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Can Large Language Models Predict the Performance of Parallel Code?
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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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关键要点
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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。
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研究发现，经过合理调优的LLMs在零-shot和few-shot条件下表现优异。
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LLMs能够有效区分计算密集型和带宽密集型的GPU内核。
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该研究为性能分析和优化提供了新的思路和可能性。
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