中科院团队研发SparseRL技术：实现深度强化学习自动优化CUDA代码性能
如何让人工智能不仅能够生成可执行的代码，还能优化代码的运行效率？这个问题长期以来一直困扰着研究者。最近，中国科学院计算技术研究所的一个团队提出了名为 SparseRL 的新框架，首次将深度强化学习应用于稀疏 CUDA 代码的生成任务中。简单来说，就是让 AI 学会根据稀疏矩阵的具体结构，自动生成最优化的 CUDA 实现代码。实验数据表明，在经典的 SpMV 任务上，该方法将编译成功率提高了 20%
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