基於 TileLang 的高效能 LLM 運算元庫
開發工具為大型語言模型設計的 GPU 運算元庫，支援 spec-driven 開發與自動調優，提升訓練與推理效能。
此 GitHub 開源專案 TileOPs 是一個專為大型語言模型（LLM）設計的高效能 GPU 運算元庫，基於 TileLang 構建。它採用 spec-driven 開發模型，允許 AI 代理讀取聲明式運算元規格，自動生成核心實現並進行效能評估。架構上分為兩層：無狀態的 Python 入口點（Op）負責驗證和類型轉換，TileLang GPU 實現（Kernel）進行硬體特定優化，支援 Ampere 和 Hopper 架構。專案提供自動調優功能，透過搜尋 tile 大小和調度參數來優化效能。適用於 LLM 訓練和推理場景，幫助開發者高效構建和優化模型。