ATRL：面向昇腾 Triton 内核生成的压缩感知强化学习
原文标题：Compaction-Aware Reinforcement Learning For Ascend Triton Kernel Generation
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论文提出 ATRL（Ascend Triton Reinforcement Learning）后训练方法，将 GRPO 改造为压缩感知的分段级目标，用于长程内核生成任务。方法配套轻量智能体框架，提供编译、正确性与性能剖析的级联反馈，并注入昇腾专用知识库。在昇腾硬件上的 NPUKernelBench 与 KernelBench 评测中，ATRL 在正确性和加速比上均超过 GRPO 等基线。
- 问题
- LLM 生成高性能内核时上下文快速溢出，GRPO 仅靠终局奖励导致稀疏奖励与步级信用分配困难。
- 方法
- 把 GRPO 改造为压缩感知的分段级目标，配轻量智能体框架提供编译、正确性、性能剖析级联反馈并注入昇腾知识库。
- 结果
- 在昇腾硬件上的 NPUKernelBench 与 KernelBench 中，正确性与加速比均超过 GRPO 等基线。
- 影响
- 为国产昇腾平台的内核自动生成提供可用的后训练方案，降低算子开发成本。
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