剛剛，英偉達革了自己的命：智能體自主進化7天，干掉所有算子工程師、GPU專家

（來源：機器之心）

機器之心編輯部

這應該是今天剛剛出爐的、最炸裂的文章。

在很多算子開發的微信羣組，已經掀起了軒然大波。

「這或許是超人類智能在軟件領域的真正首次展露。」英偉達許冰剛剛在 X 上發出瞭如此斷言。他所評論的，正是他與 Terry Chen 和 Zhifan Ye 為共同一作的一項英偉達新研究 AVO。

在本周四剛剛提交到 arXiv 上的這項研究中，英偉達構建了 Agentic Variation Operator（AVO），這是一類新型進化變異算子，它用自主編碼智能體取代了經典進化搜索中固定的變異、交叉和人工設計的啓發式方法，並取得了相當震撼的實際表現。

許冰表示：「在一些經過高度優化的注意力機制工作負載中，智能體在沒有人工干預的情況下，即可在優化循環中連續搜索 7 天，從而超越幾乎所有人類 GPU 專家。」——AVO 的如此表現可能會讓許多內核/DSL 瑟瑟發抖。

黃之鵬的 X 推文

有意思的是，在 X 推文中，許冰還分享説一年半之前他與 Terry Chen 剛開始在英偉達研究智能體編程時，他們還不懂 GPU 編程，「所以從一開始我們就致力於開發完全自動化、無需人工干預的系統。」他們稱之為「盲編程（blind coding）」。

「在過去一年半的時間里，我們兩人在兩個智能體系統中開發了四代智能體。從第二代開始，這些智能體棧就開始自我演化。現在每個智能體的代碼行數都約為 10 萬行（非空代碼）。」

他還重點強調了 AVO 背后的重大意義：「我敢打賭：盲編程是軟件工程的未來。人類認知能力是瓶頸。」

下面我們就來詳細看看這篇或將開啟「盲編程」新時代的論文究竟做出了什麼貢獻。

• 論文標題：AVO: Agentic Variation Operators for Autonomous Evolutionary Search

• 論文地址：https://arxiv.org/abs/2603.24517v1

大語言模型已成為進化搜索（Evolutionary Search）中的強大組件，它以學習代碼生成取代了手工設計的變異算子。在這些系統中，LLM 根據選定的父代生成候選解，而通常基於啓發式的框架則負責父代採樣、評估和種羣管理。這種組合在數學優化和算法發現領域取得了顯著成果，包括 FunSearch 和 AlphaEvolve 等旗艦系統。

然而，將 LLM 限制在預設流程中的候選解生成功能從根本上限制了其發現能力：每次調用僅產生一個輸出，無法主動查閲參考資料、測試其更改、解讀反饋或在提交候選方案前修正方案。對於那些已經過極致人工調優、需要深度迭代工程才能進一步改進的實現，這種限制尤為突出。

研究者針對注意力機制背景下的這一問題進行了研究。注意力機制是 Transformer 架構的核心算子，也是優化最密集的 GPU 算子之一。FlashAttention 系列 和英偉達的 cuDNN 庫已將歷代 GPU 的注意力吞吐量推向硬件極限；在最新的 Blackwell 架構上，FlashAttention-4 (FA4) 和 cuDNN 均需要數月的人工優化。若要超越這些實現，需要與開發環境進行持續、迭代的交互：研究硬件文檔、分析分析器（Profiler）輸出以識別瓶頸、實現並測試候選優化方案、診斷正確性故障，並根據積累的經驗修正策略。

深度智能體（Deep Agents）的最新進展表明，結合了規劃、持久內存和工具使用能力的 LLM 可以自主處理此類多步工程工作流，應用範圍涵蓋從解決複雜的 GitHub 問題到生成關鍵深度學習軟件。這促使 LLM 在演化搜索中扮演一種截然不同的角色：與其將其限制在固定流水線內，不如將深度智能體提升爲變異算子本身。

為此，英偉達提出了智能體式變異算子（Agentic Variation Operators, AVO）。在這種模式下，一個自導向的代碼代理取代了以往基於單輪 LLM 或固定工作流系統中的變異和交叉過程。AVO 智能體擁有訪問所有先前方案、特定領域知識庫和評估工具的權限。它能自主決定查閲內容、修改對象以及評估時機，從而實現在長周期內的持續改進。

爲了驗證其有效性，英偉達將 AVO 應用於 NVIDIA Blackwell B200 GPU 上的多頭注意力（MHA）內核，並直接與專家優化的 cuDNN 和 FlashAttention-4 內核進行對比。在無需人工干預、長達 7 天的連續自主演化中，智能體探索了超過 500 個優化方向，演化出 40 個內核版本。最終生成的 MHA 內核在 BF16 精度下達到了最高 1668 TFLOPS 的吞吐量，在測試配置中分別超越 cuDNN 高達 3.5%，超越 FlashAttention-4 高達 10.5%。

英偉達對智能體發現的優化方案進行分析后發現，這些優化涵蓋了內核設計的多個層面，包括寄存器分配、指令流水線調度和負載分佈，反映了真正的硬件級推理。實驗表明，在 MHA 上發現的優化技術能有效遷移至分組查詢注意力（GQA）：智能體僅需 30 分鍾的額外自主適配，即可完成演化版 MHA 內核對 GQA 的支持，其性能相比 cuDNN 提升高達 7.0%，相比 FlashAttention-4 提升 9.3%。

該研究的主要貢獻如下：

• 提出代理式變異算子（AVO）：這是一類新型的演化變異算子，將智能體從單純的候選生成器提升爲變異算子。智能體通過與環境的迭代交互，自主探索領域知識、實施修改並驗證結果。

• 實現 SOTA 性能：在 NVIDIA B200 GPU 上，研究者在基準測試配置中實現了最頂尖的 MHA 吞吐量，達到 1668 TFLOPS，性能超越 cuDNN 高達 3.5%，超越 FlashAttention-4 高達 10.5%。此外，他們證明了這些優化可以輕松遷移至 GQA，僅需 30 分鍾的自主演化即可獲得顯著性能增益。

• 微架構優化分析：研究者對智能體在基準測試設置下發現的微架構優化進行了詳細分析，表明代理進行的是真正的硬件級推理，而非表層的代碼變換。

告別流水線

AI 智能體成為真正的「進化操盤手」

在傳統的基於 LLM 的進化搜索框架中，模型往往被困在固定的流水線里，僅僅充當候選代碼的生成器。它們每次調用只能輸出一次結果，無法主動查閲參考資料、測試代碼、理解反饋或在最終提交前修正策略。對於需要深度、反覆迭代的頂級硬件優化任務來説，這種限制尤為致命。

AVO 打破了這一侷限，將「變異算子」實例化為一個自我驅動的智能體循環。這個 AI 智能體可以自由查閲之前的代碼版本記錄、調用領域專屬的知識庫（如 CUDA 編程指南和 PTX 架構文檔），並根據執行反饋來主動提出、修復、批判和驗證代碼修改。

簡而言之，AVO 將 AI 從被動的「代碼生成器」提升爲了掌握全局的「進化操盤手」。

7 天自主運轉

在 Blackwell 架構上擊敗頂尖基準

研究團隊將 AVO 部署在一項極具挑戰性的任務上：在 NVIDIA Blackwell (B200) GPU 上優化多頭注意力（Multi-head Attention，簡稱 MHA）核心代碼。注意力機制是目前 Transformer 架構的核心，也是 AI 芯片上被優化得最極致的計算目標之一。

在完全沒有人類干預的情況下，AVO 智能體連續自主運行了 7 天。

在這 7 天里，智能體在后台探索了超過 500 個優化方向，並最終提交了 40 個有效迭代版本。最終，它生成的 MHA 核心在 BF16 精度下實現了高達 1668 TFLOPS 的吞吐量。

在基準測試中，AVO 交出的答卷令人驚歎：

• 相比英偉達官方為 Blackwell 定製的閉源 cuDNN 庫，吞吐量提升了最高 3.5%。

• 相比目前最前沿的開源基準 FlashAttention-4，吞吐量提升了最高 10.5%。

強大的泛化能力

30 分鍾遷移至分組查詢注意力

更令人印象深刻的是，這些由智能體發現的底層微架構優化，並非只針對特定場景的過度擬合。當研究人員要求 AVO 將優化好的 MHA 核心適配到如今大模型常用的分組查詢注意力（Grouped-query Attention，簡稱 GQA）時，智能體僅用了約 30 分鍾的自主調整就完成了任務。

在 GQA 的測試中，AVO 依然保持了絕對的領先優勢，性能比 cuDNN 高出最高 7.0%，比 FlashAttention-4 高出最高 9.3%。這表明，智能體在 MHA 進化過程中發現的計算和內存訪問優化模式，能夠有效泛化到具有不同計算特徵的 GQA 任務中。

深入底層的微架構推理

分析 AVO 提交的代碼變更可以看出，AI 智能體並非在做表面功夫，而是進行了真正深入硬件底層的邏輯推理 ：

• 無分支累加器重縮放：通過消除條件分支，智能體排除了 warp 同步的開銷，並替換了更輕量級的內存屏障，使得非因果注意力的吞吐量一次性提升了 8.1%。

• 糾錯與張量核心（MMA）流水線重疊：智能體重新組織了執行流水線，將原本順序執行的依賴關係轉化為交疊的流水線執行，大幅減少了硬件的空閒等待時間。

• 跨 warp 組的寄存器重新平衡：智能體通過分析性能分析器的數據，發現某些運算組因為寄存器不足而導致數據溢出至慢速本地內存。它果斷對 Blackwell 的 2048 個寄存器預算進行了重新分配，進一步壓榨出 2.1% 的性能提升。

英偉達的這項研究證明，AI 智能體已經具備了處理多硬件子系統（如同步、內存排序、流水線調度和寄存器分配）聯合推理的能力。AVO 作為一種不侷限於特定領域的進化變異算子，為未來的自動化軟件系統優化指出了一條明路。它不僅能用於 AI 芯片和深度學習底層生態的開發，未來更有望在所有對算力有着極致苛求的科學和工程領域中大展拳腳。

AI 智能體的自我進化能夠達到這種水平，你怕了嗎？

參考鏈接

https://x.com/bingxu_/status/2036983004200149460?s=46

https://x.com/nopainkiller/status/2036986666410532972