MaxCode: A Max-Reward Reinforcement Learning Framework for Automated Code Optimization

📄 arXiv: 2601.05475v1 📥 PDF

作者: Jiefu Ou, Sapana Chaudhary, Kaj Bostrom, Nathaniel Weir, Shuai Zhang, Huzefa Rangwala, George Karypis

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2026-01-09

💡 一句话要点

MaxCode：基于最大奖励强化学习的代码自动优化框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 代码优化 强化学习 大型语言模型 CUDA 性能优化 自动化 代码生成 反馈学习

📋 核心要点

  1. 现有代码优化方法难以处理复杂代码（如CUDA内核）的优化，且难以有效利用性能指标反馈。
  2. MaxCode提出了一种基于最大奖励强化学习的框架，通过迭代改进和执行反馈来指导LLM发现更优解。
  3. 实验表明，MaxCode在CUDA和C++优化基准测试中，相比基线方法，显著提升了优化代码的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在通用编码任务中表现出强大的能力，但在优化代码时面临两个关键挑战：(i)编写优化的代码（如高性能CUDA内核和竞赛级CPU代码）需要系统、算法和特定语言方面的专业知识；(ii)需要解释诸如计时和设备利用率等性能指标，而不仅仅是二元正确性。本文探索了推理时搜索算法，该算法通过基于执行反馈的迭代细化来指导LLM发现更好的解决方案。我们提出的方法MaxCode将现有的搜索方法统一在最大奖励强化学习框架下，使观察和动作值函数模块化以便修改。为了增强观察空间，我们集成了一个自然语言评论模型，该模型将原始执行反馈转换为关于错误和性能瓶颈的诊断性见解，以及迄今为止看到的最佳折扣奖励。这些共同为代码提议函数提供了更丰富的输入。为了改善搜索期间的探索，我们使用来自rollout的动作值训练了一个生成式reward-to-go模型，以重新排序潜在的解决方案。在KernelBench (CUDA)和PIE (C++)优化基准测试中，结果表明，与基线相比，MaxCode提高了优化代码的性能，在绝对加速值和相对加速排名方面分别实现了20.3%和10.1%的相对改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在自动代码优化方面面临的挑战，特别是对于需要专业知识的复杂代码（如CUDA内核）的优化，以及如何有效利用执行反馈（如计时和设备利用率）来指导优化过程。现有方法难以同时满足对系统、算法和特定语言的专业知识要求，并且无法充分利用性能指标进行优化。

核心思路：论文的核心思路是将代码优化问题建模为一个最大奖励强化学习问题，通过迭代搜索和执行反馈来指导LLM生成更优的代码。通过将现有搜索方法统一到该框架下，并引入自然语言评论模型和生成式reward-to-go模型，增强了观察空间和探索能力。

技术框架：MaxCode框架包含以下主要模块：1) 代码提议模块：利用LLM生成候选代码；2) 执行模块：执行候选代码并收集性能指标；3) 自然语言评论模块：将原始性能指标转换为诊断性见解；4) 奖励计算模块：根据性能指标计算奖励；5) 强化学习模块：基于奖励和状态更新策略，指导LLM生成更好的代码。整体流程是一个迭代过程，不断优化代码。

关键创新：MaxCode的关键创新在于：1) 将代码优化问题统一到最大奖励强化学习框架下，使得观察和动作值函数模块化；2) 引入自然语言评论模型，将原始执行反馈转换为更易于理解和利用的诊断性信息；3) 训练生成式reward-to-go模型，以改善搜索期间的探索。

关键设计：自然语言评论模型使用预训练的语言模型进行微调，以生成关于代码性能瓶颈的诊断性评论。生成式reward-to-go模型使用Transformer架构，以预测给定状态下未来可能获得的奖励。奖励函数的设计需要平衡代码的正确性和性能，例如可以采用加速比作为奖励。

📊 实验亮点

实验结果表明，MaxCode在KernelBench (CUDA)和PIE (C++)优化基准测试中，相比基线方法，在绝对加速值方面实现了20.3%的相对改进，在相对加速排名方面实现了10.1%的相对改进。这些结果表明，MaxCode能够有效地提高优化代码的性能。

🎯 应用场景

MaxCode具有广泛的应用前景，可用于自动优化各种类型的代码，包括高性能计算、嵌入式系统和移动应用等。该研究可以显著提高软件开发效率，降低开发成本，并提升软件性能。未来，MaxCode可以进一步扩展到支持更多编程语言和优化目标，并与其他自动化工具集成，实现更智能化的代码优化。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) demonstrate strong capabilities in general coding tasks but encounter two key challenges when optimizing code: (i) the complexity of writing optimized code (such as performant CUDA kernels and competition-level CPU code) requires expertise in systems, algorithms and specific languages and (ii) requires interpretation of performance metrics like timing and device utilization beyond binary correctness. In this work, we explore inference-time search algorithms that guide the LLM to discover better solutions through iterative refinement based on execution feedback. Our approach, called MaxCode unifies existing search methods under a max-reward reinforcement learning framework, making the observation and action-value functions modular for modification. To enhance the observation space, we integrate a natural language critique model that converts raw execution feedback into diagnostic insights about errors and performance bottlenecks, and the best-discounted reward seen so far. Together, these provide richer input to the code proposal function. To improve exploration during search, we train a generative reward-to-go model using action values from rollouts to rerank potential solutions. Testing on the KernelBench (CUDA) and PIE (C++) optimization benchmarks shows that MaxCode improves optimized code performance compared to baselines, achieving 20.3% and 10.1% relative improvements in absolute speedup value and relative speedup ranking, respectively.