KernelEvolve：異種AIアクセラレータ向け自動カーネル最適化

この論文は、多様なハードウェアアーキテクチャ向けに深層学習レコメンデーションモデル（DLRM）を最適化するという重要な課題に取り組んでいます。 KernelEvolveは、カーネル生成と最適化を自動化するエージェント型カーネルコーディングフレームワークを提供し、開発時間を大幅に短縮し、さまざまなGPUおよびカスタムAIアクセラレータ全体でパフォーマンスを向上させます。 異種ハードウェアと自動最適化に焦点を当てることは、AIワークロードをスケーリングするために不可欠です。

• •KernelEvolveは、異種ハードウェア全体でDLRMのカーネル生成と最適化を自動化します。
• •このフレームワークは、最適化のために選択ポリシーと適合関数を備えたグラフベースの検索を使用します。
• •大幅なパフォーマンス向上を実現し、開発時間を短縮します。
• •KernelEvolveは、さまざまなGPU（NVIDIA、AMD）およびMetaのAIアクセラレータをサポートしています。