无CUDA经验靠编程智能体拿下GPU优化赛第五
tokenbender · x · 2026-08-10
一位开发者在几乎没有 CUDA 背景的情况下，参加了 GPU Mode 内核竞赛（针对 B200 上的批量 Cholesky 分解）。
他通过构建一套围绕编码智能体的自动化研究循环来进行优化，该循环包含目标设定、规则、实验记忆、验证器和计算资源等模块。
最终，他的方案将耗时从基线的 2533.030 μs 大幅优化至 265.234 μs，在比赛中总排名第五。
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