1. Einführung in das Tutorial

Die in diesem Tutorial verwendeten Rechenressourcen sind eine einzelne RTX 4090-Karte.

KernelLLM ist ein umfangreiches Sprachmodell für die GPU-Kernel-Entwicklung von Meta AI. Es übersetzt PyTorch-Module automatisch in effizienten Triton-Kernel-Code und vereinfacht und beschleunigt so die leistungsstarke GPU-Programmierung. Das Modell basiert auf der Llama 3.1 Instruct-Architektur, verfügt über 8 Milliarden Parameter und konzentriert sich auf die Generierung effizienter Triton-Kernel-Implementierungen.

2. Projektbeispiele

3. Bedienungsschritte

1. Starten Sie den Container

Wenn „Modell“ nicht angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 2–3 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.

2. Nachdem Sie die Webseite aufgerufen haben, können Sie ein Gespräch mit dem Modell beginnen

4. Diskussion

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