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KernelBench开源项目 – 高效GPU内核生成与评估工具
KernelBench 是一个专注于使用大模型生成高效GPU内核的项目,旨在通过编写自定义内核来替代PyTorch中的标准实现,并评估其正确性和性能提升。该项目包含250个神经网络任务,涵盖基...
标签:AI其他工具 AI开源项目 AI编程工具GPU内核生成能力评估工具 HuggingFace模型优化 LLM基准测试 PyTorch转译CUDA内核AI交流(进群备注:KernelBench)

KernelBench 是一个专注于使用大模型生成高效GPU内核的项目,旨在通过编写自定义内核来替代PyTorch中的标准实现,并评估其正确性和性能提升。该项目包含250个神经网络任务,涵盖基础Kernel操作、简单的fusion pattern和完整的神经网络结构。同时,KernelBench 还提供四个级别的测试类别,包括单内核运算符、简单融合模式、完整模型架构和HuggingFace模型优化,以测试LLM将PyTorch算子转译为CUDA内核的能力,并评估生成代码的编译、正确性和性能。
KernelBench的特点:
- 1. 包含250个神经网络任务,涵盖基础Kernel操作、简单的fusion pattern和完整的神经网络结构。
- 2. 使用大模型生成custom kernels,以替代PyTorch中的标准实现。
- 3. 评估生成内核的正确性和性能提升。
- 4. 提供技术博客、代码仓库和Leaderboard,方便用户了解和使用。
- 5. 支持四个级别的测试类别。
- 6. 评估LLM生成GPU内核的能力。
- 7. 测试PyTorch算子转译为CUDA内核的能力。
- 8. 评估生成代码的编译、正确性和性能。
KernelBench的功能:
- 1. 用于生成和优化GPU内核,以提高神经网络任务的性能。
- 2. 用于评估自定义内核的正确性和性能,确保其在实际应用中的有效性。
- 3. 用于研究和开发新的神经网络结构和优化技术。
- 4. 用于参与Leaderboard,与其他开发者比较和分享优化成果。
- 5. 运行基准测试以评估LLM的GPU内核生成能力。
- 6. 测试不同级别的模型架构。
- 7. 优化HuggingFace模型并评估其性能。
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