技术博客

本周，Cognition AI开源了名为Kevin-32B的大模型，该模型基于强化学习技术开发，专注于辅助编写CUDA内核代码。这一工具的推出，为那些在CUDA编程方面遇到困难的开发者提供了有力支持，有望降低相关技术门槛，推动AI与高性能计算领域的进一步融合与发展。

Devin公司推出了一款名为Kevin的开源工具，专为解决CUDA编程难题而设计。该工具的核心版本Kevin-32B基于QwQ-32B模型开发，并通过在KernelBench数据集上的多轮强化学习训练，采用GRPO算法进行优化，最终实现了超越o3和o4-mini的卓越推理性能。这一成果为CUDA编程用户提供了更高效、易用的解决方案。

本文旨在探讨GPU的调度策略架构与CUDA运行机制。尽管GPU技术广为人知，但其底层架构和硬件层调度策略却鲜为人知，这主要归因于NVIDIA GPU生态系统的闭源特性。作者在过去半年中参与了GPU相关项目，并深入研究了GPU的相关知识。本文将从CUDA编程模型、GPU底层硬件架构以及硬件层调度策略三个层面进行详细介绍，以期激发读者对GPU更深入的探索和学习。

本文旨在介绍CUDA®，一种由NVIDIA公司开发的用于图形处理单元（GPU）的并行计算平台及编程模型。通过利用GPU的强大并行处理能力，CUDA能够极大地加速计算密集型任务的执行效率。文中提供了多个代码示例，以帮助读者更好地理解和掌握CUDA编程技巧，同时探讨了程序优化的方法。