Codex로 232배 빠른 커널 만들기: GPU Mode 대회에서의 자동 리서치

Auto-research with codex: How I achieved a 232x Faster Kernel

GPU Mode와 Core Automation이 주최한 자동 리서치 대회에서, 저는 Codex를 활용해 배치된 정사각 행렬의 compact Householder QR 분해를 구현했습니다. 183명 중 12위를 차지했고, 베이스라인 대비 232배의 속도 향상을 달성했습니다. 이 글에서는 제 접근 방식, 학습 내용, 그리고 대회 중 겪은 병목 현상을 공유합니다. 특히, 에이전트가 빠른 피드백 루프를 활용해 성능을 개선하는 '루프 엔지니어링'의 중요성을 강조합니다. 14일 동안 1500회 이상의 제출을 통해 커널을 최적화했습니다.