GPU 네이티브 명령어 수준 최적화의 한계는 주로 검색 알고리즘의 효율성에 있을 수 있습니다. 명령어 스케줄의 재배열은 고차원 이산 최적화 문제이며, 시뮬레이트드 앤닐링은 효율적으로 검색 공간을 탐색할 수 없을 수 있습니다. 이는 피드백 신호에 따라서 재배열이 이루어지는데, 이는 특정 순서의 재배열이 성능 향상에 가장 중요할지를 이해하기 어렵게 만듭니다. 따라서 미래 작업에서는 Reinforcement Learning과 같은 더 나은 검색 알고리즘을 적용하여 SIP를 향상시킬 수 있습니다. 그러나 RL 에이전트의 훈련 또한 비용이 소요될 수 있습니다.