# Kernele pisane przez LLM

EN: **LLM-generated kernels** · id `llmkernels`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Aplikacje LLM i agenci](https://aiatlasgraph.com/t/applications.md) › [Agenci kodujący](https://aiatlasgraph.com/t/aicoding.md) › Kernele pisane przez LLM

## Description

- PL: Modele i agenci, którzy sami piszą i przyspieszają kod GPU — z RL i przeszukiwaniem ewolucyjnym.
- EN: Models and agents that write and speed up GPU code themselves — with RL and evolutionary search.

## In one sentence

- PL: To używanie sztucznej inteligencji do pisania małych fragmentów kodu, które przyspieszają obliczenia na układach graficznych.
- EN: This uses artificial intelligence to write small pieces of code that make calculations run faster on graphics chips.

## Problem it solves

- PL: Obliczenia zużywają dużo czasu i energii, a ręczne dopasowanie kodu do sprzętu wymaga wielu prób.
- EN: Calculations take too much time and energy, while adapting code to the hardware by hand requires many attempts.

## What it does

- PL: Model proponuje różne wersje kodu, a program porównuje czas ich działania i sprawdza zgodność wyników.
- EN: A model proposes code variants, while a program measures how long they take and checks their results against the expected output.

## Everyday example

- PL: Program, w którym tworzysz plakat, może korzystać z szybszego kodu obliczeń napisanego przez model i sprawdzonego przed użyciem.
- EN: The program you use to create a poster can run faster calculation code written by a model and checked before use.

## This concerns you if you…

- PL: próbujesz skrócić czas kosztownych obliczeń
- PL: chcesz przyspieszyć własny program na układzie graficznym
- EN: want costly calculations to finish sooner
- EN: want your program to run faster on a graphics chip

## Keywords

KernelBench · AlphaEvolve · Triton · CUDA · PyTorch · numerical tolerance · GPU profiling

## How it works

- PL: Model generuje kernel, który implementuje zadaną operację tensorową. Kompilacja, porównanie wyników i pomiary na docelowym sprzęcie dostarczają informacji zwrotnej do kolejnych propozycji, wybieranych przez przeszukiwanie lub trening z nagrodą.
- EN: The model generates a kernel implementing a specified tensor operation. Compilation, output comparisons and measurements on target hardware provide feedback for subsequent candidates, selected through search or reward-based training.

## Limits

- PL: Szybkość zależy od sprzętu, rozmiarów tensorów i precyzji obliczeń. Testy muszą wykrywać błędne wyniki oraz niestabilne pomiary; poprawa dla jednego przypadku nie gwarantuje poprawy dla innych.
- EN: Speed depends on hardware, tensor shapes and numerical precision. Tests must detect incorrect outputs and unstable measurements; improvement on one case does not guarantee improvement on others.

## Key terms

- PL: **kernel**: Funkcja wykonująca obliczenia równolegle na akceleratorze.
- PL: **profilowanie**: Pomiar czasu i użycia zasobów podczas wykonania kodu.
- PL: **tolerancja numeryczna**: Dopuszczalna różnica między wynikiem obliczeń a wynikiem referencyjnym.
- EN: **kernel**: A function executing computations in parallel on an accelerator.
- EN: **profiling**: Measuring runtime and resource use during code execution.
- EN: **numerical tolerance**: The permitted difference between a computed output and its reference.

## Know first

- [Programowanie GPU (CUDA) (GPU programming (CUDA))](https://aiatlasgraph.com/t/gpuprog.md)
- [Profilowanie i optymalizacja kerneli (Kernel profiling and optimisation)](https://aiatlasgraph.com/t/profiling.md)

## Examples

- PL: KernelBench · RL wieloturowe · AlphaEvolve
- EN: KernelBench · multi-turn RL · AlphaEvolve

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Ewolucyjne odkrywanie algorytmów z LLM (LLM-driven program and algorithm evolution)](https://aiatlasgraph.com/t/llmprogramsearch.md)
- [Kernele mnożenia macierzy (GEMM) (Matrix multiplication kernels (GEMM))](https://aiatlasgraph.com/t/gemm.md)
- [Preferencje i RL dla LLM (Preference optimization and RL for LLMs)](https://aiatlasgraph.com/t/preferences.md)

## Sources

- [Performance Engineering for AI Infra — learning guide](<https://github.com/wafer-ai/gpu-perf-engineering-resources>) `wafer-gpu` · GitHub repository · tiered curriculum (Tier 1–3) · MIT licence · by Wafer (wafer-ai): Company material with a hiring note, but the evidence is mostly primary sources. Table of contents sieved: only topics became nodes; tiers kept as link labels.

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/llmkernels · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30