Is manual software optimization a thing of the past?
作者: Pavlin G. Poličar, Martin Špendl, Tomaž Hočevar
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2026-09-29
💡 一句话要点
利用大型语言模型自动优化科学软件性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 软件优化 科学计算 自动化 性能提升 算法创新 数据处理
📋 核心要点
- 现有的软件优化方法依赖于人类开发者的专业知识，效率低下且难以应对大规模数据处理的需求。
- 本文提出利用大型语言模型（LLM）代理自动优化科学软件，减少对人工干预的依赖。
- 实验结果表明，优化后的实现速度提升显著，部分情况下速度提高达两个数量级，展示了LLM在软件优化中的潜力。
📝 摘要（中文）
科学软件在处理大规模数据集时，需保持可接受的执行时间。传统的软件优化需要编程、算法和数值方法的专业知识。本文探讨了基于大型语言模型（LLM）的代理是否能够自主实现科学软件的性能提升。研究中，LLM代理被任务优化三种计算问题的软件，结果显示优化后的实现速度在所有测试配置中均有提升，最高可达现有工具的两个数量级。优化包括低级代码优化、数学重构以及全新的图形计数算法。我们认为，随着自动化程度的提高，人工软件优化可能成为过去式。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决科学软件在处理大规模数据时的性能瓶颈，现有方法依赖于人工优化，效率低且难以适应快速变化的需求。
核心思路：通过利用大型语言模型（LLM）代理，自动化软件优化过程，减少对人类开发者的依赖，使其能够专注于定义目标和验证结果。
技术框架：研究中，首先由人类定义优化范围、正确性标准和验证机制，随后LLM代理独立执行优化任务，最终由代码维护者进行审查和验证。
关键创新：最重要的创新在于LLM代理能够在已有成熟实现的基础上，进行自主优化，且在某些情况下，优化效果超越了人类开发者的手动优化。
关键设计：在优化过程中，LLM代理进行了低级代码优化、数学重构，并提出了全新的图形计数算法，具体参数设置和算法细节在实验中进行了验证。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，LLM代理优化后的实现速度在所有测试配置中均有显著提升，部分情况下速度提高达两个数量级，超越了现有的最快工具。这表明LLM在科学软件优化中的有效性和潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括科学计算、数据分析和机器学习等，能够显著提升软件的执行效率，降低人工优化的需求。未来，随着LLM技术的进一步发展，可能会在更多领域实现自动化软件优化，推动科学研究的进展。
📄 摘要（原文）
Scientific software is increasingly required to process larger datasets while maintaining acceptable execution times. Software optimization traditionally requires substantial expertise in programming, algorithms, and numerical methods. Recent advances in large language models (LLMs) offer the possibility of automating much of this process. We investigate whether LLM-based agents can autonomously achieve substantial performance improvements in scientific software, including mature implementations that have already been extensively optimized by human developers. We tasked an LLM-based agent with optimizing software for three computational problems: t-SNE, single-sample gene set enrichment analysis (ssGSEA), and graphlet counting. Humans defined the scope, correctness criteria, and a verification mechanism, after which the agent worked autonomously, in some cases for several hours. Code maintainers reviewed each resulting implementation and verified its correctness. The optimized implementations were faster in all tested configurations, by up to two orders of magnitude over the fastest existing tools. The improvements included low-level code optimizations, mathematical reformulations, and an entirely new algorithm for graphlet counting. Software optimization can increasingly be delegated to autonomous agents, with the human role shifting from implementing optimizations to deciding which software to optimize, defining objectives, providing verification mechanisms, and ensuring the correctness of the final software. For well-scoped, verifiable problems, we argue that manual software optimization may be a thing of the past.