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English(EN) Less is more: learning what to profile for GPU kernel optimization

新框架使用 LLM 学习最优 GPU 分析策略

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 AutoProfiler，这是一个新颖的框架，旨在通过智能选择收集哪些硬件信息来优化 GPU 内核性能。与依赖固定分析策略的先前方法不同，AutoProfiler 使用具有大型语言模型的反馈驱动方法来学习动态分析树。该树会进行迭代优化，从而实现更高效、更有效的数据收集，进而带来更好的内核优化，尤其是在分析预算受限的情况下。研究结果表明，需要转向更具适应性的分析推理以提高 GPU 性能。 AI

影响 通过利用 LLM 引入了一种更有效的 GPU 优化方法，有可能提高 AI 硬件和软件开发中的性能。

排序理由 学术论文，详细介绍了一种新的 GPU 内核优化方法。[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) · Yihan Wang, Peiyu Liu, Runyu Chen, Wei Xu ·

    少即是多：学习为 GPU 内核优化选择分析目标

    arXiv:2610.36576v1 Announce Type: cross Abstract: Large language models have recently shown strong potential for automatically optimizing GPU kernels, yet their effectiveness depends critically on the hardware information available to the kernel optimization model. Existing syste…

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