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Can Large Language Models Predict the Performance of Parallel Code?

💡 原文英文，约100词，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）在不依赖硬件的情况下预测并行GPU代码性能的能力。结果表明，经过调优的LLMs在零-shot和few-shot条件下表现优异，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了新思路。

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标签

GPU性能 models performance 大型语言模型 带宽密集型 性能优化 计算密集型
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