陈天奇团队推出开源教材:用编译器驱动 Agent 自动优化 GPU 算子
sh_reya · x · 2026-09-30
CMU ML Systems 课程将春季新开「Agentic GPU Programming for MLSys」单元,由陈天奇团队讲授,并同步发布同名开源在线书。
- 核心思路:让编码 Agent 承担 GPU kernel 优化工作——查找相关实现、编写算子、解读诊断信息、决定下一步尝试什么。
- 配套环境:一个编译器驱动的 harness,提供领域特定程序分析、知识库、GPU benchmark 与 profiling,让 Agent 能表达优化想法、诊断错误、测性能并沉淀有效结果。
- 内容结构:第一部分讲编译器 harness 与 Agent 工作流的组合方式,涵盖知识整理、编译器分析与反馈闭环。
- 书是《Modern GPU Programming for MLSys》的姊妹篇,将并入 CMU 机器学习系统课程系列,GitHub 上接受贡献。
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