論文の概要: Evolution of Kernels: Automated RISC-V Kernel Optimization with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14265v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 08:11:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 17:26:52.895108
• Title: Evolution of Kernels: Automated RISC-V Kernel Optimization with Large Language Models
• Title（参考訳）: カーネルの進化:大規模言語モデルを用いたRISC-Vカーネルの自動最適化
• Authors: Siyuan Chen, Zhichao Lu, Qingfu Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自動化されたカーネル最適化の約束を示し、包括的な技術ドキュメントと成熟した不足を伴うドメインの成功を示している。 本稿では,LLMベースの進化的プログラム検索フレームワークであるEvolution of Kernels(EoK)について紹介する。 EoKは中央値1.27倍のスピードアップを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.985412258634256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated kernel design is critical for overcoming software ecosystem barriers in emerging hardware platforms like RISC-V. While large language models (LLMs) have shown promise for automated kernel optimization, demonstrating success in CUDA domains with comprehensive technical documents and mature codebases, their effectiveness remains unproven for reference-scarce domains like RISC-V. We present Evolution of Kernels (EoK), a novel LLM-based evolutionary program search framework that automates kernel design for domains with limited reference material. EoK mitigates reference scarcity by mining and formalizing reusable optimization ideas (general design principles + actionable thoughts) from established kernel libraries' development histories; it then guides parallel LLM explorations using these ideas, enriched via Retrieval-Augmented Generation (RAG) with RISC-V-specific context, prioritizing historically effective techniques. Empirically, EoK achieves a median 1.27x speedup, surpassing human experts on all 80 evaluated kernel design tasks and improving upon prior LLM-based automated kernel design methods by 20%. These results underscore the viability of incorporating human experience into emerging domains and highlight the immense potential of LLM-based automated kernel optimization.
• Abstract（参考訳）: 自動カーネル設計は、RISC-Vのような新興ハードウェアプラットフォームにおけるソフトウェアエコシステムの障壁を克服するために重要である。 大規模言語モデル(LLM)は、カーネルの自動最適化を約束し、包括的な技術ドキュメントと成熟したコードベースを持つCUDAドメインの成功を証明しているが、RISC-Vのような参照スカースドメインでは、その有効性は証明されていない。 本稿では,LLMベースの進化的プログラム検索フレームワークであるEvolution of Kernels(EoK)について紹介する。 EoKは、確立されたカーネルライブラリの開発履歴から再利用可能な最適化のアイデア(一般的な設計原則と実行可能な思想)をマイニングし、形式化することで、参照不足を緩和する。 実証的には、EoKは中央値1.27倍のスピードアップを達成し、評価された80のカーネル設計タスクに関する専門家を抜いて、以前のLLMベースの自動カーネル設計手法を20%改善した。 これらの結果は、人間の経験を新興ドメインに組み込むことの可能性を浮き彫りにして、LLMベースの自動カーネル最適化の潜在可能性を強調している。

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