在 AI 系统的高性能计算中，通用矩阵乘法（GEMM）操作是核心瓶颈，尤其在深度学习模型的推理和训练阶段。传统方法依赖专家手动编写和优化 CUDA 内核，涉及复杂的融合（fusion）和平铺（tiling）策略，以减少内存访问开销并提升 GPU 利用率。然而，这种手动调优过程耗时长、依赖经验，且难以泛化到多样化硬件和操作规模。LLM 指导的迭代 CUDA 内核精炼方法，通过大型语言模型（LLM）驱动的进化优化流程，自动化生成并迭代优化内核，实现无需手动干预的 17 倍加速。这种方法的核心在于将 PyTorch 高层次代码转换为低级 CUDA 实现，并通过自然语言提示工程引导融合和平铺模式的探索。
该方法的有效性已在实际案例中得到验证。以 Sakana AI 的 “AI CUDA Engineer” 框架为例，该系统使用 LLM 如 GPT-4o 或 Claude 3.5 Sonnet，将 PyTorch GEMM 操作转换为初始 CUDA 内核，然后通过多轮进化迭代精炼。初始转换阶段，LLM 基于提示生成基本 GEMM 循环结构，包括线程块分配和共享内存使用。随后，进化阶段引入交叉（crossover）机制，将多个候选内核的优异片段组合，形成新变体。性能评估使用 Nsight Compute 工具测量执行时间和内存带宽利用率，仅保留加速显著的内核。实验显示，在 KernelBench 数据集的 Level 1 GEMM 任务中，优化后内核平均加速 1.5-2 倍；在融合场景下，如 GEMM + Bias + Activation，加速可达 17 倍。具体而言，一个典型 512x512 FP16 GEMM 操作，原生 PyTorch 实现耗时约 2.5ms，而优化内核降至 0.15ms，主要得益于自动融合减少了 13% 的内核启动开销和平铺优化提升了共享内存命中率达 90%。
进一步证据来自基准测试：在 NVIDIA A100 GPU 上，对批处理 GEMM（batched GEMM）应用该方法后，吞吐量提升显著。传统 cuBLAS 虽高效，但对小矩阵或不规则形状优化不足；LLM 迭代方法通过动态调整平铺尺寸（如从默认 16x16 迭代到 32x32），实现了对边缘案例的 17x 加速。另一个案例是融合多操作序列：将 GEMM 与后续的 ReLU 激活融合成单一内核，避免了中间结果的全局内存写回，减少了延迟 30%。这些结果不仅验证了方法的鲁棒性，还展示了其在实际 AI 系统中如 Transformer 模型中的应用潜力，例如在 Llama 系列推理中，整体前向传播加速达 12%。
要落地该方法，需要一套工程化参数和流程。首先，提示工程是关键。初始提示模板应包括：描述 PyTorch 代码、指定硬件（如 Ampere 架构）、目标优化（如 “使用共享内存平铺 GEMM，融合后续偏置加法，实现内存 coalescing”）。迭代提示则添加反馈：“上轮内核执行时间为 X ms，内存带宽利用率为 Y%，建议探索 tiling size ZxZ 和 warp shuffle 融合。” 推荐参数包括：共享内存块大小 32KB（适合 A100 的 64KB 限制），平铺尺寸 16-64（根据矩阵规模动态选择，奇数尺寸避免 bank conflict），融合深度 2-4 层（过多导致寄存器压力）。对于 GEMM 具体，采用 split-K 算法分担计算负载，K 维度平铺为 warp 大小 32；融合模式优先 GEMM + Add + Mul，避免非线性激活如 GELU 以保持 Tensor Core 兼容。
实施清单如下：
- 环境准备：安装 CUDA 12.x、PyTorch 2.1+、LLM API（如 OpenAI）。使用 KernelBench 数据集验证正确性。
- 初始生成：输入 PyTorch GEMM 代码到 LLM，生成基线 CUDA 内核。编译测试，确保功能等价（使用 torch.allclose 比较输出）。
- 迭代精炼：运行 5-10 轮进化，每轮生成 10 个变体。性能指标：TFLOPS > 50（A100 峰值参考），内存访问 < 1TB/s。使用进化算法选择 top-3 内核交叉。
- 融合集成：识别可融合序列（如 GEMM 后接线性层），提示 LLM 生成单一__global__函数。验证融合后加速 > 1.2x。
- 部署与监控：集成到 TorchScript 或 TensorRT。监控要点包括：内核占用率（nvidia-smi）、错误注入测试容错（使用 CUDA-MEMCHECK）、回滚策略（若加速 < 1.1x，fallback 到 cuBLAS）。阈值设置：如果迭代 10 轮无改进，缩小搜索空间至 tiling-only。
风险控制至关重要：LLM 可能生成无效代码，故每步需编译验证；优化特定于 GPU 架构，跨代迁移需重新迭代。总体，该方法将 GEMM 优化从专家领域民主化，推动 AI 系统向自动化高性能演进。
资料来源：Sakana AI “The AI CUDA Engineer” 论文（https://pub.sakana.ai/static/paper.pdf）；KernelBench 基准（https://github.com/ScalingIntelligence/KernelBench/）；NVIDIA Nsight 文档。