KernelArc：用于 GPU 内核优化的多代理框架

arXiv:2608.17071v1 公告类型：新 摘要：我们提出了 KernelArc，一个用于跨异构工作负载自主 GPU 内核优化的多代理框架。策略专用代理并行运行，并通过仅结论共享内存、确定性基准防护以及具有稳定触发起草功能的只读跨代理状态进行协调。我们使用具有类别代表性的 SOL-ExecBench 工作负载在 NVIDIA H100 和 B200 GPU 上评估 \kernelarc{}。由此产生的实现涵盖自定义 BF16 GEMM、静态 cuBLASLt Expert-API 配置表、向后融合专家混合、形状门控解码器层融合、本机 NVFP4 分组查询注意力和分页预填充注意力。在 2026 年 7 月~30 日记录的公开 SOL-ExecBench 排行榜快照中，这些提交在代表性 L1、L2、Quantization 和 FlashInfer 任务上排名第一。这些轨迹支持了本文的中心动机：共享多智能体搜索可以扩大探索范围并在固定的候选预算内达到更强大的现有者，而个体协调特征的价值取决于内核和优化阶段。