英偉達工程師最近用 DeepSeek-R1 模型加上“推理時擴展”技術(shù)，讓 AI 自動生成 GPU 核心代碼，也就是 GPU 內(nèi)核。更讓人驚訝的是，有些 AI 生成的代碼甚至比工程師寫的還要好！

隨著 AI 模型處理越來越復(fù)雜的任務(wù)，它們對計算資源的需求也在不斷增長。 GPU 內(nèi)核作為執(zhí)行計算任務(wù)的關(guān)鍵部分，其優(yōu)化程度直接關(guān)系到模型的性能。然而，傳統(tǒng)的內(nèi)核優(yōu)化需要大量時間和專業(yè)知識，效率低下。

NVIDIA 工程師們采用了 DeepSeek-R1 模型，這是一種開源的 AI 模型，能夠根據(jù)給定的任務(wù)自動生成代碼。結(jié)合推理時間擴展技術(shù)，工程師們讓模型在推理過程中分配額外的計算資源，以評估多種可能的內(nèi)核實現(xiàn)，并選擇最優(yōu)的一個。

實驗中，DeepSeek-R1 模型首先根據(jù)手動輸入的提示生成 GPU 內(nèi)核代碼。然后，這些代碼在一個特殊的驗證器上運行，驗證器會分析生成的內(nèi)核并創(chuàng)建新的提示，再輸入給 DeepSeek-R1 模型。這個過程在閉環(huán)中不斷迭代，直到生成最優(yōu)的內(nèi)核。

實驗結(jié)果顯示，這種方法產(chǎn)生了 100%的 Level-1 問題和 96%的 Level-2 問題的數(shù)值正確內(nèi)核。利用 DeepSeek-R1 模型和推理時間擴展技術(shù)生成的優(yōu)化 GPU 內(nèi)核，在性能上有了顯著提升。

與傳統(tǒng)的 PyTorch API 相比，NVIDIA 工程師們的方法在某些內(nèi)核類型上實現(xiàn)了 1.1 倍至 2.1 倍的速度提升。這一創(chuàng)新方法在處理某些復(fù)雜問題時，甚至超過了經(jīng)驗豐富的工程師手工優(yōu)化的內(nèi)核。

這一技術(shù)的成功應(yīng)用，為 AI 模型在 GPU 編程領(lǐng)域的自動化和智能化提供了新的思路。未來，隨著 DeepSeek-R1 模型的進一步發(fā)展和推理時間擴展技術(shù)的優(yōu)化，我們有理由相信，AI 將在更多領(lǐng)域創(chuàng)造奇跡。

參考來源：https://developer.nvidia.com/blog/automating-gpu-kernel-generation-with-deepseek-r1-and-inference-time-scaling/

本文轉(zhuǎn)載自 ??AI工程化??，作者： ully