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新智元报道

编辑：Aeneas 好困

【新智元导读】刚刚，AlphaEvolve又上大分了！基于它的开源实现OpenEvolve，靠自学成才、自己写代码，直接在苹果芯片上进化出了比人类还快21%的GPU核函数！这一刻，是自动化编程史上真正里程碑时刻，「AI为AI编程」的新时代正式开启，自动化奇点真要来了。

谷歌的AlphaEvolve，还在不断创造新的奇迹。

而就在刚刚，patched.codes的联合创始人兼CTO Asankhaya Sharma，用基于AlphaEvolve论文的开源实现OpenEvolve，成功自动发现了高性能的GPU内核算法。

具体来说，通过自我进化代码，它自动发现了一套在Apple Silicon上远超手动优化的GPU Metal核函数。

在真实的Transformer推理任务中，它带来了平均12.5%的性能提升，峰值甚至飙升了106%。

这种提升，直接超越了人类工程师21%！

这个系统没有提供人类的GPU编程专业知识，就发现了以下优化——

· 完美的SIMD优化

· 两阶段在线Softmax

· 针对GQA的特定内存布局优化

这不是一次简单的性能跃迁，而是自动化编程历史上真正的里程碑时刻——一套系统无需人类干预，就能在复杂的硬件架构中，挖掘出连专家都难以察觉的优化路径。

更重要的是，这一成就并非停留在实验室或论文中，而是在真实世界中、在苹果芯片上、在当今最主流的AI模型任务中，扎实地跑了出来。

由此，就证明了自动化代码优化技术在真实世界系统中的实际可用性。

它标志着一个新的时代正在开启：不再是人类为机器手写优化，而是机器开始为自己写更好的代码。

而在之后，随着硬件架构持续高速迭代，OpenEvolve这种工具的价值还会愈加凸显——它们将发掘出那些仅凭人力极难找到的深度优化机会。

挑战：GPU核函数优化

为什么说，OpenEvolve攻克的这个「GPU核函数优化」，这么有挑战性呢？

这是因为，现代Transformer模型严重依赖于高度优化的注意力核函数，但编写高性能的GPU代码却需要具备以下领域的深厚专业知识。

·特定硬件架构的细节（如Apple Silicon的统一内存、SIMD单元）

·底层编程语言（如Metal Shading Language）

·数值算法设计（如注意力机制、数值稳定性）

·内存访问模式的优化

所以，是否有可能不用人写代码，完全交给OpenEvolve，让它自动进化，看是否能生成性能更强的GPU核函数代码？

为此，Sharma决定以Qwen3-0.6B模型的分组查询注意力（GQA）实现为目标，来检验OpenEvolve的能力，看它是否能自动生成超越MLX生产级的「scaled_dot_product_attention」核函数的代码。

具体来说，项目的目标配置如下。

· 模型：Qwen3-0.6B（40个查询头 : 8个键值头）

· 硬件：配备统一内存的苹果M系列GPU

· 基线：MLX的高度优化的注意力实现方案

· 挑战：全自动发现Metal核函数的优化方法

进化方法

Sharma将OpenEvolve配置为直接进化Metal核函数的源代码，同时保留其与MLX框架的集成方式。

整个系统从一个基础的三阶段注意力实现方案开始，历经超过25代的进化。

进化设置

评估策略

每一个通过进化生成的核函数都经过了以下维度的全面测试：

关键优化

没想到，OpenEvolve在进化过程中，自主发现了以下几项体现出算法创新的优化策略！

1. 针对Apple Silicon的SIMD优化

仔细看就会发现，OpenEvolve的一个亮点，就是自己发现了一个非常巧妙的优化——

对于128维的注意力头，如果把数据按8个一组来处理，刚好就能完美匹配Apple Silicon硬件的SIMD宽度。

这就相当于自动踩中了硬件的「甜点区」，完全不需要任何人工调优，就能把性能直接拉满，让硬件利用率最大化！

2. 两阶段在线Softmax（Two-Pass Online Softmax）

在这个过程中，OpenEvolve做了一个很聪明的创新：把原来分开的两个步骤——Softmax归一化和值累加，融合到了一个计算循环中。

原本，传统算法要三个阶段才能跑完：先算注意力得分，再归一化，再加权求和。

现在直接两步搞定，流程更简洁，还大大降低了对内存带宽的占用，自然就跑得更快、更省资源了。

3. 针对GQA的特定内存布局优化

在此处，OpenEvolve的创新点在于，专门针对Qwen3模型的特殊结构做了优化。

这个模型的查询头与键值头的比例是特有的40:8（即5:1），系统充分利用了这个特性，设计出一种独特的合并内存访问（Coalesced Memory Access）的模式。

这种模式，特别适合Apple Silicon的统一内存架构，堪称是量身定制，效率极高，性能拉满。

评测结果

果然，最终进化生成的核函数在各项综合基准测试中，都展现出了显著的性能提升：

核心性能指标增益

详细基准测试结果

而且其中最为瞩目的是，在处理重复性模式生成任务时，OpenEvolve进化生成的核函数直接把解码速度提升了足足106%！

如此一来也就充分证明了，这个核函数在应对特定类型的工作负载时，真的性能爆棚。

统计分析

总之，从统计结果来看，OpenEvolve在某些特定类型的工作负载上，确实有很强的优化能力，能挖掘出原先的手写代码难以触及的性能潜力。

在20个不同测试任务中，它在其中7个任务上提升非常明显，性能增长超过了25%，体现出了「质的飞跃」。

背后功臣：高鲁棒性评估系统

注意，这一项目之所以能成功，有一个关键功臣就是OpenEvolve背后的评估系统。

它不是普通的跑分工具，而是专门为GPU核函数这种「硬核」代码而设计的，专为应对GPU核函数开发过程中的各种挑战。

GPU安全特性

全面的错误统计

技术深度剖析

面向GPU核函数的进化架构

此外，项目的成功也离不开OpenEvolve中多个组件的协同工作：

面向GPU优化的提示词工程

与此同时，为进化过程提供的提示词，也给OpenEvolve提供了至关重要的上下文信息：

更深远的影响

总之，本次对GPU核函数的成功优化，揭示了以下几点重要原则：

1. 专业知识的自动化探索与发现

OpenEvolve发现的优化策略，涵盖了众多需要深厚专业知识的领域：

这些领域知识并非由人类工程师直接提供，而是在进化探索的过程中自主涌现的。

2. 面向特定硬件的自适应优化

最终的优化方案是为Apple Silicon硬件量身定制的，这就表明，OpenEvolve具备自动发掘、利用特定硬件特性的能力。

3. 算法层面的创新

进化过程发现的「两阶段在线Softmax（two-pass online softmax）」算法，本身就是一项新颖的技术贡献，应用潜力已经远远超出了本次实验的特定场景。

4. 具备投产应用的价值

这些优化并非「纸上谈兵」，而是在真实的Transformer推理负载中能带来显著性能提升的实用技术，完全具备在生产环境中部署的价值。

核心技术架构升级

并且，自项目启动以来，Sharma已对OpenEvolve的核心能力进行了显著增强：

通过完全确定性的进化过程，保证科研级别的可复现性。

提供可交互的进化树视图，支持实时性能追踪。

通过种群迁移实现并行进化，以增强解空间的探索能力。

支持自动保存进度，并能从中断处恢复进化会话。

快速开始

所以，你准备好亲自上手，挑战GPU核函数优化或其他复杂难题了吗？

输入以下代码，就可以快速开始了：

如果想进一步了解更深入的信息，建议仔细阅读一下这几个文档。

GPU内核优化指南：https://github.com/codelion/openevolve/tree/main/examples/mlx_metal_kernel_opt

通用教程：https://github.com/codelion/openevolve-started

配置参考：https://github.com/codelion/openevolve/tree/main/configs

参考资料：

https://huggingface.co/blog/codelion/openevolve-gpu-kernel-discovery