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CUDA-L2：LLM与强化学习自动优化HGEMM内核

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AI 综述

Songqiao Su 等作者提出 CUDA-L2，将大语言模型与强化学习结合，以 CUDA 执行速度为奖励，自动优化半精度通用矩阵乘（HGEMM）的 CUDA 内核，覆盖 1000 组配置。作者报告的结果是：离线模式下，其平均性能比 cuBLAS 高 19.2%、比 cuBLASLt-AutoTuning 高 11.4%；在模拟实时推理的服务器模式下，这两项提升分别扩大到 26.0% 和 15.9%。

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最新进展11月14日 13:00

CUDA-L2：用强化学习优化 HGEMM 内核，性能超越 cuBLAS

报道时间线

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11月14日

13:00
arXiv cs.AI
CUDA-L2：用强化学习优化 HGEMM 内核，性能超越 cuBLAS
CUDA-L2 将大语言模型与强化学习结合，以 CUDA 执行速度为奖励自动优化半精度通用矩阵乘（HGEMM）的 CUDA 内核，覆盖 1000 组配置。离线模式下，其平均性能比 cuBLAS 高 19.2%、比 cuBLASLt-AutoTuning 高 11.4%；在模拟实时推理的服务器模式下，这两项提升分别扩大到 26.0% 和 15.9%。

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