主要观点总结
斯坦福大学HAI华人大神团队使用纯CUDA-C语言编写的快速AI生成内核，超越了PyTorch性能，不借助CUTLASS和Triton等库和领域特定语言（DSL），实现了接近或超过PyTorch专家优化标准生产级内核的性能。该团队包括Anne Ouyang、Azalia Mirhoseini和Percy Liang，他们分享了研究成果，并指出最初目标只是生成合成数据来训练内核生成模型。研究亮点包括矩阵乘法、二维卷积、Softmax和层归一化的性能表现，结果已在英伟达L40S GPU上进行了基准测试。网友们对此展开了热烈讨论，指出AI能以更低成本实现更优化的内核。研究者们分享了方法、优化后的内核以及未来探索的第一步。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景与目的
斯坦福大学HAI华人大神团队使用纯CUDA-C语言编写的快速AI生成内核，超越了PyTorch性能，不借助CUTLASS和Triton等库和领域特定语言（DSL），实现了接近或超过PyTorch专家优化标准生产级内核的性能。该团队包括Anne Ouyang、Azalia Mirhoseini和Percy Liang，他们分享了研究成果，并指出最初目标只是生成合成数据来训练内核生成模型。
关键观点2: 研究亮点
研究亮点包括矩阵乘法、二维卷积、Softmax和层归一化的性能表现，结果已在英伟达L40S GPU上进行了基准测试。
关键观点3: 网友反应
网友们对此展开了热烈讨论，指出AI能以更低成本实现更优化的内核。
关键观点4: 研究方法与未来探索
研究者们分享了方法、优化后的内核以及未来探索的第一步。
文章预览
就在刚刚，斯坦福HAI华人大神团队又出惊人神作了。 他们用纯CUDA-C语言编写的快速AI生成内核，竟然超越了PyTorch！ 在这个过程中，完全不用借助CUTLASS和Triton等库和领域特定语言（DSL），就能让性能表现接近PyTorch内置的、经过专家优化的标准生产级内核，甚至在某些情况下还更胜一筹。 作者团队都是我们熟悉的名字——Anne Ouyang、Azalia Mirhoseini和Percy Liang，有趣的是，他们甚至直言，这个结果其实本不想拿出来发布。 一经发布，这个发现就引爆了技术圈，现在已经登顶Hacker News总榜第二。 说起来，这个发现还有很多意外的成分。 本来，他们的目标是生成合成数据，来训练更好的内核生成模型，合成数据生成的设计也十分简单。 然而，意想不到的事情发生了，仅用于测试的合成数据生成本身，竟开始生成非常优秀的内核，甚至超越了人类专家优化
………………………………
