2️⃣ arXiv · "Towards Automated Kernel Generation in the Era of LLMs"（Survey）⭐⭐⭐⭐

• 类型：arxiv
• 标识：2601.15727
• 链接：https://arxiv.org/abs/2601.15727
• 主题：agent, database, engineering, evaluation, llm-infra, rag
• 来源文件：
• /inbox/jay/2026-06-10-systems-engineering-kernels-storage-k8s.md

可复用信息

• • 瓶颈未解决前，优化越做越慢
• • 高 Occupancy ≠ 高性能
• ```
• • 真实命令/工具：Nvidia Nsight Compute（Speed of Light 指标）
• • 评价：少见的逐次实验记录，非结果展示。每个版本有明确瓶颈分析和数据对比，可复现路径清晰。GEMM 优化入门必读。
• • 标签：CUDA GEMM Nvidia Nsight profiling kernel optimization
• • 建议动作：精读；建议纳入「GPU 性能工程」主题页
• • 链接：https://arxiv.org/html/2601.15727v3

写作用途

• 可放入 RAG / 知识库 / 检索增强相关工作的对比段。
• 可用于 Agent 架构、记忆、工具调用或多智能体研究背景。
• 可用于系统实现、实验平台或工程约束说明。

待补齐

• BibTeX / 正式引用格式
• 方法与实验设置细节
• 与现有工作的差异点
• 是否有代码和数据集