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大型语言模型能否预测并行代码性能？
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在无需硬件的情况下对GPU代码性能进行并行预测的能力。结果表明，经过调优的LLMs在零-shot和few-shot条件下表现出色，能够有效区分计算密集型和带宽密集型的GPU内核，为性能分析和优化提供新思路。
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关键要点
- 本研究探讨大型语言模型（LLMs）在无需硬件的情况下对GPU代码性能进行并行预测的能力。
- 经过调优的LLMs在零-shot和few-shot条件下表现出色。
- LLMs能够有效区分计算密集型和带宽密集型的GPU内核。
- 研究为性能分析和优化提供了新的思路。
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