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在此设置中，目标是在保持相同输出的同时生成比参考PyTorch实现更快的GPU内核。50个问题均在独立Docker容器中运行，配备单块H100 GPU并限制1200次工具使用轮次。正确性和性能在独立CUDA环境中对照PyTorch eager基线评估。
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从另一个角度来看，摄影：Ryan Waniata
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