机器之心报道编辑：杜伟在 AI 领域，英伟达开发的 CUDA 是驱动大语言模型（LLM）训练和推理的核心计算引擎。不过，CUDA 驱动的 LLM 推理面临着手动优化成本高、端到端延迟高等不足，需要进一步优化或者寻找更高效的替代方案。近日，CMU 助理教授贾志豪（Zhihao Jia）团队创新玩法，推出了一个名为「Mirage Persistent Kernel（MPK）」的编译器，可以自动将 LLM 转化为优化的巨型内核（megakernel），从而将 LLM 推理延迟降低 1.2 到 6.7 倍。摘要：机器之心报道编辑：杜伟在 AI 领域，英伟达开发的 CUDA 是驱动大语言模型（LLM）训练和推理的核心计算引擎。不过，CUDA 驱动的 LLM 推理面临着手动优化成本高、端到端延迟高等不足，需要进一步优化或者寻找更高效的替代方案。近日，CMU 助理教授贾志豪
来源：小林科技观察
