エージェントに「このforward passを最速にしろ」と頼む方が、専門家の戦略より速かった

Make this forward pass as fast as possible

Flapping Airplanesの巨額調達やHyperstitionのHyperkernelなど、エージェントが直接カーネルを最適化する動きが活発化している。TVMはIRをLeanで形式化し検証の土台を提供すべきだと主張する一方、TogetherのTKCCはIRの表現力に限界があるとし、コストモデルで探索空間を絞り込む。コンパイラは消えるのではなく分解されつつあり、最適化すべき対象はコードではなく探索そのものへと移りつつある。

専門家が書いた戦略を種として与えるよりも、単に「このforward passをできるだけ速くしろ」とプロンプトする方が負けた。これは見事なアブレーションだ。
  1. 0-_-0

    もしAIモデルがカーネルの最適化のために訓練されていれば、MLコンパイラを容易に置き換えられるだろう。分岐がなければ、数値チェックで必要な正しさの保証が得られる。しかし、すでにAnthropicは最新モデルのカーネル最適化能力を意図的に弱めているのが見て取れる一方、中国のAI企業は逆のインセンティブを持っている。

  2. etskinner

    カーネルやコンパイルについてあまり詳しくない者からすると、これは現代版のRetroencabulatorのように読める。

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2026-11-11