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CuTe
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新系统 KernelPro 使用 LLM 自主优化 GPU 内核代码
研究人员开发了 KernelPro，一个旨在优化大型语言模型 GPU 内核代码的自主系统。该系统集成了 LLM 代码生成、硬件剖析器反馈和专用分析工具，以迭代地提高性能。KernelPro 引入了新颖的组件，例如用于可操作指导的语义反馈算子、用于高效瓶颈分析的两阶段工具调用架构，以及直接的 CuTe 源级代码生成。该系统在基准数据集上展示了显著的加速，并显示出优于专家优化内核的改进，同时还关注能源效率。
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LLM框架自动生成GPU内核，性能超越PyTorch
研究人员开发了CuTeGen，一个旨在自动化创建和优化高性能GPU内核的新框架。该代理系统采用生成、测试和优化内核的结构化工作流程，专门针对CuTe抽象层。通过在内核的高层结构稳定后再提供低层性能反馈，CuTeGen旨在克服先前基于LLM的方法的局限性。在KernelBench基准测试中，CuTeGen展示了比PyTorch平均1.71倍的速度提升，并超越了之前的代理基线。