Investigando a Efetividade de LLMs na Otimização de Código Paralelo - Cattai, Pedro; Baldassin, Alexandro (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP); 2024: Anais da XV Escola Regional de Alto Desempenho de São PauloDO - 10.5753/eradsp.2024.239595, 2024)
Um dos desafios da programação paralela é o equilíbrio entre a corretude e a eficiência dos algoritmos. Com a evolução de técnicas baseadas em inteligência artificial, uma questão que se apresenta é o quanto tais técnicas conseguiriam auxiliar um programador a otimizar o código, sem comprometer sua corretude. Este artigo avalia o uso de Large Language Models (LLMs), como o ChatGPT e o GitHub Copilot, para a otimização de código paralelo escrito em OpenMP. Os resultados experimentais mostram que as otimizações do ChatGPT geralmente apresentam algum erro e não são notavelmente melhores, com raras exceções. O Copilot, entretanto, apresenta resultados mais consistentes e confiáveis.