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English(EN) CUDA-L2: Surpassing cuBLAS Performance for Matrix Multiplication through Reinforcement Learning

AI系统CUDA-L2在矩阵乘法方面超越NVIDIA的cuBLAS

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了CUDA-L2系统，该系统利用大型语言模型和强化学习自动优化矩阵乘法CUDA核函数。该系统通过探索人类优化难以企及的巨大配置空间，显著优于包括NVIDIA的cuBLAS和cuBLASLt库在内的现有基线。CUDA-L2在离线和模拟实时推理场景中均实现了显著的加速，展示了AI驱动的自动化在性能关键型计算任务中的潜力。 AI

影响 展示了AI在高度优化的计算核函数中显著提升性能的能力，可能影响科学计算和AI基础设施。

排序理由 该集群描述了一篇详细介绍使用AI技术优化计算核函数的新颖系统的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Songqiao Su, Xiaoya Li, Albert Wang, Guoyin Wang, Jiwei Li, Chris Shum ·

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    arXiv:2512.02551v3 Announce Type: replace-cross Abstract: In this paper, we propose CUDA-L2, a system that combines large language models (LLMs) and reinforcement learning (RL) to automatically optimize Half-precision General Matrix Multiply (HGEMM) CUDA kernels. Using CUDA execu…

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