為 StdWorkflow 增加分散式執行選項。評估時，種群沿候選維度按程序 rank 切分；每個程序評估分配給自己的候選，隨後收集並串接適應度，再返回演算法的更新路徑。 StdWorkflow
這是協調工作流內部的分散式評估，與在不同機器上啟動獨立搜尋、最後比較各自答案不同。高開銷模擬或目標函數可以成為合理的應用情境，前提是評估能處理分配的候選批次，且執行環境已正確配置。
可重現性是配置的一部分
指南強調在任何 Torch 或 NumPy 操作之前設定隨機種子，並介紹透過 torch.distributed 或 torchrun 啟動程序。實作會在問題評估周圍隔離隨機數產生器狀態。一致初始化很重要，因為各程序在評估不同種群部分時，仍需保持相容的搜尋狀態。 2025-04-23
衡量完整的一代計算
以相同目標、隨機種子與種群預算，比較單程序基準與分散式執行。記錄包含通訊的完整一代時間，並檢查候選與適應度的順序對應關係。可以先從快速入門建立完整工作流程，再增加裝置。