随着人工智能和深度学习应用的日益普及，计算性能的提升成为推动技术进步的关键因素之一。高效的底层核函数尤其是针对GPU优化的并行代码，直接影响深度学习模型的训练和推理速度。近期，斯坦福基础模型研究中心推出了一组意外但令人振奋的成果：通过AI生成的纯CUDA-C核函数，在无需依赖专业库或领域特定语言（如CUTLASS和Triton）的情况下，其性能不仅媲美业内专家优化的PyTorch基线，有时甚至实现了超越。这一现象揭示了AI在高性能计算领域自动化代码生成的巨大潜力，同时为AI驱动的编译器和内核优化提供了新的研究路径。实验基于Nvidia L40S GPU，覆盖包括矩阵乘法、二维卷积、Softmax、层归一化以及融合操作等机器学习基础算子，多项测试显示AI生成内核在性能表现上优于PyTorch标准实现。例如，在4096×4096矩阵乘法FP32运算中，所生成的核函数达到了原生torch.matmul的101.3%性能，而二维卷积核函数更是取得了惊人的179.9%性能，表明其在数据访问和计算流水线管理方面具备显著优势。
研究者们的初衷是通过生成合成数据提升核函数生成模型训练质量，然而在实际测试阶段，合成数据驱动的模型能在测试时直接产出高度优化的核函数，超出预期。这反映了AI不仅能辅助设计核函数，更可在无监督优化路径上自主探索硬件适配策略与微观算子融合的技巧。整个生成流程基于KernelBench基准测试，该测试专注于特定尺寸问题的性能优化，以确保结果的针对性和准确性。传统核函数优化多采用顺序修订策略，即模型循环改进单一候选核函数，但容易陷入局部最优。为克服这一限制，团队引入自然语言生成优化思路并结合多分支并行策略，允许每个优化阶段产生多样候选核函数，从中筛选最佳方案。这种“分支式”搜索策略极大提升了生成多样性和方向探索效率，使模型能够跳出常规修改套路，激发创新性优化思路。
随着测试回合递进，高效内核的产生集中在后期回合表明该方法在不断迭代中发现高价值优化点。AI发现的优化类别丰富，包括内存访问优化，通过提高全球内存、共享内存和寄存器之间的数据调度效率减少带宽瓶颈；异步和延迟隐藏技术，利用线程重叠执行来掩盖数据访问延迟；数据类型和精度调整，适当使用FP16等低精度格式加速计算并缓解缓存压力；同时也涵盖计算指令的优化，提升算术指令效率和特殊硬件指令利用率。针对并行度和流多处理器占用率的增强也显著提升吞吐，减少控制流和循环开销的调整同样有效提升执行效率。文章中详细展示了Conv2D算子的优化历程，通过十二余轮思路演绎和代码变种迭代，最终生成的CUDA核函数在保持数值准确的同时将运行时间缩减至基线的56%以内。优化步骤涵盖了对卷积转换为FP16 Tensor-Core矩阵乘法的算法改进，异步流水线double buffering、共享内存索引预计算、向量化存储半精度数据等底层优化。最终代码运用了CUDA WMMA API，高效利用Tensor核心实现矩阵乘加运算，避免内存访存瓶颈，通过共享内存轻量级缓存技术降低重复索引计算成本，代码结构设计合理充分利用GPU计算单元。
令人印象深刻的是，该内核完整实现了包括权重和输入数据的动态加载、双缓冲流水线、warp级局部存储并行写回等高级GPU优化技术，超越了许多专家手写代码的性能表现。尽管目前FP16矩阵乘和Flash Attention等复杂低精度核函数还存在性能不及PyTorch的挑战，但从最初不可用到逐步试验并提升至较高比例，表明该AI驱动方法有巨大的发展潜力。研究者认为，随机的搜索和分支加验证器的策略有望最大化自主优化效果，这与当前AI研究中“结合强推理能力与大规模并行探索”这一主题不谋而合。此外，自动生成的优质合成数据也为未来模型训练提供了宝贵资源，进一步提升核函数生成模型的能力和样本效率。推动AI辅助高性能计算发展的思路，既是测试时扩展方法，更是模型训练质量提升的重要途径。未来的挑战包括提升优化思路创新能力和提高代码质量，从而适配更复杂多样的计算任务。
人工智能的深度参与让核函数设计不再仅仅依赖人类专家的经验，而成为新兴的自动化、智能化领域。随着硬件架构不断进步，AI自动生成的CUDA核函数有望带来更高的执行效率和更广的应用范围，成为推动机器学习算子创新和整体系统性能提升的关键引擎。总而言之，惊人的AI生成核函数展现了潜力无限的未来，结合精妙的自然语言推理与系统化搜索并行策略，不仅实现了超越传统专家核函数的性能，也为高性能计算与自动化编译技术开启了全新篇章。斯坦福基础模型研究中心及其合作伙伴通过此成果强调，AI驱动的核函数设计不仅可协助现有开发，更可能成为未来自我提升系统的重要组成部分，助力实现机器智能与硬件协同优化的愿景。
