alphatensor
AlphaTensor 是 DeepMind 开源的一项突破性研究代码，旨在利用强化学习自动发现更高效的矩阵乘法算法。矩阵乘法是深度学习、科学计算等领域的核心运算，传统算法往往依赖人类数学家的直觉与推导，难以穷尽所有可能性。AlphaTensor 将寻找最优算法的过程建模为单人策略游戏，通过智能体在巨大的搜索空间中探索，成功找到了比现有经典算法步骤更少、速度更快的新方案，甚至在特定硬件上实现了实际加速。
该项目不仅发表了相关论文，还公开了数千种由 AI 发现的、互不等价的 4x4 矩阵乘法算法实例，并提供了验证其独特性及在 NVIDIA GPU 上进行基准测试的工具链。此外，它还展示了如何通过重组小规模算法的分解形式来构建更大规模的矩阵乘法方案。
AlphaTensor 主要面向人工智能研究人员、算法工程师以及对高性能计算感兴趣的开发者。对于希望深入理解 AI 如何辅助基础数学发现，或试图优化底层计算内核的专业人士而言，这套代码和数据集提供了宝贵的实验素材与参考范式。其核心技术亮点在于证明了强化学习不仅能解决具体应用问题，还能在基础算法理论层面推动人类知识的边界。
使用场景
某高性能计算团队正在为新一代气象预测模型优化核心的大规模矩阵运算内核，试图在有限的 GPU 资源下进一步压低延迟。
没有 alphatensor 时
- 工程师只能依赖 Strassen 等几十年前发现的传统算法，难以突破理论上的乘法次数瓶颈。
- 针对特定硬件（如 NVIDIA V100）手动调整算法参数耗时数周，且往往陷入局部最优解。
- 缺乏系统性的方法来验证是否存在更优的分解方案，只能凭经验猜测或放弃优化。
- 面对 4x4 等中等规模矩阵，无法穷举成千上万种非等价算法组合以寻找速度最快的特例。
使用 alphatensor 后
- 利用强化学习自动发现了比传统方法乘法次数更少的新算法，直接降低了计算复杂度。
- 通过内置的基准测试脚本，快速在目标 GPU 上验证了新算法的实际加速效果，将调优周期从数周缩短至数小时。
- 借助提供的 14,236 种非等价算法库，团队能直接筛选出最适合当前硬件架构的特化版本。
- 利用重组代码将小矩阵的高效分解方案扩展到大矩阵任务，实现了整体推理速度的显著提升。
alphatensor 将矩阵乘法算法的发现过程从“人工经验驱动”转变为"AI 自动探索”，为底层算力挖掘带来了颠覆性的效率飞跃。
运行环境要求
- 未说明
- benchmarking 模块需要 NVIDIA V100 GPU 进行速度测试
- 其他模块未明确要求 GPU
未说明
快速开始
AlphaTensor
这是与发表论文配套的代码。
Fawzi, A. 等人。利用强化学习发现更快的矩阵乘法算法。《自然》杂志 610 (2022)
共有四个独立的目录：
algorithms包含由 AlphaTensor 发现的算法，以矩阵乘法张量的分解形式表示，并提供一个 Colab 笔记本用于加载这些算法。benchmarking包含一个脚本，可用于在 NVIDIA V100 GPU 上测量矩阵乘法算法的实际运行速度。nonequivalence包含 AlphaTensor 为同一矩阵乘法问题（4×4 矩阵相乘）发现的 14,236 个非等价算法，以及一个验证这些算法非等价性的 Colab 笔记本。recombination包含我们用于通过重新组合较小矩阵乘法张量的分解来分解较大矩阵乘法张量的代码。
安装
algorithms: 无需安装。benchmarking: 请参阅子目录中的README文件。nonequivalence: 无需安装。recombination: 需要一台已安装 Python 3 的机器。所需的依赖包 (numpy和absl-py) 可通过执行pip3 install -r alphatensor/recombination/requirements.txt来安装。
使用
algorithms: 可通过
打开笔记本 explore_factorizations.ipynb。运行代码时，系统会提示您上传包含分解结果的文件。请选择以下两个压缩的 NumPy 文件之一：factorizations_r.npz（包含标准算术中的算法）或factorizations_f2.npz（包含模 2 算术中的算法）。benchmarking: 请参阅子目录中的README文件以及论文的补充材料 D。nonequivalence: 可通过 打开笔记本 inspect_factorizations_notebook.ipynb。运行代码时，系统会提示您上传文件。请选择压缩的 NumPy 文件alphatensor_14236_factorizations.npz。这将上传 AlphaTensor 发现的分解结果，并计算不变量以证明它们彼此非等价。更多详情请参阅论文的补充材料 B。recombination: 在命令行中执行python3 -m alphatensor.recombination.example，需从包含alphatensor仓库作为子目录的父目录下运行。更多详情请参阅论文的补充材料 H。
引用本工作
如果您使用本软件包中的代码或数据，请引用以下文献：
@Article{AlphaTensor2022,
author = {Fawzi, Alhussein and Balog, Matej and Huang, Aja and Hubert, Thomas and Romera-Paredes, Bernardino and Barekatain, Mohammadamin and Novikov, Alexander and Ruiz, Francisco J. R. and Schrittwieser, Julian and Swirszcz, Grzegorz and Silver, David and Hassabis, Demis and Kohli, Pushmeet},
journal = {Nature},
title = {Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning},
year = {2022},
volume = {610},
number = {7930},
pages = {47--53},
doi = {10.1038/s41586-022-05172-4}
}
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所有软件均采用 Apache License, Version 2.0（Apache 2.0）许可；除非符合 Apache 2.0 许可协议的规定，否则不得使用本文件。您可以在以下网址获取 Apache 2.0 许可协议的副本： https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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