論文の概要: Mirage Persistent Kernel: A Compiler and Runtime for Mega-Kernelizing Tensor Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22219v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 14:18:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:29.901039
• Title: Mirage Persistent Kernel: A Compiler and Runtime for Mega-Kernelizing Tensor Programs
• Title（参考訳）: Mirage Persistent Kernel: Mega-Kernelizing Tensorプログラム用のコンパイラとランタイム
• Abstract要約: Mirage Persistent Kernel (MPK)は、マルチGPUモデル推論を自動的に1つの高性能メガカーネルに変換する最初のコンパイラおよびランタイムシステムである。 MPKはSMレベルのグラフ表現を導入し、個々のストリーミングマルチプロセッサの粒度でデータの依存関係をキャプチャする。 MPKは、エンド・ツー・エンドのレイテンシを最大1.7倍に減らし、既存のカーネル・パー・オペレーショナル・サービスシステムより大幅に優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.461191811780722
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Mirage Persistent Kernel (MPK), the first compiler and runtime system that automatically transforms multi-GPU model inference into a single high-performance megakernel. MPK introduces an SM-level graph representation that captures data dependencies at the granularity of individual streaming multiprocessors (SMs), enabling cross-operator software pipelining, fine-grained kernel overlap, and other previously infeasible GPU optimizations. The MPK compiler lowers tensor programs into highly optimized SM-level task graphs and generates optimized CUDA implementations for all tasks, while the MPK in-kernel parallel runtime executes these tasks within a single mega-kernel using decentralized scheduling across SMs. Together, these components provide end-to-end kernel fusion with minimal developer effort, while preserving the flexibility of existing programming models. Our evaluation shows that MPK significantly outperforms existing kernel-per-operator LLM serving systems by reducing end-to-end inference latency by up to 1.7x, pushing LLM inference performance close to hardware limits. MPK is publicly available at https://github.com/mirage-project/mirage.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Mirage Persistent Kernel(MPK)を紹介し,マルチGPUモデル推論を自動的に1つの高性能メガカーネルに変換する最初のコンパイラおよびランタイムシステムについて紹介する。 MPKはSMレベルのグラフ表現を導入し、個々のストリーミングマルチプロセッサ(SM)の粒度でデータ依存関係をキャプチャする。 MPKコンパイラはテンソルプログラムを高度に最適化されたSMレベルのタスクグラフに落とし、全てのタスクに対して最適化されたCUDA実装を生成する。 これらのコンポーネントは、既存のプログラミングモデルの柔軟性を維持しながら、開発者の最小限の労力でエンドツーエンドのカーネル融合を提供する。 評価の結果,MPKは従来のカーネル・パー・オペレーショナル LLM サービスシステムよりも高い性能を示し,エンドツーエンドの推論遅延を最大 1.7 倍に削減し,LLM の推論性能をハードウェアの限界に近づけた。 MPKはhttps://github.com/mirage-project/mirage.comで公開されている。

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