AIGC动态欢迎阅读
原标题：只需百行代码，让H100提速30%，斯坦福开源全新AI加速框架
关键字：张量,寄存器,硬件,内存,指令文章来源：机器之心
内容字数：20123字内容摘要：
机器之心报道
机器之心编辑部提高 GPU 利用率，就是这么简单。AI 的快速发展，伴随而来的是大计算量。这就自然而然的引出了一个问题：如何减少 AI 对计算的需求，并提高现有 AI 计算效率。
为了回答这一问题，来自斯坦福的研究者在博客《GPUs Go Brrr》中给出了答案。博客地址：https://hazyresearch.stanford.edu/blog/2024-05-12-tk
文章主要专注于两个问题：一是硬件真正需要什么？二是如何满足硬件需求？
文章用大量篇幅讨论了如何让 GPU 更快的运行，并发布了一个库 ThunderKittens，用户可以很容易地在 CUDA 上编写快速的深度学习内核。其具有以下特点：
简单，ThunderKittens 写起来非常简单。
可扩展性，如果用户需要 ThunderKittens 无法提供的功能，可以进行功能扩展。
速度快。GitHub 链接：https://github.com/HazyResearch/ThunderKittens
ThunderKittens 使得一些棘手的事情变得非常简单，从而在现代硬件上实现了非常高的利用率。项原文链接：只需百行代码，让H100提速30%，斯坦福开源全新AI加速框架
联系作者
文章来源：机器之心
作者微信：almosthuman2014
作者简介：专业的人工智能媒体和产业服务平台
