# AlphaTensor Google DeepMind が2022年に発表した、強化学習を用いて汎用行列乗算(GEMM: general matrix multiply)の高速アルゴリズムを探索するプロジェクト。GEMMの高速化探索を一人プレイのゲームとして定式化し、多数の候補アルゴリズムを試行することで人間が発見していなかった手法を導出する。(Source: [[@2025__OReilly__AI Systems Performance Engineering - Chapter 20 AI-Assisted Performance Optimizations and Scaling Toward Multimillion GPU Clusters]]) 2×2行列に対するStrassenの劣二次アルゴリズムを再発見した上で、より大きな行列サイズ向けにさらに改良した。実際のハードウェアで検証したところ、NVIDIA Volta V100世代のcuBLASライブラリより10〜20%高速な行列乗算手法を発見しており、これは新しいハードウェア世代を待たずに純粋なソフトウェア・アルゴリズムの革新だけで達成された点が特筆される。(Source: [[@2025__OReilly__AI Systems Performance Engineering - Chapter 20 AI-Assisted Performance Optimizations and Scaling Toward Multimillion GPU Clusters]]) 書籍『AI Systems Performance Engineering』の著者は、AlphaTensorの成果を「AIがアルゴリズム革新を発見しうる」ことの証拠として位置づける一方、本書執筆時点(2025年)でcuBLAS等の主流GPUライブラリにはまだ統合されておらず、実験的段階にとどまると注記している。(Source: [[@2025__OReilly__AI Systems Performance Engineering - Chapter 20 AI-Assisted Performance Optimizations and Scaling Toward Multimillion GPU Clusters]]) ## 関連 - [[wiki/entities/AI Systems Performance Engineering|AI Systems Performance Engineering]] — Chapter 20 で言及 - [[LLM駆動GPUカーネル生成]] — 同種の「AIによるGPU性能最適化」を扱う概念 - [[@2025__OReilly__AI Systems Performance Engineering - Chapter 20 AI-Assisted Performance Optimizations and Scaling Toward Multimillion GPU Clusters]] — 出典source