최근 GPU 모드(GPU Mode) 콘테스트에서 한 참가자가 인공지능(AI) 코드 생성 도구인 코덱스(Codex)를 활용해 행렬 분해(QR decomposition) 커널을 기준선 대비 232배 빠르게 만드는 놀라운 성과를 달성했습니다. 그는 총 183명의 참가자 중 12위를 기록하며, AI를 활용한 '오토 리서치(Auto-research)' 접근 방식이 복잡한 GPU 최적화 문제 해결에 얼마나 효과적인지 입증했습니다.
이 콘테스트는 배치(batched) 형태의 정방 행렬에 대한 하우스홀더 QR 분해(Householder QR factorization)를 구현하는 것이 목표였습니다. 참가자는 주어진 CUDA 행렬 A에 대해 H 행렬(상단 삼각형은 R, 하단 삼각형은 하우스홀더 벡터 저장)과 타우(tau) 벡터를 반환해야 했습니다. 특히, GPU 모드가 제공하는 '팝콘 CLI(popcorn CLI)'는 에이전트 친화적인 환경을 제공하여, 참가자들이 테스트, 벤치마킹, 그리고 리더보드 제출을 직접 자동화할 수 있게 했습니다. 이 개발자는 14일 동안 1,500회 이상의 제출을 통해 끊임없이 코드를 개선하며 최적의 성능을 찾아냈습니다. 그는 기본적인 GPU 커널 최적화 지식과 함께 AI 도구의 도움을 받아 '알려진 미지(known unknowns)'를 '알려진 알려짐(known knowns)'으로 전환하는 방식으로 문제에 접근했습니다.
이번 사례는 AI가 단순한 코드 생성 도구를 넘어, 복잡한 최적화 문제 해결 과정에서 인간의 연구 역량을 크게 증폭시킬 수 있음을 시사합니다. 특히, GPU 커널과 같이 고도의 전문 지식과 반복적인 실험이 요구되는 분야에서 AI는 개발자가 더 나은 질문을 던지고, 다양한 아이디어를 탐색하며, 지역 최적점(local maxima)에 갇히지 않도록 돕는 강력한 조력자가 될 수 있습니다. 이는 '루프 엔지니어링(loop engineering)'이라고도 불리며, AI와 인간의 긴밀한 협업을 통해 기술적 한계를 뛰어넘는 새로운 개발 패러다임을 제시하고 있습니다.