13:51Together AI@togethercompute精选Together Compute推出ParallelKernelBench开放基准测试,专门评估LLM编写多GPU内核的难度。该基准基于50个真实CUDA通信问题,性能取决于通过NVLink高效移动数据。测试结果将于6月30日在aiDotEngineer World's Fair上由Simran Arora分享。AI模型ParallelKernelBenchTogether ComputeCUDANVLink基准测试推荐理由:Together Compute搞了个ParallelKernelBench,专门测LLM能不能写好复杂的多GPU内核,比单GPU难多了,感兴趣的话可以去现场听分享。原文
13:51Together AI@togethercompute精选ParallelKernelBench评估了LLMs编写多GPU内核的能力,包含87个来自Megatron-LM、DeepSpeed、DeepEP、TensorRT-LLM、NeMo-RL等真实代码库的问题。测试结果显示LLMs在单GPU内核上表现良好,但在多GPU场景下完全失败。该研究由Willy Chan等人完成,揭示了当前LLM在多GPU编程中的核心缺陷。AI模型ParallelKernelBenchMegatron-LMDeepSpeed多GPU基准测试推荐理由:新基准ParallelKernelBench发现,LLM写单GPU代码还行,但多个GPU一起就瞎了。想看看AI编程到底卡在哪?原文