旧金山 – 在人工智能领域，一项突破性的进展正在悄然发生。DeepSeek R1，一款由中国公司DeepSeek开发的大型语言模型，正被应用于一个令人意想不到的领域：自动生成GPU内核。更令人惊讶的是，在某些情况下，R1生成的内核性能甚至超越了经验丰富的工程师。这一成果不仅震惊了业界，也引发了关于AI是否将取代人类程序员的讨论。
英伟达在本周三发布的一篇博客中详细介绍了这项研究。研究人员利用DeepSeek-R1模型和推理时扩展（Inference-Time Scaling）技术，成功地自动生成了优化的GPU内核，用于处理复杂的注意力机制。值得注意的是，这项实验并没有对R1进行专门的工具支持，也没有使用任何英伟达的专有代码进行微调。
注意力机制与GPU内核优化
注意力机制是现代大型语言模型（LLM）的核心组成部分。它允许模型在处理信息时，有选择性地关注输入中最相关的部分，从而提高效率和准确性。然而，注意力机制的计算复杂度随着输入序列长度的增加而呈平方级增长，这给GPU的计算能力带来了巨大的挑战。
为了克服这一挑战，工程师们需要开发优化的GPU内核，以提高计算效率并避免运行时错误。然而，为不同的注意力变体（如因果注意力、相对位置嵌入等）创建优化的GPU内核，需要大量的专业知识和时间，即使对于经验丰富的软件工程师来说也是一项艰巨的任务。
DeepSeek R1的突破
DeepSeek R1的出现为解决这一难题提供了一种全新的思路。通过利用R1强大的代码生成能力和推理时扩展技术，研究人员能够自动生成针对特定注意力变体的优化GPU内核。
推理时扩展（Inference-Time Scaling）是一种新兴的技术，它通过在推理过程中分配额外的计算资源来评估多种可能的结果，并选择最佳的一个，从而提高模型的整体性能。这种技术也被称为AI推理或长思考，它使AI能够像人类一样，逐步剖析复杂问题，并进行策略性思考和系统性地解决问题。
在实验中，研究人员向DeepSeek R1提供了一个描述相对位置嵌入注意力内核的提示（Prompt），要求其生成相应的GPU内核代码。结果显示，R1生成的代码在某些情况下甚至优于由熟练工程师开发出来的优化内核。
以下是一个示例提示：
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Please write a GPU attention kernel to support relative position encodings. Implement the relative positional encoding on the fly within the kernel. The complete code should be returned, including the necessary modifications. Use the following function to compute the relative positional encoding:
def relativepositional(score, b, h, qidx, kvidx):
return score + (qidx – kv_idx)
When implementing the kernel, keep in mind that a constant scaling factor 1.44269504 should be applied to the relative positional encoding due to qkscale = smscale * 1.44269504. The PyTorch reference does not need to scale the relative positional encoding, but in the GPU kernel, use: qk = qk * qkscale + relpos * 1.44269504
Please provide the complete updated kernel code that incorporates these changes, ensuring that the relative positional encoding is applied efficiently within the kernel operations.
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挑战与未来展望
尽管DeepSeek R1在自动生成GPU内核方面取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战。例如，大型模型有时会产生幻觉，或输出混合不同语言或框架的语法，导致生成的代码错误或效率低下。此外，计算最佳GPU线程映射也是一项艰巨的任务，通常需要迭代细化才能获得最佳性能。
然而，随着AI大模型规模的不断扩展和能力的持续进步，这些挑战有望得到逐步解决。DeepSeek R1的成功案例表明，AI在自动化代码生成方面具有巨大的潜力，未来有望成为工程师的有力助手，甚至在某些领域取代人工编程。
英伟达的“自拆护城河”？
英伟达对DeepSeek R1的积极探索，引发了人们对其是否在“自拆护城河”的讨论。一方面，利用AI自动生成GPU内核可以显著提高开发效率，降低成本，并加速新技术的推广。另一方面，如果AI能够取代部分程序员的工作，可能会对就业市场产生一定的影响。
无论如何，DeepSeek R1的出现都标志着AI技术在软件开发领域的又一次重大突破。它不仅为GPU内核优化提供了一种全新的解决方案，也引发了我们对AI未来发展方向的深刻思考。随着AI技术的不断进步，我们有理由相信，它将在未来的软件开发中扮演越来越重要的角色。
参考文献:
- NVIDIA Blog: [链接到英伟达博客] (假设存在相关博客链接)
- DeepSeek AI: [链接到DeepSeek AI官网] (假设存在相关官网链接)
关键词: DeepSeek R1, 英伟达, GPU内核, 注意力机制, 人工智能, 自动化, 推理时扩展, 代码生成, 大型语言模型, 软件开发
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