Hacker News · 18.06.2026 ·Машинное обучение

Ускорение оптимизации ядер Helion с помощью LLM

Команда PyTorch представила новый подход к автоматической настройке (autotuning) вычислительных ядер Helion, используемых в высокопроизводительных вычислениях. Ранее процесс подбора оптимальных параметров для этих ядер занимал минуты из-за необходимости перебора огромного пространства конфигураций. Использование языковых моделей позволило сократить время оптимизации до нескольких секунд, сохраняя при этом высокую эффективность выполнения операций.

Суть метода заключается в интеграции LLM в процесс поиска оптимальных параметров. Модель анализирует структуру ядра и предсказывает наиболее перспективные конфигурации, минуя стадию полного перебора. Это позволяет значительно быстрее находить настройки, которые обеспечивают максимальную производительность на конкретном аппаратном обеспечении, что критически важно для обучения и инференса масштабных нейросетевых моделей.

Данное решение демонстрирует практический пример применения ИИ для оптимизации низкоуровневого программного обеспечения. Переход от ручного или переборного подбора параметров к интеллектуальному прогнозированию позволяет разработчикам быстрее адаптировать вычислительные библиотеки под новые архитектуры графических процессоров, снижая затраты ресурсов на этапе подготовки инфраструктуры для глубокого обучения.

Источник: Hacker News

Похожие материалы

NVIDIA Technical Blog · Инференс и железо DynoSim: инструмент для оптимизации развёртывания LLM NVIDIA представила DynoSim — инструмент для моделирования и оптимизации развёртывания больших языковых моделей (LLM). Основная проблема при развёртывании LLM заключается в необходимости балансировать множество параметров: выбор бэкенда модели, конфигурацию тензорного параллелизма, распределение между префиллом и декодированием, количество рабочих процессов и многое другое. DynoSim позволяет автоматически исследовать комбинации этих параметров и находить оптимальные конфигурации для конкретных сценариев использования. Hacker News · Инференс и железо Оптимизация инференса через компиляцию моделей в единый мегакернел Разработан метод, позволяющий компилировать любые модели с платформы HuggingFace в единый персистентный мегакернел. Такой подход направлен на радикальное ускорение работы нейросетей за счет минимизации накладных расходов при выполнении операций на графическом процессоре. Hacker News · Инференс и железо Tensordyne оптимизирует вычисления для ИИ с помощью логарифмических операций Стартап Tensordyne представил подход к оптимизации вычислительных процессов для нейросетей, основанный на использовании логарифмической арифметики вместо стандартных операций с плавающей запятой. Традиционные вычисления, используемые в современных графических процессорах, требуют значительных затрат энергии и ресурсов при выполнении операций умножения, которые составляют основу работы трансформеров. Hacker News · Другое Компиляция алгоритмов матричного умножения в быстрые CUDA-ядра Исследователи представили новый подход к компиляции алгоритмов матричного умножения, основанных на методе Штрассена, в эффективные CUDA-ядра. Это позволяет значительно ускорить вычисления, что особенно важно для задач, связанных с обработкой больших матриц в ИИ-агентах. Hugging Face - Blog · Инференс и железо Оптимизация MLP в PyTorch для ускорения инференса В новом посте на Hugging Face продолжается серия о профилировании и оптимизации PyTorch, на этот раз с акцентом на слияние слоёв в многослойных перцептронах (MLP). Авторы делятся подходами к ускорению вычислений, которые могут быть критичны для локального инференса моделей, особенно в условиях ограниченных ресурсов. NVIDIA Technical Blog · Модели и релизы Как NVIDIA ускорила обучение MoE-моделей на 30% NVIDIA представила новые методы оптимизации обучения Mixture-of-Experts (MoE) моделей, которые стали ключевым компонентом современных ИИ-систем. Исследователи компании разработали продвинутые ядра слияния (fusion kernels), которые позволяют значительно ускорить процесс обучения. Hacker News · Машинное обучение Новый метод параллельных вычислений на GPU для ИИ Исследователи представили новый подход к параллельным вычислениям на графических процессорах, который может значительно ускорить обучение и инференс нейросетей. В статье, опубликованной на arXiv, авторы предлагают метод, позволяющий избежать традиционных проблем с синхронизацией и конкуренцией за ресурсы. arXiv · Инференс и железо Оптимизация INT8 вычислений для диффузионных трансформеров на потребительских GPU Исследователи из Ideogram представили новый подход к оптимизации инференса диффузионных трансформеров на потребительских GPU. В статье, опубликованной на arXiv, они показывают, что посттрейнинговая квантование в INT8 (W8A8) часто оказывается медленнее, чем альтернативы в FP8 и NF4, несмотря на ожидания. Это связано с тем, что в текущих реализациях веса и активации квантуются только для того, чтобы сразу же деквантоваться обратно в bf16 и выполнять матричное умножение в этом формате. Hacker News · Инференс и железо AMD оптимизирует инференс для своих GPU Instinct AMD представила Atom Inference Engine — фреймворк для оптимизации работы моделей машинного обучения на графических процессорах Instinct. Решение сочетает аппаратные и программные компоненты, что позволяет ускорить выполнение задач инференса. NVIDIA Technical Blog · Инференс и железо Оптимизация инференса на NVIDIA GB200 с Slurm NVIDIA представила подход к оптимизации производительности инференса на своих новых GPU GB200 NVL72 с использованием Slurm — популярного менеджера рабочих процессов. В статье на Developer NVIDIA объясняется, как топологически осознанное планирование задач позволяет максимально использовать мощности современных ускорителей.

← Все материалы