自我进化的 GPU kernel 优化 agent,逐代超越参考实现
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Fork35
Issue5
语言Python
项目介绍
更新于 1 天前
ForgeKernel 是一个能自我进化的 GPU kernel 优化 agent:它先运行、计时并 profile 一个参考 kernel,把它的架构拆解成一份分阶段的优化任务清单,交给编码 agent 逐步实现,每产出一个被验证更优的 kernel,就顶替参考成为下一轮的起点,直到硬件上榨不出更多性能为止。过程中由 GPU 探针实测确认的硬件特性会沉淀成跨算子共享的知识库。论文里在 Hopper 和 Blackwell 上测试 27 个算子,22 个专家库 kernel(FlashAttention-4、cuDNN、DeepGEMM 等)中有 18 个被追平或超越,最高提升 170.6%,还在 NVIDIA 和华为 CANN 的多个 benchmark 榜单上拿到第一。适合关注算子性能、推理加速的 GPU kernel 工程师和推理框架开发者,以及想用 Agent 做自动优化的研究者;做业务应用或模型调优的人关系不大。
上手成本:中
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仓库信息
| License | Apache-2.0 |
| 创建时间 | 2026-10-30 |
| 最后推送 | 21 小时前 |
| 热度分 | 31.0 |