כתבה
arXiv cs.AI ·
AI כמקומפיילר: קומפילציה של קרנלים Triton בלי המקומפיילר Triton
AI as a Compiler: Compiling Triton kernels without the Triton compiler
מחקר חדש: AI כמקומפיילר שמחליף את הפיכת הקוד והקומפילציה הרגילה. המחקר נעשה באמצעות LLM שמקומפילציה קרנלים Triton ל-PTX. התוצאות הן 0.83x-3.34x השפעה של הקומפיילר הרגיל. המחקר נעשה על GPU של NVIDIA.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.36800v1 Announce Type: new Abstract: Compiler backends are expensive to build and maintain as programming models, workloads, and accelerators evolve. We investigate whether large language models can replace the conventional optimizing and lowering pipeline, a process that we call AI lowering. We study AI lowering from Triton to NVIDIA PTX: an LLM agent translates Triton kernels directly into PTX. We build an environment that evaluates candidate PTX, and an agentic harness in which an LLM translates Triton kernels into PTX. Across twelve common kernels on Ada, Hopper, and Blackwell GPUs and ten kernels from recent ML papers, AI lowering achieves 0.83x-3.34x the performance of autotuned Triton. The largest gains come from transformations that Triton's lowering pipeline does not pe
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית