CUDA-L2: ИИ научился писать CUDA-ядра эффективнее инженеров NVIDIA

Исследовательская группа DeepReinforce разработала систему полностью автоматического написания GPU-кода для матричного умножения под названием CUDA-L2 (https://arxiv.org/pdf/2512.02551).

Этот код работает на 10–30% быстрее, чем cuBLAS и cuBLASLt, а это, на минуточку, уже оптимизированные библиотеки от самой NVIDIA.

Обычно такие библиотеки создаются вручную людьми, которые используют готовые шаблоны ядер. А автотюнеры лишь подкручивают параметры, например, размер тайлов.

Но DeepReinforce считают, что даже критически важные и глубоко оптимизированные задачи, как HGEMM, могут быть улучшены с помощью LLM, работающей в связке с RL.

В системе CUDA-L2 языковая модель буквально пишет исходный код CUDA с нуля для каждого размера матрицы. Она не просто меняет параметры, она может менять структуру кода, циклы, стратегию тайлинга, паддинг и даже свизл-паттерны. А еще, она сама выбирает стиль программирования — будь то сырой CUDA, CuTe, CUTLASS или inline PTX.

Процесс выглядит так: цикл RL запускает сгенерированные ядра на реальном железе, измеряет скорость и корректность, а затем обновляет LLM. Со временем модель выводит свои собственные правила производительности, вместо того чтобы полагаться на знания, заложенные людьми.

В качестве генератора использовалась модель DeepSeek 671B. Ее дополнительно доучили на смеси массива CUDA-ядер и качественном коде из библиотек PyTorch, ATen, CUTLASS и примеров от NVIDIA.

Что это дает на практике

Для претрейна и файнтюна LLM большая часть времени GPU тратится именно на операции матричного умножения HGEMM. Если ускорить эти ядра на те самые 10–30%, которые обещает CUDA-L2, то весь процесс обучения становится заметно дешевле и быстрее.

Поскольку CUDA-L2 обрабатывает около 1000 реальных размеров матриц, а не пару вручную настроенных, ускорение работает для самых разных архитектур. Это значит, что в тот же бюджет на GPU можно вместить больше токенов обучения, больше прогонов SFT или RLHF и т.д.

Тесты

HGEMM-ядра, созданные CUDA-L2, стабильно быстрее стандартных библиотек.

В так называемом «оффлайн-сценарии» CUDA-L2 работает примерно на 17–22% быстрее, чем `torch.matmul`, cuBLAS и cuBLASLt. Она даже на 11% обгоняет cuBLASLt AutoTuning, который сам по себе уже использует поиск ядра.

А в «серверном», сценарии, который имитирует реальный инференс с паузами между вызовами — разница еще больше: буст в 24–29% по сравнению с `torch.matmul` и cuBLAS.

Простым рисёрчем проект не ограничен, в репозитории на Github (https://github.com/deepreinforce-ai/CUDA-L2) авторы выложили оптимизированные ядра HGEMM A100 для 1000 конфигураций.

В планах: расширение на архитектуры Ada Lovelace, Hopper, Blackwell, поддержка более плотных конфигураций и 32-битный HGEMM.

Arxiv (https://arxiv.org/pdf/2512.02551)

GitHub (https://github.com/deepreinforce-ai/CUDA-L2)

Источник: github.com

Источник: ai-news.ru