Avaliação de Modelos de Linguagem de Grande Escala na Geração Automática de Código Paralelo OpenMP - Nogueira, Julio Cesar; Kawamoto, André L. S.; Fabrício Filho, João; Gonçalves, Rogério A. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS), 2026)
Este trabalho apresenta uma avaliação de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) — incluindo ChatGPT 4.5, Gemini 3, Qwen, CodeLlama, entre outros — na geração/anotação automática de código paralelo OpenMP. Utilizando a suíte de benchmarks PolyBench/C, comparou-se o desempenho das versões geradas por Inteligência Artificial contra implementações manuais de especialistas e ferramentas de compilação determinísticas, como o LLVM PoLLy. Os resultados experimentais revelam que LLMs modernos produzem código com speedup competitivo, superando ferramentas tradicionais em cenários cache-friendly, embora ainda enfrentem desafios em kernels com dependências de dados complexas nos quais o modelo poliédrico prevalece.