场景背景

在大规模并行计算与深度学习推理场景中，GPU内核（Kernel）的性能优化是提升整体算力利用率和降低计算成本的关键环节。GPU通常包含数千个计算核心（CUDA Cores / Tensor Cores），通过线程块（Block）与线程（Thread）执行矩阵计算、卷积运算、归约等高密度任务。然而，Kernel的执行效率受到寄存器占用、内存访问模式、线程分歧、指令调度与访存带宽等多重因素影响。合理调度计算资源、优化访存路径、提升指令级并行度，才能最大化GPU利用率，实现计算系统的高吞吐与低延迟。

场景痛点

GPU Kernel 优化本质上是一个多层耦合的 NP-hard问题。其核心挑战在于如何在庞大的配置空间中同时优化线程划分、寄存器分配、访存调度与指令执行顺序，以实现计算与带宽的最优平衡。各层目标相互制约、搜索空间指数级增长，导致问题难以通过传统算法求解。

解决方案

伐谋将 GPU Kernel 优化从人工经验驱动转变为数据驱动与自动演化过程，利用大型语言模型的代码生成能力，针对不同算子与硬件特征自动生成多样化的 CUDA Kernel 实现方案。随后，在真实 GPU 环境中执行这些候选实现，收集运行时性能指标（如延迟、带宽利用率与并行效率等）。通过性能反馈机制，伐谋对生成策略进行迭代优化，形成“生成—评估—演化”的自适应优化闭环。随着测试与迭代的持续推进，系统逐步演化出更具针对性与高效性的 Kernel。

产品效果

• 效果上：延迟显著下降，模型整体吞吐率提高
• 业务上：减少人工试错与参数调节工作量，加速模型部署与系统性能迭代