Agenti LLM come Ottimizzatori Avidi nell'Ottimizzazione del Codice Sensibile all'Hardware

Un nuovo studio su arXiv (2605.19782) indaga il comportamento degli agenti LLM nell'ottimizzazione del codice sensibile all'hardware. Attraverso tre esperimenti controllati, i ricercatori hanno scoperto che in pura ottimizzazione black-box, gli LLM agiscono come ottimizzatori avidi. Nella generazione zero-shot di kernel, fornire informazioni esplicite sulla dimensione dell'input non ha avuto effetti misurabili, con i modelli che convergevano agli stessi parametri del kernel indipendentemente dalla dimensione o dalla temperatura. Le prestazioni sono diminuite drasticamente quando si ottimizzavano dimensioni di kernel insolite, indipendentemente dal linguaggio utilizzato. Lo studio evidenzia le limitazioni dei sistemi di ottimizzazione basati su LLM.