MusaCoder: generación nativa de kernels GPU con entrenamiento full-stack

La generación eficiente de kernels nativos para GPU es uno de los desafíos más complejos en la optimización de cargas de trabajo de inteligencia artificial. Tradicionalmente, los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) enfrentan dificultades para traducir programas tensoriales de alto nivel a código de bajo nivel ejecutable y rápido, mientras que los métodos de aprendizaje por refuerzo basados en ejecución sufren recompensas dispersas, explotación de señales falsas y inestabilidad en el entrenamiento. En este contexto surge MusaCoder, un marco de entrenamiento full-stack que combina síntesis de datos progresiva orientada a kernels, ajuste fino por rechazo con preservación de diversidad y aprendizaje por refuerzo con retroalimentación de ejecución. Su arquitectura incluye un entorno distribuido de verificación y recompensa (MooreEval), estrategias de estabilización como PrimeEcho para recompensas multi-turno ancladas en el primer turno, Buffered Dynamic Retry para recuperar señales de muestras difíciles, y MirrorPop para filtrado off-policy. Los resultados experimentales demuestran que MusaCoder supera a referencias tanto de código abierto como propietarias, logrando que un modelo de 9B iguale o mejore a modelos cerrados de frontera, y que una versión de 27B establezca un nuevo estado del arte. Este avance no solo valida la efectividad del entrenamiento con retroalimentación de ejecución para la generación nativa de kernels, sino que también abre la puerta a que GPUs de nuevas arquitecturas puedan soportar la pila completa de post-entrenamiento de LLMs.

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