ScalingIntelligence/KernelBench
收藏Hugging Face2025-07-21 更新2025-04-12 收录
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资源简介：
KernelBench是一个评估大型语言模型生成高效GPU内核代码以优化神经网络性能的基准测试数据集。数据集包含四个特征：代码（code），难度级别（level），问题名称（name）和问题ID（problem_id）。数据集分为四个难度级别，每个级别包含不同数量的示例。
KernelBench is a benchmark dataset designed to evaluate the ability of large language models to generate efficient GPU kernel code for optimizing neural network performance. The dataset includes four features: code, difficulty level (level), problem name (name), and problem ID (problem_id). The dataset is split into four difficulty levels, each containing a different number of examples.
提供机构：
ScalingIntelligence
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
KernelBench是一个用于评估LLMs生成高效GPU内核能力的数据集，包含270个神经网络操作和激活函数的实现示例，格式为parquet，总大小为120kB。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
