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JAXBench
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MaxKernel 使用多智能体 AI 自动生成 TPU 内核
研究人员开发了 MaxKernel，一个旨在自动化为 Tensor Processing Units (TPU) 创建高性能定制内核的多智能体系统。该系统采用三种不同的方法：用于协作设计的“人在回路”智能体、用于自动化优化的“自主”智能体以及用于更广泛探索的“基于图的自主搜索”。MaxKernel 利用专门的子智能体来执行规划、调试和测试等任务，并已证明其能够生成在 JaxBench 等基准测试中达到专家级性能的优化实现。
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JAXBench 推出以优化 Google TPU 上的 AI 内核
一个名为 JAXBench 的新基准测试套件已被开发出来，专门用于解决 Google Cloud TPU 上 AI 内核性能的优化问题。该套件包含 50 个 JAX 工作负载，这些工作负载源自 Llama-3.1、DeepSeek-V3 和 Gemini 3 Flash 等知名 AI 模型。初步评估表明，提供精选的 TPU 文档可显著提高 AI 生成内核的正确性，将其从 5.8% 提高到 37.3%，并实现了比 XLA 快 1.6 倍的速度。