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原標題：只需百行代碼，讓H100提速30%，斯坦福開源全新AI加速框架
關鍵字：張量,寄存器,硬件,內存,指令
文章來源：機器之心
內容字數：20123字

內容摘要：

機器之心報道
機器之心編輯部提高 GPU 利用率，就是這么簡單。AI 的快速發展，伴隨而來的是大計算量。這就自然而然的引出了一個問題：如何減少 AI 對計算的需求，并提高現有 AI 計算效率。
為了回答這一問題，來自斯坦福的研究者在博客《GPUs Go Brrr》中給出了答案。博客地址：https://hazyresearch.stanford.edu/blog/2024-05-12-tk
文章主要專注于兩個問題：一是硬件真正需要什么？二是如何滿足硬件需求？
文章用大量篇幅討論了如何讓 GPU 更快的運行，并發布了一個庫 ThunderKittens，用戶可以很容易地在 CUDA 上編寫快速的深度學習內核。其具有以下特點：
簡單，ThunderKittens 寫起來非常簡單。
可擴展性，如果用戶需要 ThunderKittens 無法提供的功能，可以進行功能擴展。
速度快。GitHub 鏈接：https://github.com/HazyResearch/ThunderKittens
ThunderKittens 使得一些棘手的事情變得非常簡單，從而在現代硬件上實現了非常高的利用率。項

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺