Fugu-MT 論文翻訳(概要): Geak: Introducing Triton Kernel AI Agent & Evaluation Benchmarks

論文の概要: Geak: Introducing Triton Kernel AI Agent & Evaluation Benchmarks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23194v1
Date: Thu, 31 Jul 2025 02:26:58 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.00755
Title: Geak: Introducing Triton Kernel AI Agent & Evaluation Benchmarks
Title（参考訳）: Geak: Triton Kernel AIエージェントと評価ベンチマークの導入
Authors: Jianghui Wang, Vinay Joshi, Saptarshi Majumder, Xu Chao, Bin Ding, Ziqiong Liu, Pratik Prabhanjan Brahma, Dong Li, Zicheng Liu, Emad Barsoum,
Abstract要約: パフォーマンスと生産性の要求を満たすため、低レベルのカーネル開発を自動化することが不可欠である。主要なクラウドプロバイダ、半導体企業、研究機関は現在、GPUのためのAI駆動コード生成に多大な投資をしている。本稿では,TritonベースのGPUカーネルとGAAK(効率的なAI中心GPUカーネルの生成)の評価スイートを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.253534066141668
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The demand for AI-generated GPU kernels is rapidly growing, influenced by the need for scalable, hardware-optimized solutions in both industry and academia. As deep learning workloads grow in complexity and diversity, it is imperative to automate low-level kernel development to meet performance and productivity demands. Major cloud providers, semiconductor companies, and research institutions are now investing heavily in AI-driven code generation for GPUs, aiming to reduce manual optimization efforts while achieving near-expert performance on hardware like AMD MI300X. The Triton language, a Python-based DSL for GPU programming, has emerged as a popular target for such AI-generated kernels due to its balance of performance and ease-of-coding. In this work, we present an evaluation suite for Triton-based GPU kernels and GEAK (Generating Efficient AI-centric GPU Kernels)-a framework that leverages cutting-edge LLMs to generate performant Triton code specifically for AMD GPUs, including the AMD MI300X and MI250. GEAK leverages inference-time compute scaling to produce Triton-based GPU kernels using a reasoning loop adapted from Reflexion-style feedback mechanisms. On two evaluation benchmarks, GEAK significantly outperformed the baselines of directly prompting frontier LLMs as well as Reflexion-based generation pipelines by achieving correctness up to $63$% and execution speed up of up to $2.59$X. These results highlight the promise of GEAK-like agentic code generation for accelerating the adoption of diverse hardware platforms and democratizing access to expert-level kernel performance.
Abstract（参考訳）: AIが生成するGPUカーネルの需要は急速に増加しており、業界と学界の両方でスケーラブルでハードウェア最適化されたソリューションの必要性の影響を受けている。ディープラーニングワークロードが複雑さと多様性を増すにつれて、パフォーマンスと生産性の要求を満たすために、低レベルのカーネル開発を自動化することが不可欠です。主要なクラウドプロバイダ、半導体企業、研究機関は、AMD MI300Xのようなハードウェアでほぼ専門的なパフォーマンスを達成しつつ、手作業による最適化作業を減らすことを目的として、GPU用のAI駆動コード生成に多大な投資をしている。 GPUプログラミングのためのPythonベースのDSLであるTriton言語は、パフォーマンスとコーディングの容易さのバランスのために、このようなAI生成カーネルの一般的なターゲットとして登場した。本研究では, AMD MI300X や MI250 など,AMD GPU 専用に動作可能な Triton コードを生成するために,最先端 LLM を利用した Triton ベースの GPU カーネルと GEAK (Generating Efficient AI-centric GPU Kernels) フレームワークの評価スイートを提案する。 GEAKは推論時間計算のスケーリングを活用して、Reflexionスタイルのフィードバック機構に適応した推論ループを使用して、トリトンベースのGPUカーネルを生成する。 2つの評価ベンチマークにおいて、GAAKは最大6.3$%の正確性と最大2.59$Xまでの実行速度を達成し、フロンティアLSMとリフレクションベースの生成パイプラインを直接推進する基本性能を著しく上回った。これらの結果は、多様なハードウェアプラットフォームの採用を加速し、エキスパートレベルのカーネルパフォーマンスへのアクセスを民主化するためのGAAKのようなエージェントコード生成の約束を強調している。

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