摘要
本发明提供了一种多维度特征搜索与强化的CUDA代码生成及优化方法、系统,包括:基于任务描述和GPU硬件参数,通过大语言模型生成初始CUDA代码;对初始CUDA代码执行三重验证及反馈机制;根据三重验证的反馈信息,通过多维度特征搜索优化CUDA代码:基于错误信息调整大语言模型输入重新生成代码;基于性能指标动态选择优化策略,包括线程块大小、内存访问模式;迭代执行上述步骤直至生成通过三重验证且满足目标性能的CUDA代码。本发明通过对CUDA代码的代码特征进行分析,形成了包括编译可行性、逻辑正确性、执行时性能在内的三重验证及反馈机制,从而实现了CUDA代码的自动化评估过程,解决了CUDA代码优化过程难以自动化以及CUDA代码优化过程中缺少优化目标的问题。
技术关键词
大语言模型
内存访问模式
函数执行时间
代码特征
指令流水线
生成代码
逻辑
瓶颈
策略
机制
模块
参数
内核
动态
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