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通用大型语言模型
生成基本线性代数子程序代码的性能评估
DaichiMukunokiShun-ichiroHayashiTetsuyaHoshino
InformationTechnologyCenterGraduateSchoolofInformaticsInformationTechnologyCenter
NagoyaUniversityNagoyaUniversityNagoyaUniversity
Nagoya,Aichi466-8601Nagoya,Aichi466-8601Nagoya,Aichi466-8601
Email:mukunoki@cc.nagoya-u.ac.jpEmail:hayashi@hpc.itc.nagoya-u.ac.jpEmail:hoshino@cc.nagoya-u.ac.jp
TakahiroKatagiri
本InformationTechnologyCenter
译NagoyaUniversity
中Nagoya,Aichi466-8601
1Email:katagiri@cc.nagoya-u.ac.jp
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4摘要—基于大型语言模型（LLM）的生成式AI技术已被开可以通过网络界面通过自然语言交互帮助解决各种问
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.发并应用于辅助或自动生成程序代码。本文评估了现有通用题。该技术还可以应用于程序代码开发，并且已经开
7LLMs为CPU生成基础线性代数子程序（BLAS）代码的
0发了专门的LLM模型并基于它们提供了服务。鉴于
5能力。我们使用了OpenAI提供的两个LLM：GPT-4.1，一
2个生成预训练转换器（GPT）模型，以及o4-mini，o系列推全球IT人力资源短缺，人们对这种基于AI的程序
:理模型之一。这两个模型均于2025年4月发布。对于从级别开发支持技术寄予厚望。此外，关于在程序开发中应
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i1到3的BLAS例程，我们尝试仅根据例程名称生成（1）无由人类处理的任务范式正在发生变化。
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a优化的C代码，（2）带有基本性能优化（线程并行化、SIMD代码生成的目标是通过大型语言模型从自然语言
向量化和缓存阻塞）的C代码，以及（3）基于Fortran参考
提示指令等自动生成所需的程序。除了自然语言外，
代码进行基本性能优化的C代码。结果表明，在只给定例程名
称的情况下，许多情况下可以生成正确的代码。我们还确认可还可以使用用于数值计算的数学表达式、GUI程序的
以在一定程度上实现OpenMP线程并行化、SIMD向量化屏幕图像等作为输入。大型语言模型生成代码的能力
和缓存阻塞，并且该代码比参考代码更快。高度依赖于目标代码的类型以及提供的提示指令和信
息。对于常见的编程语言和有许多示例的常见任务，
1.介绍由于经过了大量的训练，其生成性能很高。然而，对
于高度专业化且很少实现的代码来说，则是不足的。
高性能计算（HPC）中使用的数值代码就是这样一个
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