यह शोधपत्र "GPU कर्नेल साइंटिस्ट" प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन पद्धति है जो बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (LLM) का उपयोग करके GPU कर्नेल अनुकूलन को स्वचालित करती है। यह पद्धति मौजूदा कोड के आधार पर अनुकूलन परिकल्पनाएँ उत्पन्न करती है, प्रयोगों के संचालन हेतु कोड को संशोधित करती है, और प्रदर्शन डेटा के आधार पर कर्नेल में क्रमिक सुधार करती है। उल्लेखनीय रूप से, यह AMD MI300 जैसे आधुनिक GPU आर्किटेक्चर पर भी प्रभावी ढंग से काम करता है, जिसमें दस्तावेज़ीकरण का अभाव है और जिसके लिए विशिष्ट विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, जो संसाधन-सीमित वातावरण में GPU कर्नेल अनुकूलन को लोकतांत्रिक और त्वरित बनाने की इसकी क्षमता को प्रदर्शित करता है। हम एक LLM-आधारित एजेंट के वास्तुशिल्प डिज़ाइन, परिचालन वर्कफ़्लो और गुणात्मक अंतर्दृष्टि प्रस्तुत करते हैं।
