최근 GPU 모드(GPU Mode)의 'qr_v2' 대회에서 AI 모델 코덱스(Codex)를 기반으로 한 자동 연구 시스템이 GPU 커널 최적화에서 놀라운 성과를 거두었습니다. 이 시스템은 파이토치(PyTorch)의 `torch.geqrf` 함수 기준 약 419,000마이크로초(µs)가 걸리던 QR 분해(QR decomposition) 연산을 1,805µs까지 단축하며, 무려 232배의 속도 향상을 달성했습니다. 이는 183명의 참가자 중 12위에 해당하는 기록으로, AI가 복잡한 저수준(low-level) 최적화 문제에서도 뛰어난 성능을 발휘할 수 있음을 입증했습니다.
이번 최적화의 핵심은 순차 의존성이 강한 하우스홀더 QR(Householder QR) 알고리즘을 블록 하우스홀더(Block Householder) 및 WY 표현으로 재구성한 것입니다. 이를 통해 좁은 패널(panel) 부분만 직렬 처리하고, 후행 행렬 갱신은 텐서 코어(Tensor Core)에 적합한 GEMM(General Matrix Multiply) 연산으로 전환하여 GPU의 병렬 처리 능력을 극대화했습니다. 14일 동안 1,500회 이상의 제출과 반복적인 프로파일링, 커널 융합, 고정 크기 특수화, CUDA 그래프 활용 등 다양한 기법이 적용되었습니다. 특히, 3,000µs 이하의 성능 개선이 어려워지자 3~5개의 후보 빔(beam)을 유지하고, 고위험 구조 변경을 시도하며 아이디어의 다양성을 확보하는 전략이 주효했습니다.
이러한 성과는 AI가 복잡한 컴퓨팅 문제 해결에 있어 단순한 코드 생성 도구를 넘어, 실제 연구 개발 과정의 중요한 조력자가 될 수 있음을 시사합니다. 특히 GPU 커널 최적화와 같은 전문 분야는 깊은 도메인 지식과 경험을 요구하지만, AI는 방대한 실험과 피드백 루프를 통해 빠르게 학습하고 개선점을 찾아냈습니다. 이는 앞으로 AI가 과학 연구, 엔지니어링 설계, 복잡한 시스템 최적화 등 다양한 분야에서 인간의 역량을 보완하고 확장하는 데 기여할 잠재력을 보여주는 중요한 사례입니다. AI 기반의 자동 연구는 개발 주기를 단축하고 혁신을 가속화하는 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대됩니다.