论文页面 - KernelZero：持续改进GPU内核生成的提议器与编码器协同进化框架

来源：https://huggingface.co/papers/2609.33074 作者：

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摘要

高性能GPU内核是现代机器学习系统的核心，但自动生成既正确又高效的内核仍具挑战性。现有基于大语言模型的方法面临两大局限：与模型当前能力匹配的高质量训练数据稀缺，以及内核正确性与性能之间的固有矛盾。为解决这些挑战，我们提出KernelZero——一个通过两个专用模型持续改进GPU内核生成的协同进化框架：一个根据API集合生成Torch模块的提议器，以及一个将其转化为CUDA或Triton内核的编码器。KernelZero采用前沿驱动模块生成机制，基于编码器当前弱点持续生成能力匹配的训练模块。它进一步引入正确性感知的组相对策略优化，仅在正确性达到足够可靠程度后才优化性能。通过交替优化提议器和编码器，KernelZero形成了自动化的课程学习流程，实现了针对性且训练高效的的能力提升。实验证明，KernelZero-7B在CUDA任务上超越Claude-4.5-Sonnet，在Triton任务上超越DeepSeek-V4-Pro。在KernelBench基准测试中，其CUDA pass@1得分在第1级和第2级分别达到75.8%和69.6%，pass@10得分达到100%和97%；Triton pass@1得分分别达到77.2%和72.5%。

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