MKEvolve：一个用于内核代码生成的模块化多智能体框架

arXiv cs.AI 论文
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摘要

介绍了MKEvolve，一个模块化多智能体框架，用于迭代地共同演化模块分解和硬件加速器的LLM生成内核，相比直接合成实现了更高的正确性和加速，同时减少了令牌使用量。

arXiv:2607.20501v1 公告类型: 新 摘要: 尽管基于LLM的代码生成取得了快速进展，为硬件加速器编写正确且高性能的内核仍然是扩展现代ML工作负载的关键瓶颈。我们提出了MKEvolve（模块化内核演化），这是一个框架，它迭代地共同演化复杂PyTorch模块的模块分解和每个子模块的LLM生成内核，通过跨迭代的分裂和融合来优化分解，同时通过LLM驱动的束搜索独立改进每个子内核。生成的核是独立验证的子核的程序化组合，使其可配置（子核实现可互换）、可解释（错误和加速可追溯到特定子核），并且易于适应相关模型架构。在KernelBench L2和L3上使用Triton进行的实验，涵盖了多算子序列和完整模型架构，表明MKEvolve在正确性和加速比上都优于端到端直接合成基线，同时将LLM令牌使用量减少了高达35%。
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缓存时间: 2026/07/24 05:03 

# MKEvolve：模块化多智能体框架实现内核代码生成
来源：https://arxiv.org/abs/2607.20501
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> 摘要：尽管基于LLM的代码生成取得了快速进展，为硬件加速器编写正确且高性能的内核仍然是扩展现代机器学习工作负载的关键瓶颈。我们提出MKEvolve（模块化内核演化），一个迭代式协同演化框架，它同步优化复杂PyTorch模块的模块化分解以及每个子模块的LLM生成内核——通过跨迭代的分裂与融合来精化分解，同时借助LLM驱动的束搜索独立改进每个子内核。最终生成的内核是经过独立验证的子内核的程序化组合，具有可配置性（子内核实现可替换）、可解释性（错误与加速效果可追溯至特定子内核）以及易于适配相关模型架构的特点。在KernelBench L2和L3上使用Triton进行的实验（覆盖多算子序列和完整模型架构）表明，与端到端直接合成基线相比，MKEvolve在提升正确性和加速比的同时，将LLM令牌使用量减少了高达35%。

## 提交历史

来自：Jinsoo Yoo [查看电子邮件 (https://arxiv.org/show-email/e8583921/2607.20501)] **[v1]**2026年6月20日星期六 23:14:07 UTC（4,024 KB）

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