AMD GPU용 HIP 커널 생성 최적화 연구
Toward Better HIP Kernel Generation for AMD GPUs: Synthetic Data, Multi-Agent Search, and Reinforcement Learning
·2026.07.03 07:10
합성 데이터와 강화 학습을 활용해 AMD GPU용 HIP 커널 생성 성능을 개선하는 연구를 소개한다.
AMD GPU의 성능을 극대화하기 위한 HIP 커널 생성 최적화 방법론을 다룬다. 기존의 수동 커널 작성 방식에서 벗어나, AI 기술을 활용해 효율적인 커널을 자동 생성하는 것이 핵심이다.
주요 방법론은 다음과 같다:
- 합성 데이터(Synthetic Data): 커널 최적화에 필요한 데이터를 생성하여 학습 효율을 높임
- 멀티 에이전트 탐색(Multi-Agent Search): 여러 에이전트가 협력하여 최적의 커널 구조를 탐색
- 강화 학습(Reinforcement Learning): 성능 지표를 보상으로 사용하여 커널 생성 모델을 최적화
이 연구는 AMD 하드웨어 환경에서 AI 모델의 추론 및 연산 효율성을 높이기 위한 인프라 소프트웨어 기술의 발전을 목표로 한다.
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