admin 
istockphoto.com
На фоне стремительного роста затрат на обучение и эксплуатацию моделей искусственного интеллекта компании ищут не только более мощные GPU, но и способы эффективнее использовать уже имеющиеся ресурсы. Команда ученых института AIRI опубликовала в открытом доступе KernelEvo — фреймворк автоматической генерации и оптимизации GPU-ядер, который позволяет снижать стоимость вычислений за счёт более эффективного кода.
Вместо ручной модели — автоматический цикл
Современные ИИ-системы опираются на графические ускорители, где исполняются специализированные программы — GPU-ядра (kernels). Именно они реализуют ключевые операции: умножение матриц, нормализации, свертки, агрегации.
Хотя сами элементарные операции относительно просты, объединить их в общий код без потери производительности на GPU — задача куда более сложная.
Универсальные библиотеки не всегда дают максимальную эффективность. В реальных продуктовых сценариях часто требуется объединить несколько операций в одну, добавить нестандартную логику или оптимизировать использование памяти под конкретную архитектуру. В таких случаях компании пишут собственные CUDA или Triton-ядра. Хорошо оптимизированное ядро способно ускорить операцию на десятки процентов. В масштабах крупных ИИ-проектов это означает тысячи сэкономленных GPU-часов и миллионы рублей в год. Создание такого кода — дорогой и дефицитный навык.
Традиционно разработка GPU-ядра представляет собой итеративный процесс, когда инженер проектирует схему параллелизации, управляет иерархией, тестирует разные размеры блоков и стратегию доступа к данным, затем профилирует результат и вносит изменения. Этот цикл может длиться дни и недели. Более того, он плохо масштабируется: каждую новую задачу приходится оптимизировать заново. Сильные специалисты по GPU — ограниченный ресурс, а рост вычислительных нагрузок в ИИ-индустрии только усиливает дефицит.
KernelEvo предлагает заменить ручной перебор гипотез автоматическим циклом поиска. Вместо модели «написал — проверил — переписал» используется автоматический цикл, в котором система генерирует варианты CUDA или Triton-реализации, запускает тесты и профилирование, исправляет ошибки и повторяет цикл. Оптимизация превращается в управляемый перебор пространства решений. Типовой запуск может включать генерацию до миллиона токенов кода и комментариев. Несмотря на вычислительные затраты на сам процесс, подход экономически оправдан при регулярном использовании и масштабировании на множество задач.
Сегодня компании, работающие с GPU-кодом, фактически выбирают между четырьмя подходами:
- полностью ручная разработка и оптимизация;
- использование LLM как «ко-пилота» с активным участием инженера;
- автоматический цикл с обратной связью — как в KernelEvo;
- полностью автономные агенты, самостоятельно проектирующие стратегию поиска.
По мере движения от первого варианта к четвертому снижается требуемая экспертиза, но растет денежная стоимость процесса, однако на практике баланс достигается во втором и третьем сценариях. Автоматическая эволюция ядер позволяет системно снижать долю ручного труда и повторно использовать инфраструктуру оптимизации для разных задач.
Элемент юнит-экономики
Для бизнеса GPU-ядро — это не просто фрагмент кода, а элемент юнит-экономики. Быстрее работающая операция означает сокращение времени обучения моделей, снижение затрат на облачную инфраструктуру, ускорение вывода продуктов на рынок и возможность обучать более крупные модели в рамках того же бюджета.
Если ключевая операция ускоряется в 1,5-2 раза, это напрямую влияет на стоимость одного эксперимента, релиза или запроса в системе инференса. В компаниях с большими вычислительными кластерами такие изменения масштабируются до значительных сумм.
Кроме того, автоматизация снижает зависимость от редких специалистов по низкоуровневой оптимизации. Это упрощает масштабирование команд и делает производительность более воспроизводимой.
«На фоне роста конкуренции в сфере ИИ компании всё чаще конкурируют не только качеством моделей, но и эффективностью их обучения и эксплуатации. В этой логике автоматическая эволюция GPU-ядер — не просто инструмент для разработчиков, а способ повысить маржинальность и устойчивость бизнеса. Представленный подход показывает, что снижение стоимости ИИ-вычислений возможно не только за счет покупки более мощного оборудования, но и за счет интеллектуальной автоматизации самого кода, который это оборудование использует», — отметил доктор физико-математических наук, генеральный директор института AIRI Иван Оселедец.
Получить доступ к KernelEvo можно по ссылкам на GitHub и GitVerse, использование инструмента бесплатное, распространяется под лицензией MIT.
Источник: aif.ru
