用 Codex 实现 232 倍加速的 QR 分解

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

在 GPU Mode 举办的自动研究竞赛中，我利用 Codex 将 Householder QR 分解内核的速度提升了 232 倍，最终在 183 名参赛者中位列第 12。作为一名非专业领域的挑战者，我通过构建高效的反馈循环，在 14 天内提交了超过 1500 次尝试。本文分享了我如何从学习基础数学概念开始，逐步掌握 blocked Householder 算法，并利用 LLM 的迭代能力突破性能瓶颈的完整过程。即使没有深厚的领域知识，只要掌握正确的提问方式和自动化工具，也能在高性能计算领域取得惊人成果。