Лаборатория Song Han (MIT), известного специалиста по эффективному глубокому обучению, опубликовала репозиторий со скиллом для AI-агентов, предназначенным для оптимизации кернеловi под архитектуры Hopperi и Blackwelli.

Скилл содержит набор скриптов, которые позволяют агенту самостоятельно обращаться к базам знаний, блогам, PR'ам и другим артефактам, посвящённым тензорным ядрам и архитектурным особенностям Hopper и Blackwell — то есть автоматизирует часть рутинной работы по низкоуровневой оптимизации GPU-кода.

• В скилл заложены знания по CUDA, CuTe DSL, PTX, Triton, TileLang и cuTile
• Авторы явно оговаривают в дисклеймере, что скилл не предназначен для задач, связанных с распределённым обучением и мультихостовым параллелизмом