cuda-opt-agent

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CUDA Opt Agent is an LLM-driven toolkit for automated CUDA kernel optimization. It generates baselines from text, specs, or existing .cu files, compiles and validates with nvcc, benchmarks on real GPUs, profiles with Nsight Compute, iterates improvements, and preserves reusable tuning knowledge.

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# CUDA Opt Agent

LLM 驱动的 CUDA 算子优化 Agent。给它自然语言任务、结构化 spec，或已有 `.cu` 文件，它会自动生成/修复 CUDA 代码，编译校验，真实 GPU benchmark，执行 Nsight Compute profiling，并在多轮迭代中保留真正变快的版本。

项目目标很直接：把 CUDA kernel 优化流程从“人工试错 + 看 profile + 改代码”变成可追踪、可续跑、可复用经验的自动化闭环。

## Highlights

- 支持三种输入：自然语言、YAML/TOML/JSON spec、已有 `.cu` seed。
- 每个候选版本都会经过 `nvcc` 编译、正确性校验和真实 GPU benchmark。
- 使用自适应 NCU profiling：先判断 memory / compute / latency 瓶颈，再采集相关深挖指标。
- LLM 负责分析瓶颈、选择优化方法、生成代码和超参候选。
- 只接受相对当前 best 真实提速的 trial；失败方法会进入黑名单。
- 支持多 shape benchmark，按 `mean`、`worst` 或 `weighted` 聚合延迟。
- 支持多 GPU 分发 HP 候选、跨 shape 并行 correctness check。
- 每次 run 全量落盘，支持中断后续跑和跨运行知识库。

## Architecture

![CUDA Opt Agent Architecture](https://raw.githubusercontent.com/KernelFlow-ops/cuda-opt-agent/main/asset/arch.png)

核心流程由 LangGraph 编排，运行状态由 `RunStateManager` 持久化，代码生成和评估结果都写入 `runs/`。

## Requirements

| 依赖 | 说明 |
|------|------|
| Python | `>=3.10` |
| CUDA Toolkit | 需要 `nvcc` |
| NVIDIA GPU / Driver | 需要可访问 CUDA GPU |
| Nsight Compute | 需要 `ncu`，用于 profiling |
| LLM API | Anthropic 或 OpenAI-compatible provider |

可选依赖：如果启用 bootstrap 外部搜索，可配置 Exa、Tavily 或 SerpAPI。

## Install

```bash
pip install -e ".[dev]"
cuda-opt --help
```

如果只运行主程序，不需要测试依赖：

```bash
pip install -e .
```

## Configure

在项目根目录创建 `.env`。至少配置一个 LLM provider。

OpenAI 或 OpenAI-compatible 网关：

```dotenv
LLM_PROVIDER=openai
OPENAI_API_KEY=your_key_here
OPENAI_MODEL=gpt-5.5
# OPENAI_BASE_URL=https://your-gateway.example.com
```

Anthropic：

```dotenv
LLM_PROVIDER=anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here
ANTHROPIC_MODEL=claude-sonnet-4-20250514
# ANTHROPIC_BASE_URL=https://your-gateway.example.com
```

完整模板见 `.env.example`。配置优先级：CLI 显式参数 > 环境变量 > `.env` > 代码默认值。

## Quick Start

### Natural Language

```bash
cuda-opt new layernorm --task "写一个 fp16 layernorm" --shapes "1024^2;2048^2;4096^2"
```

### Structured Spec

```bash
cuda-opt new softmax --spec examples/softmax.yaml
```

### Existing CUDA File

```bash
cuda-opt tune kernels/fused_attention.cu --operator fused_attention --task "保持 mask 语义不变"
```

### Compatibility Entry

```bash
cuda-opt run gemm --shapes "1024^3;2048^3;4096^3" --multi-shape-aggregator worst
```

### Resume

```bash
cuda-opt resume runs/layernorm_run_20260507T120000
cuda-opt resume layernorm --extra-iters 3
```

### Inspect

```bash
cuda-opt list
cuda-opt show runs/softmax_run_20260510T122612
cuda-opt diff runs/softmax_run_20260510T122612 v0 v3
```

## CLI Overview

| 命令 | 用途 |
|------|------|
| `cuda-opt new <op>` | 新建任务，支持 `--task`、`--spec`、`--from-cu` |
| `cuda-opt tune <file.cu>` | 从已有 CUDA 文件作为 v0 seed 继续优化 |
| `cuda-opt run <op>` | 兼容旧入口，适合快速 shape / dtype 试验 |
| `cuda-opt resume <target>` | 从 run 目录、run id 或算子名续跑 |
| `cuda-opt list` | 列出 runs |
| `cuda-opt show <run>` | 查看 run 汇总和最终报告 |
| `cuda-opt diff <run> <left> <right>` | 对比两个版本的 CUDA 代码 |

常用参数不需要都写进 `.env`，CLI 上临时覆盖即可：

```bash
cuda-opt new softmax \
  --spec examples/softmax.yaml \
  --max-iters 8 \
  --hp-candidate-count 4 \
  --multi-shape-aggregator weighted
```

## Task Spec

Spec 支持 YAML、TOML、JSON。最小结构如下：

```yaml
name: softmax
signature: "Y = softmax(X, dim=-1)"
task_description: "Row-wise numerically stable softmax"
dtypes:
  default: fp16
shapes:
  B: 2048
  N: 2048
constraints:
  - "use max-subtraction for numerical stability"
shape_profiles:
  - B: 1024
    N: 512
    _weight: 0.3
  - B: 2048
    N: 2048
    _weight: 0.5
  - B: 4096
    N: 8192
    _weight: 0.2
```

已有 CUDA 文件也可以写入 spec：

```yaml
name: fused_attention
signature: "out = fused_attention(q, k, v, mask)"
dtypes:
  q: fp16
  k: fp16
  v: fp16
  mask: bool
  out: fp16
seed_code_path: ../kernels/fused_attention.cu
task_description: "保持 mask 和 causal 语义不变，只优化性能"
```

`shape_profiles` 用于多 shape sweep。`_weight` 只在 `weighted` 聚合时使用。

## Shape Syntax

CLI 的 `--shapes` 支持两种写法：

```bash
# 按算子默认维度名解析，例如 gemm => M,N,K
cuda-opt new gemm --task "optimize fp16 gemm" --shapes "1024^3;2048^3"

# 显式维度名，更推荐
cuda-opt new softmax --task "row softmax" --shapes "B=1024,N=1024;B=4096,N=8192"
```

内置 profile 名：`small`、`medium`、`large`、`sweep`。当前内置支持 `gemm`、`softmax`、`layernorm`。

```bash
cuda-opt new layernorm --task "optimize layernorm" --shape-profile sweep
```

## How It Works

### Bootstrap

Agent 先生成可编译、可校验、可 benchmark 的 `v0`。如果输入已有 `.cu`，它会作为 seed code，并补齐必要的 harness 和任务上下文。

### Compile And Validate

所有版本必须先通过 `nvcc` 编译和 correctness check。编译失败时会触发 compile repair；HP 候选 correctness 失败时也可做有限次数修复。

### Benchmark

benchmark 使用 CUDA event 统计 latency，优先解析 JSON 输出，也兼容简单 key-value 输出。多 shape 模式会逐 shape 测量，再聚合为一个决策延迟。

### Adaptive NCU Profiling

NCU 分阶段采集指标：

- Phase 1：固定采集分类指标，判断 memory-bound、compute-bound 或 latency-bound。
- Phase 2：只采集对应路径的深挖指标，减少无关 metric replay。
- Phase 3：当资源接近饱和时补抓互补指标，提示 Agent 切换优化方向。

给 LLM 的不是裸指标列表，而是结构化诊断：瓶颈类型、饱和度、关键 stall、可行动指标和建议方向。

### Analyze And Decide

`analyze` 读取 benchmark、NCU 诊断、历史迭代和知识库，归纳性能瓶颈。`decide` 选择下一步优化方法；如果命中黑名单，会要求重选或停止。

### HP Search

当方法带超参时，LLM 生成多组候选。候选代码可并发生成和编译；通过编译与正确性校验后再 benchmark。多 GPU 环境可通过 `GPU_IDS` 分发候选，避免所有 trial 抢同一张卡。

### Evaluate And Reflect

trial 只有相对当前 best 达到 `ACCEPT_EPSILON` 才会被接受。成功经验和失败教训会写入知识库或黑名单；每轮 reflection 会追加到 `reasoning_log.md`。

### Resume And Memory

每个 run 都有 `state.json` 作为权威状态。中断后可按目录、run id 或算子名续跑。知识库按算子和硬件签名组织，后续任务会以软提示方式复用经验。

## Outputs

默认输出在 `runs/<operator>_run_<timestamp>/`。

| 路径 | 说明 |
|------|------|
| `state.json` | 当前完整状态，续跑的权威源 |
| `history.jsonl` | 迭代历史追加日志 |
| `config.json` | 本次运行配置快照 |
| `reasoning_log.md` | 每轮反思与归因 |
| `ref.py` | PyTorch 参考实现和 CUDA runner |
| `benchmark_runner.py` | benchmark 入口 |
| `iterv*/code.cu` | 每个版本生成的 CUDA 代码 |
| `iterv*/compile.log` | 编译日志 |
| `iterv*/benchmark.json` | benchmark 结果 |
| `iterv*/ncu_report.txt` | 结构化 NCU 诊断 |
| `iterv*/ncu_report.phase*.txt` | 分阶段 NCU 原始报告 |
| `best.txt` | 当前 best 版本指针 |
| `final_report.md` | 最终总结 |

`best.txt` 是跨平台 best 指针。目录 symlink 是可选行为，需要时设置 `ENABLE_BEST_SYMLINK=1`。

## Project Structure

```text
src/cuda_opt_agent/
├── cli.py                 # Typer CLI: new / tune / run / resume / list / show / diff
├── config.py              # .env loader and AgentConfig construction
├── task_spec.py           # YAML/TOML/JSON OperatorSpec loading
├── shape_profiles.py      # shape profile parsing and CLI shape args
├── interrupts.py          # interruption helpers
├── agent/
│   ├── graph.py           # LangGraph workflow
│   ├── state.py           # GraphState TypedDict
│   ├── llm_client.py      # Anthropic / OpenAI-compatible wrapper
│   ├── temperatures.py    # per-node temperature policy
│   ├── prompts/           # analyze / decide / apply / repair prompt templates
│   └── nodes/             # workflow node implementations
├── codegen/
│   ├── ref_generator.py   # generated ref.py and benchmark runner
│   ├── normalizer.py      # code extraction / normalization
│   └── verifier.py        # quick CUDA code structure checks and diffs
├── memory/
│   ├── persistence.py     # run artifacts, state and history persistence
│   ├── run_state.py       # RunStateManager
│   └── knowledge.py       # cross-run knowledge base
├── models/
│   ├── data.py            # Pydantic models
│   └── enums.py           # enums and method normalization
├── tools/
│   ├── compile.py         # nvcc compile helpers
│   ├── correctness.py     # correctness checks
│   ├── benchmark.py       # benchmark execution and aggregation
│   ├── profile.py         # adaptive Nsight Compute profiling
│   ├── hardware.py        # GPU / CUDA hardware discovery
│   ├── ref_eval.py        # reference evaluation helpers
│   └── web_search.py      # optional external search providers
└── tui/
    ├── app.py             # Rich/Textual UI shell
    ├── live.py            # streaming output helpers
    └── widgets.py         # UI widgets
```

其他目录：

| 路径 | 说明 |
|------|------|
| `examples/` | 示例 task specs |
| `tests/` | 单元测试和集成测试 |
| `asset/` | README 图和架构资源 |
| `runs/` | 本地运行产物，通常不应提交 |
| `knowledge_base/` | 本地优化经验库 |

## Generated Kernel Contract

Agent 生成或接管的 CUDA runner 需要支持这些基本行为：

- `--check`：执行 correctness check。
- `--warmup <n>` 和 `--rounds <n>`：执行 benchmark。
- `--shape key=value ...`：接收 shape profile 参数。
- 输出 JSON 或 key-value latency 结果，便于 `benchmark.py` 解析。

如果输入是已有 `.cu`，建议保持 kernel 入口、shape 语义和数值约束清晰；其余 harness 可以让 Agent 补齐或修复。

## Notes

- `.env` 可能包含 API key，不要提交。
- `runs/` 会包含生成代码、编译产物、profile 报告和 reasoning 记录。
- `knowledge_base/` 是本地经验库，可按团队需求决定是否共享。
- 对 tiny kernel，真实提升可能接近 kernel launch floor，建议增加 shape 或 rounds 复核。
- 对多 GPU 机器，`GPU_IDS=0,1,2,3` 可让 HP 候选分散执行，但单卡 benchmark 仍会串行化以减少竞争。

## License

MIT

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