AI自己写AI来了↓
来自Sakana AI的突破性技术——AI CUDA工程师:自动化CUDA内核发现、优化及组合
1. Sakana AI坚信利用AI自动化AI的开发是提升AI系统性能的关键。其最新推出的AI CUDA工程师,是一种能自动生成高度优化的CUDA内核的代理系统,其性能提升达到10-100倍,极大超越了PyTorch中常见的机器学习操作。
2. 技术核心:AI CUDA工程师使用先进的大型语言模型(LLMs),通过进化优化技术,自动将标准的PyTorch代码转换为高度优化的CUDA内核。这一进程不仅自动化了PyTorch模块到CUDA内核的转换,并且发现的CUDA内核在运行时显著快于现有生产中常用的CUDA内核,速度提升高达5倍。
3. 实现步骤:
- 阶段1和2(转换与翻译):首先将PyTorch代码翻译为功能性CUDA内核。
- 阶段3(进化优化):借鉴生物进化理论,“适者生存”的原则确保产生最优CUDA内核。
- 阶段4(创新存档):建立一个从过去的创新中学习的“创新存档”,以便实现更进一步的转换和性能提升。
4. 该方法不仅为基础操作如矩阵乘法等发现了更高效的CUDA内核,并且在KernelBench上达到了最佳性能。此外,还发布了一个包含超过17,000个经验证的内核的数据集,为CUDA模块的后续训练提供支持。
访问:sakana.ai/ai-cuda-engineer/
#ai创造营# #deepseek# #科技#
来自Sakana AI的突破性技术——AI CUDA工程师:自动化CUDA内核发现、优化及组合
1. Sakana AI坚信利用AI自动化AI的开发是提升AI系统性能的关键。其最新推出的AI CUDA工程师,是一种能自动生成高度优化的CUDA内核的代理系统,其性能提升达到10-100倍,极大超越了PyTorch中常见的机器学习操作。
2. 技术核心:AI CUDA工程师使用先进的大型语言模型(LLMs),通过进化优化技术,自动将标准的PyTorch代码转换为高度优化的CUDA内核。这一进程不仅自动化了PyTorch模块到CUDA内核的转换,并且发现的CUDA内核在运行时显著快于现有生产中常用的CUDA内核,速度提升高达5倍。
3. 实现步骤:
- 阶段1和2(转换与翻译):首先将PyTorch代码翻译为功能性CUDA内核。
- 阶段3(进化优化):借鉴生物进化理论,“适者生存”的原则确保产生最优CUDA内核。
- 阶段4(创新存档):建立一个从过去的创新中学习的“创新存档”,以便实现更进一步的转换和性能提升。
4. 该方法不仅为基础操作如矩阵乘法等发现了更高效的CUDA内核,并且在KernelBench上达到了最佳性能。此外,还发布了一个包含超过17,000个经验证的内核的数据集,为CUDA模块的后续训练提供支持。
访问:sakana.ai/ai-cuda-engineer/
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