Kernels de multiplicação de matrizes para Blackwell com Pallas no JAX

O que aconteceu e o que fazer

A página da documentação do JAX apresenta como escrever kernels de multiplicação de matrizes (matmul) de alta performance para GPUs NVIDIA Blackwell usando Pallas, a linguagem do JAX para kernels customizados. O post que compartilha o link resume o tema como útil para otimização de kernels.

Para uma empresa que roda inferência ou treinamento em GPUs Blackwell, kernels customizados podem reduzir gargalos em operações que as implementações padrão não aproveitam bem o hardware. Na prática, isso exige um benchmark do modelo para identificar as operações dominantes, a implementação dos kernels em Pallas, validação numérica contra a referência e integração ao pipeline de serving, com monitoramento de latência e custo por token.

Como a consultoria pode ajudar

Diagnóstico de onde o modelo perde desempenho nas GPUs Blackwell, com perfilamento das operações dominantes. Depois, implementação e validação de kernels customizados em Pallas, com testes de equivalência numérica e operação no ambiente próprio do cliente.

Próximo passo

Se a sua equipe roda modelos em GPUs Blackwell e quer avaliar ganhos com kernels customizados, envie uma breve descrição do seu caso e receba uma proposta de escopo da Wendelmaques.