Недавно исследователи AIRI выложили в открытый доступ фреймворк автоматической генерации и оптимизации GPU-ядер KernelEvo. Фреймворк основан на разработке GigaEvo в которой принимала участие научная группа «Генеративное проектирование» лаборатории FusionBrain, который запускает MAP-Elites эволюцию над Python-кодом, используя LLM как оператор мутации. KernelEvo — это применение этой же идеи к GPU-ядрам вместо произвольных программ.

GigaEvo создан для автоматизации задач машинного обучения, включающих оптимизацию моделей, параметров, признаков и LLM‑ориентированных методов. Решение минимизирует участие специалистов, ускоряет цикл экспериментов и повышает качество итоговых моделей. Это платформа, которая берёт на себя рутинную часть научных исследований, проводимых в области искусственного интеллекта, снижая порог входа и экономя время ресёрчера.

Подробнее о нашей разработке ➡️ GitHub и Habr